第三章 图像增强

1.引言

  图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱(weaken)或去除(eliminate)某些不需要的信息。这类处理是为了某种应用目的去改善图像质量，处理的结果更适合于人的视觉特性或机器识别系统。增强处理并不能增加原始图像的信息，而只能增强对某种信息的辨识能力，并且这种处理有可能损失一些其它信息。

  图像增强处理技术基本上可以分成两大类，一类是空域处理方法,一类是频域处理方法。空域法是直接对图像中的像素进行处理，基本上是以灰度映射(mapping)变换为基础的，所用的映射变换取决于增强的目的。例如增加图像的对比度(contrast)，改善图像的灰度层次等处理均属空域法处理。频域处理方法的基础是卷积定理(convolution theorem)，它采用修改图像傅立叶变换的方法实现对图像的增强处理。

2.空域增强

点运算

灰度线性变换
  反色变换
  对比度拓展(偏暗、偏亮、集中在中间灰度段)
  削波(拓展特例)
  灰度切分
  位平面切分，高位对图像包含信息量大，基本在前四位。
灰度非线性变换
  指数变换，相当于低灰度压缩，高灰度展开
  对数变换，相当于低灰度展开，高灰度压缩，动态范围特别大显示细节丢失，通过log变换显示细节
灰度直方图
  直方图是一幅图像中各象素灰度值出现次数(或频数)的统计结果，它只反映该图像中不同灰度值出现的次数(或频数)，而未反映每一灰度值象素所在位置。也就是说，它只包含了该图像中某一灰度值的象素出现的概率，而丢失了其所在位置的信息。不同得图像可能有相同得直方图。
灰度直方图增强
  直方图均衡化，使变换后图像是一幅灰度级均匀分布的图像，这意味着图像的灰度动态范围和对比度得到提升。即增加了图像的反差，但在某种程度上增加了图像的颗粒感。灰度概率密度基本相等。
  直方图规定化，直方图均衡化以一定适合人的视觉特性和一些具体的应用，实际需要把直方图变换成特定非均匀分布的形状，从而有选择的增强某个灰度值范围。

邻域运算

图像平滑
  对图像累加取平均，相当于积分运算。

• 邻域平均法
    利用模板的卷积运算实现(mask kernel)，包含box模板，4-邻域模板，高斯模板，加权平均模板。
• 中值滤波法(非线性)
    邻域平均法在去噪的同时模糊了图像，而中值滤波法在一定条件下(脉冲干扰、图像扫描噪声)可以克服此难题，去噪的同时保持图像边缘(保持细线状物体)。但对于一些细节多，特别是点、线、尖顶较多的图像，则不宜采用中值滤波。实质就是用一个含有奇数个像素的窗口在图像中滑动，将窗口中心点的灰度值用窗口内各点灰度值的中值代替。中值滤波器使用时关键是选好窗口大小，一般是小窗口到大窗口进行试验，从中选取最好的结果。  对于二维中值滤波器，不同形状产生不同滤波效果。1.若窗口关于中心对称，则中值滤波能保持任意方向的跳变边缘；2.对于有缓变得较长轮廓线物体图像，采用方形或圆形窗口合适；3.对于包含尖顶角物体的图像，采用十字形窗口比较合适。

图像锐化
  变化快的地方加强，变化缓慢的地方削弱，即变化率大的地方(边缘和轮廓)取出来，相当于微分运算。效果使得细节加强，边缘突出。

• 一阶微分梯度算子

  Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子

• 二阶微分拉普拉斯算子
     4-邻域拉氏算子、8-邻域拉氏算子

空域增强综合示例

  如下所示由于图像动态范围窄并且有很多噪声，因此很难增强。采取策略：step1：原图a经过拉普拉斯法突出细节得到图c step2：原图a经过一阶微分算子sobel得到图d step3：利用5*5平滑滤波平滑图d step4：c,e相乘得到mask step5：a,f相加锐化。step6 伽马变换增强。

3.频域增强

  假定原图像 $f(x,y)$，经傅立叶变换为 $F(u,v)$，频域增强就是选择合适的滤波器函数 $H(u,v)$ 对 $F(u,v)$ 的频谱成分进行调整，然后经逆傅立叶变换得到增强的图像 $g(x,y)$。该过程可以通过下面流程描述：

低通滤波器

   理想低通滤波器( ILPF) 处理后的图像有振铃现象，空域对应卷积，而传递函数H空域对应函数为三角函数，卷积会在峰谷处产生噪声，从而导致振铃。实际应用效果不好，但分析原理，分析图象信息非常好，分析能量分布，多少频率内多少能量，图像效果明显。 Butterworth 低通滤波器 (BLPF) 处理后的图像振铃现象减弱。Gaussian 低通滤波器 (GLPF) 处理后的图像振铃现象减弱。

高通滤波器

   高通滤波=1-低通滤波

同态滤波

   基于光照模型，与光照有关。一个物体不同地方，反射系数不同。$f(x,y)=i(x,y)r(x,y)$。 图像=光强*反射系数。光照对应图像为变换缓慢部分(低频信息)，反射部分对应图像高频信息，想象就低频压缩(解决了光照不均匀问题)，高频拓展(增强图像细节)。