第三章 空域图像增强 ¶
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3.1 图像增强概述 ¶
点操作：对单点像素操作，与邻域无关。模板操作的特例 .
模板操作：对图像某个区域操作。
3.2 空间变换增强 ¶
3.2.1 图像间运算 ¶
图像间算术运算：加（可平均消除噪声
图像间逻辑运算：与（mask 操作
补充知识：
色温是表示光线中包含颜色成分的一个计量单位，以温度的度量单位来记录颜色的程度，可以简单理解为颜色的温度。当黑体加热到一定的温度，黑体发出的光所含的光谱成分，就称为这一温度下的色温，计量单位为“K”（开尔文
白平衡：白色的平衡，由于人眼的适应性，在不同色温下，都能准确判断出白色，但是相机在不同色温的光源下，会出现图像偏色，与人眼看到的颜色不一致，因此需要进行白平衡处理。
白平衡算法——灰度世界算法： 以灰度世界假设为基础，认为对于一幅有着大量色彩变化的图像 , RGB 三个分量的平均值趋于同一个灰度 K。
- 确定灰度 K：取固定值 128 或 RGB 三通道的平均值。
- 计算各通道增益，即 K 与通道均值之比。
- 根据增益调整 RGB 分量。
白平衡算法——完美反射算法： 假设图像世界中最亮的白点是一个镜面，能完美反射光照。基于白点，将三通道的数值进行适当地调整，以达到白平衡效果。
- 计算每个像素的 RGB 通道之和，按大小计算出其前 10% 或其他比例的白色参考点的阈值 T。
- 计算图像三通道数值和大于 T 的点（即亮区）的各通道均值。
- 计算各通道增益，即通道最大值与亮区通道均值之比。根据增益调整 RGB 分量。
3.2.2 图像灰度映射 ¶
灰度映射函数 \(t=E_H(s)\)。
基本灰度变换：
图像求反：灰度值反转 \(t=(L-1)-s\)。
增强对比度：分段拉伸函数。
动态范围调整 ( 压缩 )：调整灰度变化的动态范围，低灰度范围的值得到扩展，高灰度范围的值得到压缩，使图像分布均匀。 常用对数变换 \(t=c\cdot\log(1+s)\)
灰度切分：突出某一范围的灰度，将 s1->s2 区间的灰度级突出，而将其他区间的灰度值变换为一个低灰度值。
伽马校正：\(t=Cs^{\gamma}\)，\(\gamma<1\) 提高灰度级，在正比函数上方，使图像变亮。\(\gamma>1\) 降低灰度级，在正比函数下方，使图像变暗。
3.2.3 直方图变换 ¶
图像的灰度统计直方图，\(p_s(s_k)=\dfrac{n_k}{n}\) 代表某一灰度出现的概率估计。
直方图均衡化：变换原始图像的直方图为均匀分布，使灰度层次丰富。使像素灰度值的动态范围最大，增强图像整体对比度。
变换函数应满足：在 \(0\leq s \leq L-1\) 区间内单值单增，且值域动态范围不变。( 这几乎是显然的 )
累积直方图：\(t_k=EH(s_k)=\sum\limits_{i=0}^{k}\dfrac{n_i}{n}\)。由原图像从 0 至第 k 个灰度级的概率密度函数的累积和，作为新图像的第 k 级灰度的灰度值。相当于将概率密度函数积分为分布函数。