基本的灰度变换方法
2016-01-14 16:34
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1. 图像反转
对灰度范围为[0, L-1]的图像,其反转图像为 d = L-1-s。反转后的图像就是底片效果,在一些情况下有利于图像分析
2. 对数变换
基本式与指数变换(
)相对应,可以实现像素值的扩展和压缩(图2-1)
图2-1. 对数变换和指数变换
对数变换主要扩展低像素值的部分,指数变换主要压缩低像素值部分
但指数变换很容易溢出,相较于对、值数变换,伽马(幂律)变换更常用。
3. 伽马(幂律)变换
基本式图3-1为伽马变换中gamma取不同值(c=1)的曲线,可以实现对指数变换的效果
图3-1. 伽马变换(摘自《数字图像处理》)
CRT显示器的伽马校正就是幂律变换,之所以需要校正是因为对CRT,电压和显示亮度之间不是线性关系而是幂律关系。
4. 分段线性变换
(1)对比度拉伸对选定的灰度范围做线性拉伸,范围外的灰度做线性压缩(极端的是将它们二值化)
图4-1. 对比度拉伸(摘自《数字图像处理》),更通用的做法是s1=0, s2=L-1
(2)灰度级分层
高亮某个灰度范围的值,范围外的值或者置0(图4-2左),或者不变(图4-2右)
图4-2. 灰度级分层(摘自《数字图像处理》)
(3)比特平面分层
以8位图像为例,将其按从低位到高位分成8幅二值图
图4-3. 8位图像从低到高每一位生成的二值图
可以看到,低位反映了图像细节信息,高位反映了图像轮廓信息,取其中的某几张相加可以获得质量更好的图像。
显然,比特位分层可以用于图像压缩(有损)
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