【數字圖像處理之（三）】用圖像加強談灰度變換

前面已經說了，數字圖像處理是指經過計算機對數字圖像進行 去除噪聲、 加強、 復原、 切割、 提取特徵等處理的方法和技術。

其主要 目的 有三個方面：

1. 提升圖像的視感質量。如進行圖像的亮度、彩色變換，加強、抑制某些成分，對圖像進行幾何變換等，以改善圖像的質量。
2. 圖像數據的變換、編碼和壓縮，以便於圖像的存儲和傳輸。

3. 提取圖像中所包括的某些特徵或特殊信息，這些被提取的特徵或信息每每爲計算機分析圖像提供便利。提取特徵或信息的過程是模式識別或計算機視覺的預處理。提取的特徵可以包括很是多方面，如頻域特徵、灰度或顏色特徵、邊界特徵、區域特徵、紋理特徵、形狀特徵、拓撲特徵和關係結構等。

圖像加強（加強圖像中的實用信息）

1. 圖像加強是指對圖像的某些特徵，如邊緣、輪廓、對照度等進行強調或銳化，以便於顯示、觀察或進一步分析與處理
2. 加強的首要目標是使處理後的圖像比原始圖像更適合於特定應用。

3. 主要方法：
   • 空間域： 
     • 點運算（灰度變換、直方圖修正法）
     • 區域運算（空間濾波）
   • 頻域：
     • 高通濾波、 低通濾波、中值濾波；

灰度變換（gray-scale transformation, GST）是一種空間域上的點運算處理方法。依據必定的關係，逐點改變原圖像中每一個像素灰度值的方法（且僅僅跟該點原來的灰度值有關），其表示形式例如如下：

• 對於輸入圖象f(x，y)，輸出圖像g(x，y)，T(in)爲灰度變換函數。則g(x，y)=T( f(x，y) )。

其主要目的例如如下：

• 改善畫質。使圖像顯示效果更加清晰
• 有選擇性地突出圖像中感興趣的特徵或抑制某些不需要的特徵，使圖像與視覺響應特徵相匹配（圖像加強）

其主要應用例如如下：

• 圖像求反
• 對照度拉伸
• 圖像灰度切割（二值化）

圖像求反：

這樣的方法適用於加強嵌入圖像暗色區域的白色或灰色細節。

src = imread('Fig0303(a)(breast).tif');
imshow(src);
result = imadjust(src, [0 1], [1 0]);
figure, imshow(result);

對照度拉伸：

（普通線性變換）

src = imread('Fig0316(a)(moon).tif');
imshow(src);
result = imadjust(src, stretchlim(src), [ ]);
figure, imshow(result);

（使用對數變換）

src = imread('Fig0305(a)(spectrum).tif');
imshow(src);
result = im2uint8( mat2gray( log(1 + double(src)) ) );
figure, imshow(result);

圖像灰度切割（二值化）：

在圖像處理領域，二值圖像運算量小，並且能夠體現圖像的關鍵特徵，所以被普遍使用。

src = imread('Fig0409(a)(bld).tif');
imshow(src);
[row clumn] = size(src);
for p = 1:row
    for q = 1:clumn
        if src(p,q)>=125
            src(p,q)=255;
        else
            src(p,q)=0;
        end
    end
end
figure,imshow(src);

• MATLAB函數小結：

imadjust()

imadjust在數字圖像處理中用於進行圖像的灰度變換（調節灰度圖像的亮度或彩色圖像的顏色矩陣）,該函數先將圖像映射到[0 1]，好比uint8類型的圖像會先乘以255來決定實際應用中的值。

調用格式：

J = imadjust(I)

將灰度圖像  I 中的亮度值映射到 J 中的新值並使 1% 的數據是在低高強度和飽和，這添加了輸出圖像 J 的對照度值。此使用方法至關 imadjust(I,stretchlim(I))

J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out])

將圖像I中的亮度值映射到J中的新值。即將low_in至high_in之間的值映射到low_out至high_out之間的值。

low_in 下面與 high_in 以上的值被剪切掉了。也就是說，low_in 下面的值映射到 low_out，high_in 以上的值映射到high_out。它們都可以使用空的矩陣[]，默認值是[0 1]。

J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma)

將圖像 I 中的亮度值映射到 J 中的新值，當中 gamma指定描寫敘述值I和值J關係的曲線形狀。假設gamma小於1。此映射偏重更高數值（明亮）輸出，假設gamma大於1。此映射偏重更低數值（灰暗）輸出。假設省略此參數，默以爲(線性映射)。

newmap = imadjust(map,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma)

調整索引色圖像的調色板map。

假設low_in, high_in, low_out, high_out 和 gamma 都是標量。那麼對 r，g。b 份量同一時候都作此映射。

對於每個顏色份量都有惟一的映射，當 low_in 和 high_in 同一時候爲1*3向量或者 low_out 和 high_out 同一時候爲1*3向量或者 gamma 爲1*3向量時。

調整後的顏色矩陣 newmap 和 map 有一樣的大小。

RGB2 = imadjust(RGB1,...)

對 RGB 圖像  RGB1 的紅、綠、藍調色板分別進行調整。

隨着顏色矩陣的調整，每一個調色板都有惟一的映射值。

stretchlim() 

 LOW_HIGH = stretchlim(src, tol)

該函數找到對照度擴展圖像的對照，可用於imadjust(),

tol =  [LOW_FRACT HIGH_FRACT] 指定圖像低像素值和高像素值飽和度的百分比

假設tol是一個標量,tol = LOW_FRACT、HIGH_FRACT = 1 - LOW_FRACT,飽和度等於低像素值和高像素值的百分比。

假設在參數中忽略toll。那麼飽和度水平爲2%,tol的默認值爲[0.01  0.99]。

假設選擇 tol = 0, LOW_HIGH = [min(I(:)); max(I(:))].

mat2gray()

調用格式：

I = mat2gray(A, [amin amax])

將圖像矩陣A中介於amin和amax的數據歸一化處理。 其他小於amin的元素都變爲0。 大於amax的元素都變爲1。I = (A-amin)/(amax-amin)

I = mat2gray(A)

將圖像矩陣A歸一化爲圖像矩陣I。 歸一化後矩陣中每個元素的值都在0到1範圍內（包含0和1）。

I = (A-amin)/(amax-amin)

im2uint8()

函數功能： 把圖像 數據類型轉換爲無符號八位整型。假設輸入圖像是無符號八位整型的，返回的圖像和

源圖像一樣。假設 源圖像不是無符號八位整型的，該函數將返回和源圖像一樣但 數據類型爲uint8的圖像

（必要時對圖像進行調整）。

調用格式：

I = im2uint8(src)

把 灰度圖像src的 數據類型轉換成無符號八位整型的後， 返回。（但src並不發生改變）

RGB2 = im2uint8(RGB1)

把真彩色圖像的 數據類型轉換成無符號八位 整型的。 並返回。

注意這裏並不是將真彩色圖像轉換成爲黑白圖像， 這裏只改變了圖像數據的類型。

I = im2uint8(BW)

把二值圖像BW的數據格式轉換成uint8格式的。 由於二值圖像的圖像數據只取0和1， 因此這裏的轉換效果不過把1映射成255。