本周實(shí)驗(yàn)課主要內(nèi)容一、數(shù)字圖像直方圖統(tǒng)計(jì)

1.什么是圖像和像素點(diǎn)

2.

什么是直方圖二、數(shù)字圖像直方圖均衡化增強(qiáng)1.什么是直方圖均衡化

2.

圖像增強(qiáng)的原理三、數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)（Sobel算子）1.什么是圖像邊緣檢測(cè)2.Sobel算子的原理及實(shí)現(xiàn)方法本周實(shí)驗(yàn)課主要內(nèi)容一、數(shù)字圖像直方圖統(tǒng)計(jì)1實(shí)驗(yàn)一數(shù)字圖像直方圖統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)一數(shù)字圖像直方圖統(tǒng)計(jì)2圖像和像素點(diǎn)

一幅圖像由若干個(gè)像素點(diǎn)組成。每個(gè)像素點(diǎn)的明暗程度/亮度信息都可以用灰度級(jí)（0~255）來(lái)表示。不同的明暗程度的若干個(gè)像素點(diǎn)就組成了一幅完整的圖像。如一張320*240的灰度圖像，表示該圖像有320行，每行有240個(gè)像素點(diǎn)。

（a）原始圖像（b）圖a局部放大（c）圖b局部放大

c語(yǔ)言中，用一個(gè)數(shù)組來(lái)保存一張圖像。如unsignedintdbimage[80*80]表示“一張6400（即80*80）個(gè)像素點(diǎn)的灰度圖像”。而數(shù)組元素dbimage[1]表示“第二個(gè)像素點(diǎn)的灰度級(jí)”。在.bmp文件中，開(kāi)始1078個(gè)字節(jié)是用來(lái)設(shè)置“bmp格式”，1078個(gè)字節(jié)之后的數(shù)據(jù)才是圖像像素點(diǎn)的“灰度級(jí)”信息，并且先存圖片的最后一行，最后存圖片的第一行。

圖像和像素點(diǎn)一幅圖像由若干個(gè)像素點(diǎn)組成。每個(gè)像素點(diǎn)3

直方圖是圖像的一種統(tǒng)計(jì)表達(dá)，由一系列高度不等的縱向條紋表示數(shù)據(jù)分布的情況。

灰度直方圖是灰度級(jí)的函數(shù)，它表示圖象中具有每種灰度級(jí)的像素的個(gè)數(shù)，反映圖象中每種灰度出現(xiàn)的頻率。它描述了圖像中各種灰度（對(duì)于像素深度為8位的圖像共有0-255共256種取值）在整個(gè)圖像中占有的比例。

如下圖所示，灰度直方圖的橫坐標(biāo)是灰度級(jí)，縱坐標(biāo)是該灰度級(jí)出現(xiàn)的頻率（該灰度級(jí)的像素個(gè)數(shù)除以整幅圖片的像素個(gè)數(shù)）?；叶戎狈綀D是圖象的最基本的統(tǒng)計(jì)特征。

直方圖直方圖是圖像的一種統(tǒng)計(jì)表達(dá)，由一系列高度不等的縱向條紋表4

直方圖

在c語(yǔ)言中，也用一個(gè)數(shù)組來(lái)存儲(chǔ)直方圖。如：floatfhistogram[256]；數(shù)組中的元素fhistogram[1]表示"灰度級(jí)為1的像素點(diǎn)的頻數(shù)"，即：

其中表示該圖片中有

個(gè)像素點(diǎn)的灰度級(jí)為k，n表示“該圖片中像素點(diǎn)的總個(gè)數(shù)”。

盡管灰度直方圖不能表示出某灰度值在什么位置，更不能直接顯示圖像內(nèi)容，但是具有統(tǒng)計(jì)特性的直方圖卻能描述該圖像的灰度分布特性，使人們從中得到諸如總體明亮程度、對(duì)比度等與圖像質(zhì)量有關(guān)的灰度分布概況，成為一些處理方法的重要依據(jù)。直方圖在c語(yǔ)言中，也用一個(gè)數(shù)組來(lái)存儲(chǔ)直方圖5

數(shù)字圖像直方圖統(tǒng)計(jì)選擇菜單View->Graph->Image，做如下設(shè)置：選擇菜單View->Graph->Time/Frequency，做如下設(shè)置數(shù)字圖像直方圖統(tǒng)計(jì)選擇菜單View->Graph->6數(shù)字圖像直方圖統(tǒng)計(jì)開(kāi)始用不同參數(shù)調(diào)用構(gòu)造圖像的函數(shù)產(chǎn)生圖像調(diào)用直方圖統(tǒng)計(jì)子程序統(tǒng)計(jì)直方圖循環(huán)重復(fù)五次直方圖統(tǒng)計(jì)子程序初始化直方圖統(tǒng)計(jì)數(shù)組(賦0值)統(tǒng)計(jì)圖像中各種灰度值(取值0-255)的像素個(gè)數(shù)計(jì)算各種灰度值的像素個(gè)數(shù)占全部圖像像素的百分比直方圖統(tǒng)計(jì)結(jié)束數(shù)字圖像直方圖統(tǒng)計(jì)開(kāi)始用不同參數(shù)調(diào)用構(gòu)造圖像的函數(shù)產(chǎn)生圖像調(diào)7實(shí)驗(yàn)二數(shù)字圖像均衡化增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)二數(shù)字圖像均衡化增強(qiáng)8

直方圖均衡化圖像增強(qiáng)的原理

圖像增強(qiáng)處理技術(shù)是數(shù)字圖像處理的基本內(nèi)容之一。圖像增強(qiáng)是指按特定的需要突出一幅圖像中的某些信息，同時(shí)，削弱或去除某些不需要的信息的處理方法。

利用直方圖統(tǒng)計(jì)的結(jié)果，通過(guò)使圖像的直方圖均衡的方法稱為直方圖均衡化，直方圖均衡化可以達(dá)到增強(qiáng)圖像顯示效果的作用。其基本思想是把原始圖像的直方圖變換成均勻分布的形式，這樣就增加了像素灰度值的動(dòng)態(tài)范圍，從而達(dá)到增強(qiáng)圖像整體對(duì)比度的效果。

通過(guò)直方圖統(tǒng)計(jì)，可以觀察出，圖像中各種亮度所占的比例大都分布不均勻，設(shè)法增加在直方圖統(tǒng)計(jì)中所占比例高的像素和其他占的比例少的像素之間的亮度差，可以提高圖像的顯示效果。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，直方圖增強(qiáng)的方法就是壓縮直方圖中比例少的像素所占用的灰度范圍，多出來(lái)的灰度空間按照統(tǒng)計(jì)比例分配給直方圖中比例高的像素使用。這種方法主要是針對(duì)人眼對(duì)灰度差別越大的圖像更容易分辨的特點(diǎn)而做的增強(qiáng)。

具體方法是：直方圖均衡化圖像增強(qiáng)的原理圖像增強(qiáng)處理技術(shù)是數(shù)字圖9

直方圖均衡化的原理

灰度直方圖的計(jì)算十分簡(jiǎn)單，依據(jù)定義在離散形式下有下面的公式成立：

（1）

公式中：為圖像中出現(xiàn)灰度為k的像素?cái)?shù)，n是圖像像素總數(shù)，而

即為頻數(shù)。（2）計(jì)算累積直方圖各項(xiàng)：

（3）取整擴(kuò)展：

（4）映射對(duì)應(yīng)關(guān)系：

直方圖均衡化的原理灰度直方圖的計(jì)算十10直方圖均衡化原理例如：如果原始圖像中某個(gè)像素點(diǎn)的灰度級(jí)為2，經(jīng)過(guò)直方圖均衡化之后該像素點(diǎn)的灰度級(jí)就變成166。直方圖均衡化原理例如：如果原始圖像中某個(gè)像素點(diǎn)的灰度級(jí)為2，11

數(shù)字圖像直方圖均衡化增強(qiáng)選擇菜單View->Graph->Image，做如下設(shè)置:選擇菜單View->Graph->Image，做如下設(shè)置:選擇菜單View->Graph->Image，做如下設(shè)置:數(shù)字圖像直方圖均衡化增強(qiáng)選擇菜單View->Graph-12

數(shù)字圖像直方圖均衡化增強(qiáng)數(shù)字圖像直方圖均衡化增強(qiáng)13實(shí)驗(yàn)三數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)實(shí)驗(yàn)三數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)14邊緣檢測(cè)

邊緣能勾劃出目標(biāo)物體，使觀察者一目了然，邊緣蘊(yùn)含豐富的內(nèi)在信息(方向、階躍性質(zhì)和形狀等)。從本質(zhì)上說(shuō)，圖像邊緣是圖像局部特征不連續(xù)性(灰度突變、顏色突變和紋理結(jié)構(gòu)突變等)的反映，它標(biāo)志著一個(gè)區(qū)域的終結(jié)和另一個(gè)區(qū)域的開(kāi)始。邊緣提取首先檢測(cè)出圖像局部特征的不連續(xù)性，然后再將這些不連續(xù)的邊緣像素連成完備的邊界。邊緣的特征是沿邊緣走向的像素變化平緩，而垂直于邊緣方向的像素變化劇烈，所以，從這個(gè)意義上說(shuō)，提取邊緣的算法就是檢測(cè)出符合邊緣特性的邊緣像素的算子。目前提取邊緣常采用邊緣算子法、曲面擬合法和模板匹配法等方法。兩個(gè)具有不同灰度值的相鄰區(qū)域之間總存在邊緣，邊緣是灰度值不連續(xù)的結(jié)果，這種不連續(xù)性通?？梢岳们髮?dǎo)數(shù)的方法方便地檢測(cè)到，一般常用一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)來(lái)檢測(cè)邊緣。邊緣檢測(cè)的基本思想是首先利用邊緣增強(qiáng)算子，突出圖像中的局部邊緣，然后定義像素的“邊緣強(qiáng)度”，通過(guò)設(shè)置門限的方法提取邊緣點(diǎn)集。常用的邊緣檢測(cè)算子有Robert算子、Sobel算子、LOG算子和Canny算子。邊緣檢測(cè)邊緣能勾劃出目標(biāo)物體，使觀察者一目了然，15梯度算子

梯度算子是一階導(dǎo)數(shù)算子。對(duì)于圖像函數(shù)f(x,y)，它的梯度定義為一個(gè)向量：

向量幅度值為

向量方向角為

由于數(shù)字圖像是離散的，計(jì)算偏導(dǎo)數(shù)Gx和Gy時(shí)，常用差分來(lái)代替微分，為計(jì)算方便，常用小區(qū)域模板和圖像卷積來(lái)近似計(jì)算梯度值，采用不同的模板計(jì)算Gx和Gy可產(chǎn)生不同的邊緣檢測(cè)算子，常用的邊緣檢測(cè)算子有Robert算子、Sobel算子。梯度算子梯度算子是一階導(dǎo)數(shù)算子。對(duì)于圖像函數(shù)f(x16Sobel邊緣檢測(cè)算子

Sobel邊緣檢測(cè)算子用下圖所示模板來(lái)近似計(jì)算圖像函數(shù)f(x,y)對(duì)x和y的偏導(dǎo)數(shù)：計(jì)算出Gx和Gy的值后，用下式計(jì)算(x,y)點(diǎn)處的梯度值

計(jì)算出給點(diǎn)處的梯度值后，設(shè)定一個(gè)合適的閾值T，如果(x,y)處的g≥T則認(rèn)為該點(diǎn)是邊緣點(diǎn)。Sobel邊緣檢測(cè)算子Sobel邊緣檢測(cè)算17選擇菜單View->Graph->Image，做如下設(shè)置:選擇菜單View->Graph->Image，做如下設(shè)置:選擇菜單View->Graph->Image，做如下設(shè)置:18精品課件！精品課件！19精品課件！精品課件！20程序流程圖：程序流程圖：21本周實(shí)驗(yàn)課主要內(nèi)容一、數(shù)字圖像直方圖統(tǒng)計(jì)

1.什么是圖像和像素點(diǎn)

2.

什么是直方圖二、數(shù)字圖像直方圖均衡化增強(qiáng)1.什么是直方圖均衡化

2.

圖像增強(qiáng)的原理三、數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)（Sobel算子）1.什么是圖像邊緣檢測(cè)2.Sobel算子的原理及實(shí)現(xiàn)方法本周實(shí)驗(yàn)課主要內(nèi)容一、數(shù)字圖像直方圖統(tǒng)計(jì)22實(shí)驗(yàn)一數(shù)字圖像直方圖統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)一數(shù)字圖像直方圖統(tǒng)計(jì)23圖像和像素點(diǎn)

一幅圖像由若干個(gè)像素點(diǎn)組成。每個(gè)像素點(diǎn)的明暗程度/亮度信息都可以用灰度級(jí)（0~255）來(lái)表示。不同的明暗程度的若干個(gè)像素點(diǎn)就組成了一幅完整的圖像。如一張320*240的灰度圖像，表示該圖像有320行，每行有240個(gè)像素點(diǎn)。

（a）原始圖像（b）圖a局部放大（c）圖b局部放大

c語(yǔ)言中，用一個(gè)數(shù)組來(lái)保存一張圖像。如unsignedintdbimage[80*80]表示“一張6400（即80*80）個(gè)像素點(diǎn)的灰度圖像”。而數(shù)組元素dbimage[1]表示“第二個(gè)像素點(diǎn)的灰度級(jí)”。在.bmp文件中，開(kāi)始1078個(gè)字節(jié)是用來(lái)設(shè)置“bmp格式”，1078個(gè)字節(jié)之后的數(shù)據(jù)才是圖像像素點(diǎn)的“灰度級(jí)”信息，并且先存圖片的最后一行，最后存圖片的第一行。

圖像和像素點(diǎn)一幅圖像由若干個(gè)像素點(diǎn)組成。每個(gè)像素點(diǎn)24

直方圖是圖像的一種統(tǒng)計(jì)表達(dá)，由一系列高度不等的縱向條紋表示數(shù)據(jù)分布的情況。

灰度直方圖是灰度級(jí)的函數(shù)，它表示圖象中具有每種灰度級(jí)的像素的個(gè)數(shù)，反映圖象中每種灰度出現(xiàn)的頻率。它描述了圖像中各種灰度（對(duì)于像素深度為8位的圖像共有0-255共256種取值）在整個(gè)圖像中占有的比例。

如下圖所示，灰度直方圖的橫坐標(biāo)是灰度級(jí)，縱坐標(biāo)是該灰度級(jí)出現(xiàn)的頻率（該灰度級(jí)的像素個(gè)數(shù)除以整幅圖片的像素個(gè)數(shù)）?；叶戎狈綀D是圖象的最基本的統(tǒng)計(jì)特征。

直方圖直方圖是圖像的一種統(tǒng)計(jì)表達(dá)，由一系列高度不等的縱向條紋表25

直方圖

在c語(yǔ)言中，也用一個(gè)數(shù)組來(lái)存儲(chǔ)直方圖。如：floatfhistogram[256]；數(shù)組中的元素fhistogram[1]表示"灰度級(jí)為1的像素點(diǎn)的頻數(shù)"，即：

其中表示該圖片中有

個(gè)像素點(diǎn)的灰度級(jí)為k，n表示“該圖片中像素點(diǎn)的總個(gè)數(shù)”。

盡管灰度直方圖不能表示出某灰度值在什么位置，更不能直接顯示圖像內(nèi)容，但是具有統(tǒng)計(jì)特性的直方圖卻能描述該圖像的灰度分布特性，使人們從中得到諸如總體明亮程度、對(duì)比度等與圖像質(zhì)量有關(guān)的灰度分布概況，成為一些處理方法的重要依據(jù)。直方圖在c語(yǔ)言中，也用一個(gè)數(shù)組來(lái)存儲(chǔ)直方圖26

數(shù)字圖像直方圖統(tǒng)計(jì)選擇菜單View->Graph->Image，做如下設(shè)置：選擇菜單View->Graph->Time/Frequency，做如下設(shè)置數(shù)字圖像直方圖統(tǒng)計(jì)選擇菜單View->Graph->27數(shù)字圖像直方圖統(tǒng)計(jì)開(kāi)始用不同參數(shù)調(diào)用構(gòu)造圖像的函數(shù)產(chǎn)生圖像調(diào)用直方圖統(tǒng)計(jì)子程序統(tǒng)計(jì)直方圖循環(huán)重復(fù)五次直方圖統(tǒng)計(jì)子程序初始化直方圖統(tǒng)計(jì)數(shù)組(賦0值)統(tǒng)計(jì)圖像中各種灰度值(取值0-255)的像素個(gè)數(shù)計(jì)算各種灰度值的像素個(gè)數(shù)占全部圖像像素的百分比直方圖統(tǒng)計(jì)結(jié)束數(shù)字圖像直方圖統(tǒng)計(jì)開(kāi)始用不同參數(shù)調(diào)用構(gòu)造圖像的函數(shù)產(chǎn)生圖像調(diào)28實(shí)驗(yàn)二數(shù)字圖像均衡化增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)二數(shù)字圖像均衡化增強(qiáng)29

直方圖均衡化圖像增強(qiáng)的原理

圖像增強(qiáng)處理技術(shù)是數(shù)字圖像處理的基本內(nèi)容之一。圖像增強(qiáng)是指按特定的需要突出一幅圖像中的某些信息，同時(shí)，削弱或去除某些不需要的信息的處理方法。

利用直方圖統(tǒng)計(jì)的結(jié)果，通過(guò)使圖像的直方圖均衡的方法稱為直方圖均衡化，直方圖均衡化可以達(dá)到增強(qiáng)圖像顯示效果的作用。其基本思想是把原始圖像的直方圖變換成均勻分布的形式，這樣就增加了像素灰度值的動(dòng)態(tài)范圍，從而達(dá)到增強(qiáng)圖像整體對(duì)比度的效果。

通過(guò)直方圖統(tǒng)計(jì)，可以觀察出，圖像中各種亮度所占的比例大都分布不均勻，設(shè)法增加在直方圖統(tǒng)計(jì)中所占比例高的像素和其他占的比例少的像素之間的亮度差，可以提高圖像的顯示效果。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，直方圖增強(qiáng)的方法就是壓縮直方圖中比例少的像素所占用的灰度范圍，多出來(lái)的灰度空間按照統(tǒng)計(jì)比例分配給直方圖中比例高的像素使用。這種方法主要是針對(duì)人眼對(duì)灰度差別越大的圖像更容易分辨的特點(diǎn)而做的增強(qiáng)。

具體方法是：直方圖均衡化圖像增強(qiáng)的原理圖像增強(qiáng)處理技術(shù)是數(shù)字圖30

直方圖均衡化的原理

灰度直方圖的計(jì)算十分簡(jiǎn)單，依據(jù)定義在離散形式下有下面的公式成立：

（1）

公式中：為圖像中出現(xiàn)灰度為k的像素?cái)?shù)，n是圖像像素總數(shù)，而

即為頻數(shù)。（2）計(jì)算累積直方圖各項(xiàng)：

（3）取整擴(kuò)展：

（4）映射對(duì)應(yīng)關(guān)系：

直方圖均衡化的原理灰度直方圖的計(jì)算十31直方圖均衡化原理例如：如果原始圖像中某個(gè)像素點(diǎn)的灰度級(jí)為2，經(jīng)過(guò)直方圖均衡化之后該像素點(diǎn)的灰度級(jí)就變成166。直方圖均衡化原理例如：如果原始圖像中某個(gè)像素點(diǎn)的灰度級(jí)為2，32

數(shù)字圖像直方圖均衡化增強(qiáng)選擇菜單View->Graph->Image，做如下設(shè)置:選擇菜單View->Graph->Image，做如下設(shè)置:選擇菜單View->Graph->Image，做如下設(shè)置:數(shù)字圖像直方圖均衡化增強(qiáng)選擇菜單View->Graph-33

數(shù)字圖像直方圖均衡化增強(qiáng)數(shù)字圖像直方圖均衡化增強(qiáng)34實(shí)驗(yàn)三數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)實(shí)驗(yàn)三數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)35邊緣檢測(cè)

邊緣能勾劃出目標(biāo)物體，使觀察者一目了然，邊緣蘊(yùn)含豐富的內(nèi)在信息(方向、階躍性質(zhì)和形狀等)。從本質(zhì)上說(shuō)，圖像邊緣是圖像局部特征不連續(xù)性(灰度突變、顏色突變和紋理結(jié)構(gòu)突變等)的反映，它標(biāo)志著一個(gè)區(qū)域的終結(jié)和另一個(gè)區(qū)域的開(kāi)始。邊緣提取首先檢測(cè)出圖像局部特征的不連續(xù)性，然后再將這些不連續(xù)的邊緣像素連成完備的邊界。邊緣的特征是沿邊緣走向的像素變化平緩，而垂直于邊緣方向的像素變化劇烈，所以，從這個(gè)意義上說(shuō)，提取邊緣的算法就是檢測(cè)出符合邊緣特性的邊緣像素的算子。目前提取邊緣常采用邊緣算子法、曲面擬合法和模板匹配法等方法。兩個(gè)具有不同灰度值的相鄰區(qū)域之間總存在邊緣，邊緣是灰度值不連續(xù)的結(jié)果，這種不連續(xù)性通常可以利用求導(dǎo)數(shù)的方法