基于灰度變換的圖像偽彩色增強算法設計畢業(yè)設計(編輯修改稿)

　

【文章內(nèi)容簡介】 這些方法從根本上說，可以歸為三類 :基于圖像分割的方法，基于灰度級一彩色變換的 方法，基于濾波的方法。實際上，大多數(shù)新的處理方法都是以這三類方法為基礎演變而來的。本文的研究內(nèi)容是基于第一種方法 — 基于圖像分割的方法。這種方法的原理圖如下 : 這種方法的關(guān)鍵技術(shù)是對圖像進行有效的分割。因此本文把研究重點放在了對圖像進行有效的分割上面。 偽彩色圖像處理技術(shù)的來源和應用 偽彩色圖像處理技術(shù)發(fā)展歷史較早，源于美工與紡織，最初是通過涂抹，憑色感經(jīng)驗對黑白圖像著色。計算機圖像處理技術(shù)發(fā)展以后，對黑白圖像的數(shù)字化著色效率和著色質(zhì)量大為提高，應用領(lǐng)域也越來越廣。目前在國內(nèi)外都是發(fā)展較快的一項圖像處理技術(shù)，但缺乏對偽彩色圖像增強質(zhì)量評價的國際通用標準，沒有可靠的客觀數(shù)學量度，偽彩色圖像增強的方法和手段有待于更深入地研究。 對圖像進行偽彩色處理屬于圖像增強 (Image Enhancement)方面的問題，在醫(yī)學、遙感數(shù)字圖像處理中受到廣泛重視，主要目的是增強圖像中的有用信息，擴大不同影像特征之間的差別，將感興趣的特征有選擇地突出，衰減不需要的特征，消除干 擾和噪聲，使圖像更加清晰，轉(zhuǎn)換為更適合于人或機器判讀的形式，從而提高對圖像的解譯與分析能力。圖像增強總是以對某一部分信息的強調(diào)和另一部分的損失為代價，不要求真實地反映原始圖像，這一點和圖像復原 (Image Restoration)恰恰相反。 在圖像處理中，為了提高計算處理速度，往往把各種圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，采用灰度圖像進行操作。處理方法主要有以下三種： 最大值法： R=G=B=max(R， G， B) ，形成亮度很高的灰度圖像。 平均值法： R=G=B=(R+G+B)/3 ，形成較柔和的灰度 圖像。 加權(quán)平均值法： R=G=B=(Rr+Gg+Bb)/3 ，其中 r 為紅色權(quán)值， g 為綠色權(quán)值， b為藍色權(quán)值。根據(jù)人眼對三色光的感知靈敏度不同，經(jīng)實驗和理論推導知 r=， g=， b= 時得到最合理的灰度圖像，這時 R=G=B=Vgrey=++。 索引圖像：也包括一個數(shù)據(jù)矩陣 I，一個顏色映像矩陣 map。其中 map 是一個 m 3 的雙 精度浮點型數(shù)據(jù)矩陣，它的每個元素值都在 [0， 1]之間，每行代表紅色、綠色、藍色的顏色值，像素矩陣中 的每個值作為索引值指向顏色表的對應行。圖像像素矩陣是雙精度類型 時，像素值 1 將指向調(diào)色板的第一行，數(shù)值 2 指向第二行；像素矩陣是 unit6 或 unit16 無符號整數(shù)類型，則像素值 0 指向調(diào)色板的第一行， 1 指向第二行。 本文研究的偽彩色方案不僅處理黑白灰度圖像，而且還能處理彩色圖像，對偽彩色處理對象有所擴展，主要是面向 24 位高灰度分辨率圖像。所以這里不再區(qū)分假彩色與偽彩色，假彩色只是本文偽彩色處理的一個特例。 偽彩色處理技術(shù)不僅適用于航空攝影和遙感圖片，也可以用于 X 光片及云 圖判讀等方面，為了實時觀察，多采用專用硬件設備。如美國 DIGICOL 電子觀察儀 6010，日本PHOSDAC700， 1000， 1200，國產(chǎn) NST1 密度分割偽彩色儀，能把不同灰度級的圖像以 12 種彩色顯示，并可求出某一彩色區(qū)域占全圖的比例。數(shù)字圖像偽彩色增強處理技。 術(shù)在科學應用中的許多領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用。其主要應用領(lǐng)域如下： 物理、化學：晶體分析，譜分析 生物、醫(yī)學：細胞分析，染色體分類，血球分類， X 光片分析， CT 環(huán)境保護：水質(zhì)及大氣污染調(diào)查 地質(zhì)：資源勘探，地圖繪制 農(nóng)林：植被分布調(diào)查，農(nóng)作物估產(chǎn) 海洋：魚群探查水利：河流分布，水利及水害調(diào)查 氣象：云圖分析，災害性監(jiān)測等 通信：傳真，電視，可視電話，圖像通訊 工業(yè)：工業(yè)探傷，計算機視覺，自動控制，機器人 法律、公安：指紋識別，人像鑒定 交通：鐵路選線，交通指揮，汽車識別 軍事：偵察，成像制導，圖像融合 宇航：星際探險照片處理等 文化：多媒體，動畫特技 第三章 偽彩色圖像處理的方法和研究 色彩基礎 色度學 色度學是為了進行圖像的彩色計量 分析建立的學科，它是研究人眼彩色視覺的定 性和定量規(guī)律及其應用的學科，其研究范圍包括人眼覺察彩色的生理和心理現(xiàn)象、彩色的合成分解實驗以及相應理論的建立。 事實上除自己能發(fā)光的物體（光源）具有一定的彩色稱為光源色外，一般物體本身并不發(fā)光，而是在光源的照射下呈現(xiàn)彩色，稱為物體色。物體色并不是物體本身的性質(zhì)，物體呈現(xiàn)彩色是由于物體反射或透射了照射光譜的一部分而吸收了其余部分。 1854 年發(fā)表的格拉斯曼 ()定律，從視覺的角度認為顏色包含三個要素：色調(diào)（ hue）、飽和度 (saturation )、亮度 (lightness Brightness or Intensity)，人眼對彩 色的感知是色調(diào)、飽和度及亮度共同作用引起的視覺總效果。色調(diào)由可見光光譜中各成分 的波長來度量，是彩色光的基本特征，人眼的彩色感知即是以到達人眼的各波長分量綜合 形成的，紅色往往是紅光附近一些波長分量的組合對人眼的綜合效應，因此人眼感到的 紅色光可有不同組合，不是唯一的。非單波長連續(xù)光譜日光的白色可由紅、橙、黃、綠、藍、青、紫組成，也可由紅、綠、藍 3 種單色光形成 ，兩種方案的彩色形成，對于人眼都是同一種感覺，即同樣的彩色感覺可以由另外相應的光譜段組成，據(jù)此形成了圖像處理中各種類型的彩色分析法。 色調(diào)和飽和度統(tǒng)稱色度，以表明彩色光的波長分布及這種彩色光的深淺（白光量的多少）。亮度則指彩色光對人眼引起的光刺激強度，與光的能量有關(guān)，對應該彩色的明亮程度。 下面是從色度學的研究得出的彩色匹配原理，色度學的定量計算符合此原理，彩色圖像處理只是利用了這些結(jié)論。 3 種的基色配成。 2．混合色的光亮度等于各分量亮度的疊加。 3．人眼不能分解混合彩色光的各個分量。 4．在某一亮度等級上的彩色匹配可適于較寬光度范圍。 5． 彩色相加定律：若彩色 c1 與彩色 c2 相匹配（同樣彩色感覺），而彩色 c3 與彩色 c4 相匹配，那么 c1 與 c3 相混的彩色與 c2 和 c4 相混的顏色相匹配。 6．彩色相拆定律：當 c c2 混合色與 c c4 混合色相匹配時，若 c1 與 c3 相匹配，則 c2 與 c4 相匹配。 7．轉(zhuǎn)移定律：若 c1 與 c2 匹配， c2 又與 c3 匹配，則 c1 與 c3 匹配。 8．匹配 (Grassman)定律：在亮度適中的條件下，有 3 種配色方法 : s[C]=a[C1]+b[C2]+c[C3]； s[C]+a[C1]=b[C2]+c[C3]； s[C]+a[C1]+b[C2]=c[C3]。顏色的實質(zhì)是一種光波。下圖和表以納米為單位表示了可見光波段的色彩分布及變化情況。 顏色的存在依托三個實體：光線、觀察者以及被觀察的對象。人眼是把顏色當作由被觀察對象吸收或者反射不同波長的光波形成的。人眼最為敏感的光是黃綠光 ，即 555nm 附近，例如，當在一個晴朗的日子里，我們看到陽光下的某物體呈現(xiàn)紅色時，那是因為該物體吸收了其它波長的光，而把紅色波長的光反射到我們?nèi)搜劾锏木壒?。當然，我們?nèi)搜鬯芨惺艿降闹皇遣ㄩL在可見光范圍內(nèi)的光波信號。當各種不同波長的光信號一同進入我們的眼睛的某一點時，視覺器官將它們混合后作為一種顏色接受下來。 為了科學定量地描述和使用顏色，人們提出了各種顏色空間模型。目前常用的顏色 模型按用途可分為兩類，一類面向硬件設備，如視頻監(jiān)視器、彩色攝像機或打印機等。 圖像以及 圖像精度 圖像 圖像是人類獲取視覺信息的主要途徑，而視覺信息約占人類獲取信息的 60%，是人類極為重要的信息源。圖像信息不僅包括光通量分布，而且還包括人類視覺的主觀感受。 廣義上說，圖像是自然界景物的客觀反映，是人類認識世界和人類本身的重要源泉。“圖”，英文 Picture，指圖片、圖畫、各種照片以及光學影像，是采用繪畫或者拍照的方法 獲得的，是對人、物、景的模擬，代表了物體反射或透射光的分布，是客觀存在的。“像”， 英文 Image，是客觀世界通過人的視覺系統(tǒng)在人腦中形成的印象或抽象認識。 圖像主要包含以下幾點內(nèi)容。 視頻 (Video)：視頻圖像又稱為動態(tài)圖像或運動圖像。它是一組圖像在時間軸上的有序排列，是二維圖像在一維時間域上構(gòu)成的序列圖像。如 NTSC 制式電視是 30 幀 /秒（ fps,frame per second） ,PAL 制式是 25 幀 /秒，電影則是 24 幀 /秒。 圖形 (Graphics)：圖形圖像被稱為矢量圖形、向量圖，它與位圖相區(qū)別對應，以數(shù)學解析的形式描述一幅圖中所包含的直線、圓、弧線的形狀和大小，甚至可以構(gòu)造更復雜的形式表示圖像中的曲面、光照、材質(zhì)等。主要優(yōu)點是文件 所占容量小，圖中的每個部分可以獨立控制易于放大、縮小、旋轉(zhuǎn)等操作而不會失真，精確度較高，可制作 3D 圖像。但隨著圖像復雜程度的增加，計算機著色所花的時間就大大增加，難以制成色調(diào)豐富或色彩變化太多的圖像，繪制出的圖形不很逼真，而且不易在各軟件間交換，較適于存儲各種圖表和工程設計圖。 動畫 (Animation)：屬于動態(tài)圖像的一種。它與視頻的區(qū)別在于視頻的采集來源于自然的真實圖像，而動畫則是利用計算機制作出來的圖像或圖形，是合成的動態(tài)圖像。動畫包括二維動畫、三維動畫，真實感三維動畫等多種形式。符號 (Symbol)與文字 (Character)：符號包括各種描述量、數(shù)據(jù)、語言等，其中最重要的是數(shù)值它用特定值表示了比圖形更高級的抽象，例如 ASCII 碼、中文圖標碼等。而文字則是具有一定結(jié)構(gòu)的符號組合。圖像最終需要由人或機器來觀察、辨別、理解。淺層次的圖像理解表示了人對圖像的光強度、對比度、顏色等引起的光刺激感覺反應， 深層次的圖像理解表示了人對圖像內(nèi)容、含義的識別理解，其結(jié)論往往參比以前積累的經(jīng)驗。 圖像精度 平面數(shù)字圖像是連續(xù)圖像的一種近似表示，通常用離散采樣點的值所組成的 n m 二維 矩陣 I[n, m]來表示，如 每一個采樣單元叫做一個像素 (pixel)， n、 m 分別為數(shù)字圖像矩陣在行列方向上的像素總數(shù)。圖像數(shù)字化的精度常采用分辨率和像素顏色深度來反映一幅圖像的清晰逼真度。 分辨率 分辨率表示圖像數(shù)字化的空間精細程度，包含顯示分辨率 DPI(Dot Per Inch)、圖像 分辨率 PPI(Pixel Per Inch)、像素分辨率 Pixel。 圖像分辨率：以水平和垂直的像素點個數(shù)表示數(shù)字圖像本身的實際精細度和大小，它指圖像單位長度內(nèi)的像素數(shù)。對于同樣大小的 兩幅圖，如果組成圖像的像素數(shù)目越多，說明圖像的分辨率越高，看起來就越逼真。相反，圖像顯得越粗糙模糊。在用掃描儀掃描彩色圖像時，通常要指定圖像的分辨率，用每英寸多少點 (dots per inch， DIP)表示。 如果用 300 DIP 來掃描一幅 8″ 10″的彩色圖像，就得到一幅 2400 3000 個像素點的圖像。分辨率越高，像素就越多。 顯示分辨率：指控制顯示設備的每一屏幕能夠顯示出的像素點個數(shù)，一般由顯卡決定。例如，顯示分辨率為 640 480 表示顯示屏分成 480 行，每行顯示 640 個像素，整 個顯示屏就含有 640 480=307200 個顯像點。屏幕能夠顯示的像素越多，說明顯示設備的分辨率越高，顯示的圖像質(zhì)量也就越高。 現(xiàn)在越來越多