Resumen del preprocesamiento de imágenes en escala de grises más utilizado

?La transformación en escala de grises de una imagen generalmente se refiere a cambiar el valor de la escala de grises en la imagen de acuerdo con una determinada regla, lo que hace que el brillo o el contraste de la imagen cambie y, en última instancia, hace que la imagen sea más fácil de distinguir y lograr. En términos generales, la conversión en escala de grises tiene los siguientes métodos:

① Transformación lineal: cuando la imagen está subexpuesta o sobreexpuesta, la imagen en escala de grises se limitará a un rango pequeño, luego la estiraremos linealmente. cada píxel mediante transformación lineal. Generalmente, el efecto de transformación lineal mejorará el contraste de la imagen. Por ejemplo, la imagen se volverá más negra y más blanca.

② Transformación lineal por partes: se utiliza principalmente para resaltar los objetivos o intervalos de escala de grises de interés y suprimir aquellas áreas que no son interesantes. En términos generales, dividiremos la imagen en tres segmentos para comprimirla o expandirla. rango de escala de grises de cualquier intervalo. Generalmente se usa en imágenes con ruido similar a los pliegues para reducir el impacto de los pliegues.

③ Transformación no lineal: esta transformación generalmente no transforma un intervalo de escala de grises diferente, pero utiliza la misma función no lineal en todo el rango de valores de escala de grises para lograr la compresión y el resumen del intervalo de valores de escala de grises. Por ejemplo, la transformación logarítmica se utiliza para expandir la parte de valor de gris bajo de la imagen y comprimir la parte de valor de gris alto para aclarar los detalles de la imagen de gris bajo. La transformación exponencial correspondiente extiende el área de alta escala de grises y mejora los píxeles en el área de alta escala de grises.

?El histograma generalmente se refiere al histograma en escala de grises, que cuenta la frecuencia de los píxeles en la imagen de acuerdo con el valor de la escala de grises. La abscisa es el valor de la escala de grises y la ordenada es la frecuencia o número. de píxeles en los que aparece el valor. Sin embargo, el histograma solo puede reflejar el brillo y el contraste de toda la imagen y no puede ver la distribución espacial en escala de grises. Los histogramas generalmente tienen las siguientes dos formas de corrección:

① Ecualización de histograma: al realizar alguna transformación en la imagen original, el histograma en escala de grises de la imagen original se corrige en un histograma distribuido uniformemente, logrando así el ajuste El propósito de El contraste de la imagen se aplica principalmente a imágenes donde el fondo y el primer plano son demasiado oscuros o demasiado brillantes (ah, sigue siendo el histograma multiuso dibujado por ppt, ppt es el mejor).

② Especificación del histograma: es decir, cambiar el histograma de la imagen original a un histograma de una forma específica. La situación más ideal es que la ecualización del histograma logre una distribución equilibrada de los niveles de grises de la imagen, lo que tiene un efecto significativo en la mejora del contraste de la imagen. Sin embargo, en el uso real, no necesariamente necesitamos que el histograma tenga características de distribución uniformes en general, pero esperamos ser consistentes con las regulaciones.

? Significa establecer todos los píxeles de la imagen en 0 o 255, convirtiéndola en una imagen en blanco y negro, reduciendo en gran medida la cantidad de datos en la imagen y resaltando el contorno del objetivo. generalmente hay tres métodos:

① Tome el promedio entre 0-255 como filtro de umbral. El valor de gris menor que el promedio 127 se atribuye al píxel 0 y viceversa.

② Calcule el promedio de escala de grises de todos los píxeles de la imagen como filtro de umbral. El valor de escala de grises menor que el umbral se atribuye al píxel 0 y viceversa se atribuye a 255.

③ Tome el valle más bajo entre los dos picos del primer plano y el fondo en el histograma de escala de grises como umbral. El valor de escala de grises menor que el umbral se atribuye al píxel 0 y viceversa se atribuye a 255.

Descripción del símbolo: erosionar (corrosión) dilatar (expansión) src (imagen original) elemento (tamaño de ventana en movimiento) dist (imagen final)

Erosionar primero y luego expandir, lo cual puede ser utilizado para eliminar Los objetos pequeños pueden separar objetos y suavizar los límites mientras cambian el área sin cambios obvios. El efecto suele ser agrandar grietas o áreas locales con bajo brillo. La fórmula es:

dist= dilatar(erode(. src, elemento) )

Primero expanda y luego corroa, lo que puede eliminar pequeñas áreas negras. El efecto suele ser resaltar áreas más oscuras que las que están alrededor del contorno original.

La fórmula es:

dist = erode(dilate(src, element))

Encuentra la diferencia entre el mapa de dilatación y el mapa de corrosión. Realizar esta operación en una imagen binaria puede resaltar. el borde del bloque, conservando así el contorno del borde del objeto, la fórmula es:

dist = dilatar(src, elemento) - erosionar(src, elemento)

Buscar. la diferencia entre la imagen original y el gráfico de operación abierta. Después de restar la imagen original con la operación abierta, puede obtener una imagen con efecto más brillante que el área alrededor del contorno de la imagen original. La fórmula es: