【OpenCV 例程200篇】67. 空間域圖像增強的綜合應(yīng)用

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5. 空間域圖像增強技術(shù)的綜合應(yīng)用

空間域圖像增強的方法很多，各有不同的特點和作用。對于一幅具體圖像，往往要根據(jù)圖像的實際情況，綜合使用幾種圖像增強的方法，以便達到較為理想的結(jié)果。

本節(jié)以人體骨骼掃描圖像（來自G.E.MedicalSystem）為例，要求對圖像進行銳化以顯示更多的骨骼細節(jié)。原始圖像的灰度級比較狹窄，噪聲含量大，簡單使用一種圖像增強方法難以達到理想的結(jié)果，需要綜合應(yīng)用空間域圖像增強技術(shù)：首先使用拉普拉斯變換突出細節(jié)，然后使用梯度算子增強突出的邊緣，再使用低通濾波器降低噪聲，以此為模板得到需要的銳化圖像，最后用伽馬校正調(diào)整灰度級的動態(tài)范圍。具體步驟如下：

（1）拉普拉斯變換，突出原始圖像的細節(jié)；
（2）原始圖像疊加拉普拉斯變換圖像，恢復(fù)背景特征；
（3）Sobel 梯度算子，增強突出的邊緣；
（4）用盒式濾波器平滑梯度圖像；
（5）拉普拉斯與平滑梯度相乘得到掩蔽模板；
（6）原始圖像與掩蔽模板疊加，得到銳化圖像；
（7）Gamma 變換，增大灰度級的動態(tài)范圍。

例程 1.82 空間域圖像增強技術(shù)的綜合應(yīng)用

# 1.82 空間域圖像增強技術(shù)的綜合應(yīng)用# 原始圖像，人體骨骼掃描圖像img = cv2.imread("../images/bonescan.tif", flags=0) # 人體骨骼掃描圖像# 圖 2：拉普拉斯變換，突出細節(jié)kernLaplace = np.array([[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]], np.int8) # Laplacian kernel# kernLaplaceD = np.array([[1, 1, 1], [1, -8, 1], [1, 1, 1]], np.int8) # Diagonal Laplacian kernelLaplacian = cv2.filter2D(img, ddepth=-1, kernel=kernLaplace)imgLaplacian = np.uint8(cv2.normalize(Laplacian, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX))# 圖 3：原始圖像 + 拉普拉斯變換，恢復(fù)背景特征AddLap = img + imgLaplacianimgAddLap = np.uint8(cv2.normalize(AddLap, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX))# 圖 4：Sobel 梯度算子，增強突出的邊緣SobelX = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 1, 0) # 計算 x 軸方向SobelY = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 0, 1) # 計算 y 軸方向absX = cv2.convertScaleAbs(SobelX) # 轉(zhuǎn)回 uint8absY = cv2.convertScaleAbs(SobelY) # 轉(zhuǎn)回 uint8SobelXY = cv2.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0) # 用絕對值近似平方根imgSobel = np.uint8(cv2.normalize(SobelXY, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX))# 圖 5：用 (5,5) 盒式濾波器平滑梯度圖像kernelBox = np.ones(5, np.float32) / (5 * 5) # 生成歸一化盒式核SobelBox = cv2.filter2D(img, -1, kernelBox) # cv2.filter2D 方法imgSobelBox = cv2.normalize(SobelBox, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)# 圖 6：圖2 與 圖5 相乘得到模板 mask，突出了強邊緣，相對較低了噪聲mask = imgLaplacian * imgSobelBoximgMask = np.uint8(cv2.normalize(mask, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX))# 圖7：原始圖像與圖 6 相加，得到銳化圖像，大部分細節(jié)更清晰passivation = img + imgMask * 0.3imgPassi = np.uint8(cv2.normalize(passivation, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX))# 圖8: 冪律變換(Gamma 變換)，增大灰度級的動態(tài)范圍epsilon = 1e-5 # 非常小的值以防出現(xiàn)除0的情況# Gamma = np.zeros_like(imgPassi, dtype=np.float)Gamma = np.power(imgPassi + epsilon, 0.5)imgGamma = np.uint8(cv2.normalize(Gamma, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX))# 繪圖plt.figure(figsize=(10, 7))titleList = ["1. Original", "2. Laplacian", "3. Original + Laplacian", "4. Sobel","5. Sobel Box5", "6. Sobel mask", "7. Passivation", "8. Gamma correction"]imageList = [img, imgLaplacian, imgAddLap, imgSobel, imgSobelBox, imgMask, imgPassi, imgGamma]for i in range(8):plt.subplot(2,4,i+1), plt.title(titleList[i]), plt.axis('off')plt.imshow(imageList[i], 'gray', vmin=0, vmax=255)plt.tight_layout()plt.show()

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（本節(jié)完）

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總結(jié)

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