4.1概述4.2图像的统计特征直方图：离散状态下图像灰度的概率密度分布。说明：图像——直方图[不可逆变换，多对一的变换]直方图是多对一的映射结果，即多个图像可以生成相同的直方图，因此直方图作为一阶统计特征未反映相邻点之间的关系。但反映了图像的灰度散布范围等特征，在很多场合下，往往是重要特征。例：2)二阶统计特征－－图像两象素之间关系：P2(P、Q、Z、Y)P、Q为两个象素的位置——绝对位置——相对位置Z、Y为两个象素的灰度[引入简化形式，即认为与P、Q之绝对位置无关，而仅与其相对位置有关，称共存事件矩阵——coocurrencematrices]共存事件矩阵：Cr(i、j)r——P、Q点的相对关系，i、j——两个象素的灰度。[R与相对距离及方位有关各种组合甚多。]d及Cr(i、j、d、)。[一般情况下,考虑相邻象素间关系,取d=1，=0°时]0共存事件矩阵特点：对角线Cr(k，k)大致反映了灰度为K的面积大小；非对角线的Cr(k，j)大致反映了灰度值为k，j象元的边界长；远离对角线项的大小反映图像对比度大小。[进一步引入一些变换参数。]综合参数：4.3直方图处理（点处理，辐射变换）DB=f(DA)常见的三种变换曲线：线性：DB=aDA+b(分段线性)[突出感兴趣目标，抑制不感兴趣目标]对数曲线：DB=a*lg(DA+b)[小灰度展开，大灰度压缩]指数曲线：DB=DA**a+b[大灰度展开，小灰度压缩][具体编程实现引入查找表（lookuptable）概念]图象512×512大小，需256KB次运算，太慢注意图象值输入：256级[0～255]输出：256级[0～255]输入到输出是映射关系inti,j;charI[512][512],LUT[256];for(i=0;i<256;i++)LUT[i]=pow(i,a)+bfor(i=0;i<512;i++)for(j=0;j<512;j++)I[i][j]=LUT[I[i][j]];仅需256次指数运算，节约了运算时间2)直方图均衡：[如右图，直方图可用灰度为256，但仅用了2/3，即可用灰度级别未充分利用，一种可能的充分利用多灰度方法是直方图越平越好。]多灰度值点数均摊。HB=1/m由：HAdDA=HBdDBDB=f(DA),dDB=dfHAdDA=1/mdfdf=mHAdDAf=∫mHAdDA上述结论可推广到离散域上，一幅图像总象素数为n，分L个灰度级，nk代表第Ｋ灰度级rk出现的频数，则第K灰度级出现概率：Pr（rk）=nk/n(k=0,1….L-1)此时变换函数为：8个灰级，总计64*64=4096点注意：离散均衡不可能拉平0.253)直方图匹配[新直方图与已有直方图匹配，使两直方图一致][希望增强后的图像，其灰度级分布不是均匀的，而是具有规模形状的直方图，这样可突出感兴趣的灰度范围]p1——p2=1/m,b=m∫p1(a)da=mP1(a)p3——p2=1/m,b=m∫p3(c)dc=mP3(c)c=P3-1(b/m)=P3-1(mP1(a)/m)=P3-1[P1(a)]由a——c关系。[p1(a)先变换到平的,再由平的变换到p3(c)]4)伪彩色[人眼对彩色敏感，可辨2000多种色，灰度才几十级]假彩色：用遥感器中三波段合成R、G、B。伪彩色：单一波段，（灰度图——彩色）5)图象的几何运算两幅图象对应象素相＋、－、*、／运算得到第三幅图象。F1、F2生成F3，都是点运算。F3=A(F1+F2)+BF3=A(F1－F2)+B(减影技术，同一景物不同时间采集影像相减，去除相同，找出变化。——运动监测，目标跟踪。)F3=A(F1×F2)+B(遥感：火灾、水灾、海岸耕地变化。)F3=A(F1/F2)+B(医学：减影、血管、监测肾动脉是否阻塞。)A、B是常数(1)同一波不能区分两类物质（灰度相差不大）但两波相除后，差值明显增大(2)消除山影、阴面影响，同一地物阴面、阳面灰度值不相同，二波相除后，阴面、灰度此值应相同。(3)找新物质、矿产（地学工作者之事）作业