对比度拉伸
安防监控系统的视频像处理技术
安防监控系统的视频像处理技术在安防监控系统中，视频像处理技术起到至关重要的作用。
视频像处理技术是指通过对监控摄像头所拍摄到的视频图像进行分析、处理和优化，以获取目标物体的信息，并提供给用户所需的有效数据。
本文将介绍安防监控系统中常用的视频像处理技术及其应用。
一、视频像处理技术的基本原理安防监控系统中的视频像处理技术主要包括图像分割、目标检测与识别、运动分析和视频增强等。
其中，图像分割是将视频图像分离为不同的区域，以便对不同区域进行独立的处理。
目标检测与识别则是通过对视频图像中的目标物体进行检测和识别，从而获取目标物体的相关信息。
运动分析则是通过对视频图像中的运动目标进行跟踪和分析，以获取其运动状态和轨迹等信息。
视频增强则是通过增强视频图像的亮度、对比度和清晰度等来改善图像的质量。
二、常用的视频像处理技术1. 图像分割技术图像分割技术是将视频图像分割为若干个子区域的过程。
常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
阈值分割是指根据图像中像素的灰度值将图像分割为两类或多类。
边缘检测则是通过检测图像中的边缘来分割目标物体。
区域生长则是通过将邻近像素合并在一起来实现区域的分割。
2. 目标检测与识别技术目标检测与识别技术是通过对视频图像中的目标物体进行检测和识别，从而获取目标物体的相关信息。
常用的目标检测与识别方法包括背景差分、特征提取和分类器训练等。
背景差分是指通过对当前图像与背景图像进行比较，来检测出图像中发生的变化。
特征提取则是通过提取目标物体的特征来进行识别。
分类器训练则是通过训练分类器来实现对目标物体的检测和识别。
3. 运动分析技术运动分析技术是通过对视频图像中的运动目标进行跟踪和分析，以获取其运动状态和轨迹等信息。
常用的运动分析方法包括帧差法、光流法和粒子滤波法等。
帧差法是指通过比较相邻帧之间的差异来检测和跟踪运动目标。
光流法则是通过分析图像中像素的运动方向和速度来实现对运动目标的跟踪。
Adobe Photoshop软件中调整画面对比度的方法
Adobe Photoshop软件中调整画面对比度的方法Adobe Photoshop是一款广泛使用的图像处理软件，具有强大的功能和灵活的操作性，使得用户可以轻松调整图像的各种参数。
其中，调整画面对比度是我们常用的一项功能。
在本文中，将介绍一些Adobe Photoshop软件中调整画面对比度的方法。
调整画面对比度是为了增强图像中各种元素之间的差异，使得图像更加生动和明亮。
下面是一些调整画面对比度的方法：1. 利用曲线调整工具曲线调整工具是Photoshop中调整对比度的常用工具之一。
在软件的工具栏上找到曲线调整工具，点击后会弹出曲线调整面板。
通过点击并拖动曲线上的点，可以实时调整图像的对比度。
往上拖动点，可以增加高光部分的亮度，往下拖动点则可以增加暗部的对比度。
通过调整曲线的形状，可以自由地控制图像的对比度。
2. 使用亮度/对比度调整在菜单栏中选择“图像”>“调整”>“亮度/对比度”，会弹出亮度/对比度调整面板。
拖动亮度滑块可以增加或减少整体亮度，拖动对比度滑块可以调整图像的对比度。
这是一种简单直接的调整方法，适用于迅速改变图像的整体亮度和对比度。
3. 应用图像调整工具在菜单栏中选择“图像”>“调整”>“图像调整”，可以选择不同的图像调整工具来调整图像的对比度。
其中，最常用的是“亮度/对比度”、“色阶”和“曝光度”。
通过调整这些工具的参数，可以灵活地改变图像的对比度。
例如，在色阶调整面板中，可以通过移动输入和输出滑块，调整图像中的亮度范围和对比度。
4. 运用调整图层创建一个新的“调整图层”可以在不改变原始图像的基础上，调整图像的对比度。
在图层面板中，点击“新建调整图层”按钮，选择“亮度/对比度”、“色阶”或其他调整选项。
调整图层只会影响该图层下面的图像，可以随时修改调整参数或者关闭该图层，而不对原始图像产生永久性的影响。
除了以上的方法，Photoshop还提供了一系列的滤镜效果，可以通过应用这些滤镜来调整图像的对比度。
matlab对比度拉伸函数
matlab对比度拉伸函数Matlab对比度拉伸函数是一种用于调整图像对比度的图像处理技术。
通过对像素值进行线性变换，可以使图像的亮度范围更加广泛，从而增强图像的视觉效果。
本文将介绍Matlab对比度拉伸函数的原理、应用和效果。
对比度是指图像中不同灰度级之间的差异程度。
当图像的对比度较低时，图像会显得灰暗、模糊，细节不明显。
而通过对比度拉伸函数可以调整图像的像素值范围，从而增加图像的对比度，使图像更加鲜明、清晰。
Matlab提供了丰富的图像处理函数，其中包括了对比度拉伸函数。
该函数可以通过简单的线性变换来调整图像的对比度。
具体而言，对于输入图像中的每个像素值，对比度拉伸函数会将其映射到一个新的像素值，使得原始图像中的最小像素值被映射到新图像中的最小像素值，最大像素值被映射到新图像中的最大像素值，而其他像素值则按比例进行映射。
通过对比度拉伸函数，可以使得原始图像中较暗的区域变得更亮，较亮的区域变得更暗，从而增强图像的对比度。
这种调整可以使得图像中的细节更加清晰，从而更容易观察和分析图像。
对比度拉伸函数在图像处理中有着广泛的应用。
例如，在医学图像中，对比度拉伸函数可以帮助医生更好地观察和分析图像，从而准确诊断疾病。
在机器视觉中，对比度拉伸函数可以用于目标检测和图像分割等任务。
在艺术领域，对比度拉伸函数可以用于图像增强和美化，使得图像更具艺术效果。
对比度拉伸函数的效果取决于输入图像的像素分布。
对于分布较为均匀的图像，对比度拉伸函数可以有效增强图像的对比度。
但对于存在较大灰度差异的图像，对比度拉伸函数可能会导致一些细节的丢失或过曝。
因此，在应用对比度拉伸函数时，需要根据具体情况进行调整，以获得最佳的效果。
Matlab对比度拉伸函数是一种简单而有效的图像处理技术，通过调整图像的像素值范围，可以增强图像的对比度，使图像更加清晰、鲜明。
该函数在医学、机器视觉和艺术等领域都有着广泛的应用。
通过合理调整参数和处理方式，可以获得满足需求的图像处理效果。
对比度拉伸实验(遥感导论)
对比度拉伸实验通常直接获得的遥感影像，其数字矩阵的数值分布范围过小；对应的遥感影像显示出的对比度不大，使得影像整体偏暗或者偏亮，势必会影响有用信息的提取。
因此需要一种数学方法，来合理的扩大信息差异，即改变像元的数值大小。
方法有多种：–使大数值更大，小数值更小，扩大差异。
–使过小的数值变大，过大的数值变小，缩小没有必要的距离。
–……这些方法均对应了不同的对比度拉伸功能。
改变方法：–线性变换（全局线性变换、分段线性变换）–非线性变换简单线性变换是按比例拉伸原始图像灰度等级范围，一般为了充分利用显示设备的显示范围，使输出直方图的两端达到饱和。
变换前后图像每一个像元呈一对一关系，因此像元总数不变，亦即直方图包含面积不变。
线性变换是通过一个线性函数实现变换的。
在实际计算时，一般先建立一个查找表（Lookup Table，即LUT表），即建立原始图像灰度和变换后图像灰度之间的对应值，在变换时只需使用查找表进行变换即可，这样计算速度将极大提高。
由于遥感图像的复杂性，线性变换往往难以满足要求，因此在实际应用中更多地采用分段线性变换，可以拉伸感兴趣目标与其他目标之间的反差。
ERDAS软件提供了一个默认设置，即Raster Option中的No stretch。
打开遥感影像时，–对Raster Option中的No stretch，•选中代表打开影像时，不对影像进行默认拉伸•不选中代表打开影像时，对影像进行默认拉伸。
ERDAS默认的拉伸方法是2倍标准差的拉伸，目的使得影像数字矩阵分布直方图符合高斯分布。
1．打开影像时，不对影像进行默认拉伸。
在视窗（Viewer）中打开实验影像，并且对Raster Option中的No Stretch打勾。
2．以默认的拉伸方式打开影像。
ERDAS 默认的拉伸方法是2倍标准差的拉伸，目的使得影像数字矩阵分布直方图符合高斯分布。
打开实验影像，并且对Raster Option 中的No Stretch 不打勾。
亮度、对比度、饱和度、锐度、色调方法指导
亮度、对比度、饱和度、锐度、色调是影响照片质量的关键因素。
以下是这些因素的详细指导方法：一、亮度方法指导：1. 调整曝光：曝光过度或不足都会影响照片的亮度，可以通过相机或后期软件调整曝光参数来获得合适的亮度。
2. 利用阴影和高光：在后期处理中，可以通过调整阴影和高光的参数来增加或减少图片的亮度。
适当地利用阴影和高光可以突出细节，使亮度更加均衡。
二、对比度方法指导：1. 调整明暗对比度：通过增加或减少图片的明暗对比度，可以使照片的层次感更加丰富，让画面更加清晰。
2. 利用曲线调整：在后期处理中，可以通过曲线调整来修改图片的对比度，通过拉伸曲线来增加对比度，压缩曲线来减少对比度。
三、饱和度方法指导：1. 调整饱和度：适当调整照片的饱和度可以使颜色更加鲜艳，但是过度的饱和度会导致照片失真。
建议根据拍摄对象和氛围来调整饱和度。
2. 利用色彩平衡：通过调整照片的色彩平衡来增强或减少某种颜色的饱和度，使整个画面更加协调。
四、锐度方法指导：1. 提高相机对焦精准度：在拍摄时，要保持相机对焦准确，避免模糊的照片。
2. 照片后期锐化：在后期处理中，可以通过锐化工具来增强照片的细节，但是要注意不要过度锐化，以免产生锯齿和噪点。
五、色调方法指导：1. 选用合适的白平衡：根据拍摄环境选择合适的白平衡模式，可以使照片的色调更加真实。
2. 利用滤镜和后期调整：在后期处理中，可以通过滤镜和调色来调整照片的色调，增加画面的氛围。
通过以上指导方法，能够有效地提高照片的质量，让每一张照片都更加出色。
希望以上内容对您有所帮助。
上面所介绍的亮度、对比度、饱和度、锐度和色调都是影响照片质量的重要因素。
在摄影过程中，要根据具体拍摄对象和场景选择合适的参数，以获得更加出色的照片效果。
在摄影中，亮度是一个非常重要的因素。
适当的亮度可以使照片更加明亮，让画面更加清晰。
如果照片过暗或过亮，都会影响观赏效果。
对于高对比度的场景，注意保持细节，避免因为过度曝光或过度曝光而失去细节。
人工智能图像处理中的图像增强方法研究
人工智能图像处理中的图像增强方法研究随着人工智能技术的迅速发展，图像处理逐渐成为重要的领域之一。
在图像处理中，图像增强是一项重要的任务，旨在改善图像的质量，提升可视化效果。
人工智能技术的广泛应用为图像增强提供了更多的可能性。
本文将介绍人工智能图像处理中的一些常见的图像增强方法。
1.基于深度学习的图像增强方法深度学习技术的兴起为图像增强领域带来了显著的改变。
卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像增强中。
通过使用大量的图像数据集训练深度神经网络，可以学习到图像的特征，并通过该网络对图像进行增强。
通过将损失函数与图像重建误差相结合，可以实现图像增强的目标。
2.对比度增强方法对比度是图像中不同像素之间亮度差异的度量。
对比度增强方法旨在增加图像中不同区域之间的亮度差异，从而提高图像的可视化效果。
常见的对比度增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸和非线性增强等。
直方图均衡化通过调整图像的像素值分布来增强对比度。
对比度拉伸通过线性缩放像素值的动态范围来增强对比度。
非线性增强方法则根据像素值和周围像素的关系来调整图像的对比度。
3.去噪方法图像中常常存在着各种噪声，噪声会影响图像的质量和可视化效果。
因此，在图像增强中，去除噪声是一个重要的环节。
常见的去噪方法包括均值滤波、中值滤波和小波去噪等。
均值滤波通过计算像素周围区域的平均值来去除噪声。
中值滤波则通过计算像素周围区域的中值来去除噪声。
小波去噪方法则利用小波变换对图像进行分析，并通过对小波系数进行阈值处理来去除噪声。
4.超分辨率重建方法超分辨率重建是图像增强的一种重要方法，旨在通过增加像素的数量或改变像素的分辨率来提高图像的清晰度。
超分辨率重建方法可以基于单一图像进行重建，也可以基于多幅图像进行重建。
常见的超分辨率重建方法包括插值法、基于学习的方法和基于稀疏表示的方法等。
插值法通过对像素进行插值来增加图像的像素数量。
基于学习的方法通过训练模型来预测高分辨率图像中的像素。
图像拉伸处理
在对遥感影像做有关的对比度增强（拉伸）处理时，遇到以下几点问题：
1、采用ENVI软件中的各种“ENHANCE”方法进行处理时，显示出不同的效果，若先做liner2%
及2%的线性拉伸后再做高斯拉伸或者其他的平方根拉伸与先作liner0-255拉伸再做高斯拉伸或者是平方根拉伸效果是不同的，出现这种现象的原因是什么？
我自己的解答：一般情况下，这种情况是不会出现的，出现的原因在于做先后做两种不同的拉伸时，后一种的拉伸是在前一种拉伸的前提下进行的，因此会呈现出不同的效果，而我在envi软件下通过不同的尝试发现这种情况是极少出现的，当把两幅影像Link起来看时可以发现即使不同拉伸先后顺序不同做出来的效果还是相同的，比如说一幅影像我先做了高斯拉伸和平方根拉伸，再做线性拉伸2%，与另一幅影像直接做线性拉伸2%的效果是类似的。
2、在处理多波段的影像时，是否一定要拆开一个一个波段的做拉伸处理然后再进行彩色合
成显示？能否直接将彩色影像做拉伸，两种方法做出来的效果有何不同？为什么会产生这种差异？
3、再对图像做完拉伸处理后点击“File”选项下的“Save Image As”菜单。
为何存为TIFF格
式后效果与所拉伸后的效果相差很大？
拉伸改善的是视觉效果，不改变图像的本身？
4、在对图像进行拉伸处理前，所使用的波段是否有限制？
5、山西晋城的影像做完拉伸处理后为什么在道路那块会出现烟雾的效果？。
对数对比度拉伸变换
对数对⽐度拉伸变换原始图像为⼀幅灰度从0到256的渐变图像：
I=zeros(256,256);
for m=1:256
I(m,m)=m;
for n=(m+1):256
I(m,n)=n;
I(n,m)=I(m,n);
end
end
进⾏对数对⽐度拉伸后的图像（参数E＝5，阈值0.5）：
起到的效果：暗的更暗，亮的更亮。
变换公式：
s:变换后的亮度，r：原始图像的亮度，m：阈值，E：拉伸参数
原始图像直⽅图（uint8类图像）：
使⽤mat2gray作归⼀化变换后的double类图像的直⽅图：
作变换：s=1./(1+(.5./r+eps).^5);其中eps是为了防除数为0，变换后的直⽅图：
两端的像素数明显增多，中间变得平坦。
变换曲线： plot(r(1,:),s(1,:))
（两条曲线是重合的，分开以便于观察。
）
对⽐度拉伸的极限情况就是阈值变换，在图像分割中⽤得较多的⼀种⽅法。
如：。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
• 这些方法对应了不同的对比度拉伸功能
二.遥感影像的对比度
• 影像矩阵数值改变后，将不再代表地 物反射率，但是提高了地物信息之间的 区分度。
• 改变方法:
– 线性变化
• 全局线性变换 • 分段线性变换
一.遥感影像的直方图
• 直方图体现了影像数字矩阵的数值分布 情况。 • 如果影像数字值域过于集中且偏小，则 直方图峰值偏左；影像显示偏暗。 • 如果影像数字值域过于集中且偏大，则 直方图峰值偏右；影像显示偏亮。
二.遥感பைடு நூலகம்像的对比度
影像的数字说明了地物的反射率大小。但 是如果获取数值差异不大，显示为影像地物色 彩不容易区分（整体偏暗、偏亮），即对比度 小, 则会影响有用信息的提取。 • 因此需要一种数学方法，来合理的扩大信息 差异。即改变像元数值大小。方法有多种： •
四. Erdas的默认设置
– 打开实验影像 – 对Raster Option中的 No strech
• 选中代表打开影像时,不对影像进行默认拉伸 • 不选中代表打开影像时,对影像进行默认拉伸
五.其他影像增强功能
• 空间滤波(filtering) • HIS变换 • 主成分变换 • ……
作业
• 交一幅图(通过拷贝屏幕实现)
三.遥感影像对比度拉伸
– 打开实验影像
• 并且对Raster Option中的No strech打勾 • 选择一个/三个 工作波段的影像
– 实验contrast下的前五个功能 – 打开BreakPoint
• 可以用Rater/tool 下的工具面板按钮打开 • 显示直方图与目前的拉伸方式 • 横坐标:拉伸前的数值, 纵坐标:拉伸后的数值 • 对于三个工作波段可选择显示某个颜色(红 \绿 \ 蓝 )对应影像的直方图 • Histogram Source • Apply to
四.Erdas的默认设置
通常直接获得的遥感影像，其数字矩阵的数 值分布范围过小；对应的遥感影像显示对比度 不大，使得影像整体偏暗或者偏亮。 • erdas软件提供了一个默认设置：对所有打开 的影像进行对比度的拉伸。 • erdas默认的拉伸方法是2倍标准差的拉伸， 目的使得影像数字矩阵分布直方图符合高斯分 布。 •
实验三 对比度拉伸
实验目的
• 了解直方图的含义 • 掌握灰度变换的意义 • 掌握利用软件对影像进行灰度变换
一.遥感影像的直方图
什么是直方图？
– 打开实验影像
• 并且对Raster Option中的No strech打勾 • 选择一个工作波段的影像 • 观察影像色调
– 打开 Utility / layer info / Histogarm ,观察影像直方 图 – 换一个工作波段重复, 观察影像色调与对应直方图 的变化 – 换成三个工作波段影像重复, 观察影像色调与对应
– 对chongming2进行了对比度拉伸后的显示结 果 – 对应的各个波段的直方图调整结果
• 回答问题:线性变换的原理
三.遥感影像对比度线性拉伸
• BreakPoint 进行分段线性变换 • 移动断点,设置不同部分数值变化的比例 • 打开查找表观察 各个值在变化前后的对 应 • 增加\删除断点 • 理解线性变换的意义
三.遥感影像对比度拉伸
• 打开实验数据chongming2.img • 观察影像色调 • 利用breakpoint观察对三个波段影像的直 方图特点 • 利用分段线性变化调整三个波段影像的 直方图,使之分布均匀\或接近正态分布. • 使影像色调合理,层次丰富 ,地物清晰显示
– 非线性变化
三.遥感影像对比度拉伸
• 对比度拉伸实施的功能选项: • 视窗下 Raster/contrast/…… 提供了多 种拉伸方法 • Histogram Equalization 直方图均衡化 • Standrad Deviation Strech 标准差拉伸 • General Contrast 提供更多数学拉伸方 法 • …… • 最后三个功能涉及BreakPoint