CH3 空域圖像增強(qiáng)

1、第2頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n原因原因在各類圖像系統(tǒng)中，圖像的傳送和轉(zhuǎn)換，如成像、復(fù)制、在各類圖像系統(tǒng)中，圖像的傳送和轉(zhuǎn)換，如成像、復(fù)制、掃描、傳輸及顯示等，總要造成圖像質(zhì)量降低掃描、傳輸及顯示等，總要造成圖像質(zhì)量降低改善的方法有兩類：圖像增強(qiáng)和圖像恢復(fù)改善的方法有兩類：圖像增強(qiáng)和圖像恢復(fù)n增強(qiáng)特點(diǎn)增強(qiáng)特點(diǎn)不考慮圖像降質(zhì)的原因，只將圖像中感興趣的特征有選擇不考慮圖像降質(zhì)的原因，只將圖像中感興趣的特征有選擇地突出（增強(qiáng)），而衰減其不需要的特征地突出（增強(qiáng)），而衰減其不需要的特征改善后的圖像不一定要去逼近原圖像改善后的圖像不一定要去逼近原圖像n圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)逼真度：逼真度：用來

2、描述被評(píng)價(jià)圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像的偏離程度用來描述被評(píng)價(jià)圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像的偏離程度 （圖像恢復(fù)）（圖像恢復(fù)）可懂度：可懂度：用來表示圖像能向人或機(jī)器提供信息的能力用來表示圖像能向人或機(jī)器提供信息的能力 （圖像增強(qiáng)）（圖像增強(qiáng)）n如果圖像的逼真度高，或者是可懂度大，則稱圖像如果圖像的逼真度高，或者是可懂度大，則稱圖像的質(zhì)量高。的質(zhì)量高。n圖像的可懂度不僅與圖像系統(tǒng)的應(yīng)用要求有關(guān)，而圖像的可懂度不僅與圖像系統(tǒng)的應(yīng)用要求有關(guān)，而且常常與人眼視覺的主觀感覺有關(guān)。且常常與人眼視覺的主觀感覺有關(guān)。n圖像增強(qiáng)是非常具有主觀性的，沒有通用標(biāo)準(zhǔn)圖像增強(qiáng)是非常具有主觀性的，沒有通用標(biāo)準(zhǔn)第3頁第3章 空域圖像增強(qiáng)第4頁第3章

3、 空域圖像增強(qiáng)n圖像增強(qiáng)的目標(biāo)圖像增強(qiáng)的目標(biāo)從圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)觀點(diǎn)來看，是提高圖像的可懂度從圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)觀點(diǎn)來看，是提高圖像的可懂度突出圖像的特征，便于處理突出圖像的特征，便于處理n圖像增強(qiáng)技術(shù)的分類圖像增強(qiáng)技術(shù)的分類 根據(jù)處理所在的空間不同，分為：根據(jù)處理所在的空間不同，分為： 基于空域（圖像域）的增強(qiáng)方法基于空域（圖像域）的增強(qiáng)方法點(diǎn)操作（灰度映射；圖像運(yùn)算；直方圖）點(diǎn)操作（灰度映射；圖像運(yùn)算；直方圖）模板操作模板操作/鄰域操作（空域?yàn)V波）鄰域操作（空域?yàn)V波） 基于頻域（變換域）的增強(qiáng)方法基于頻域（變換域）的增強(qiáng)方法第5頁第3章 空域圖像增強(qiáng)),(),(yxfTyxg第6頁第3章 空域圖像增強(qiáng)

4、 模板操作和鄰域模板操作和鄰域單個(gè)像素：?jiǎn)蝹€(gè)像素：鄰域內(nèi)像素：鄰域內(nèi)像素：w1w2w3w4w5w6w7w8w9)(HsEt )( , HsnsEt :z1z2z3 z4z5z6z7z8z9:91992211.iiizwzwzwzwz本章教學(xué)重點(diǎn)和要求本章教學(xué)重點(diǎn)和要求n 重點(diǎn)重點(diǎn)（1）點(diǎn)操作和模板操作）點(diǎn)操作和模板操作（2）灰度映射原理及分析）灰度映射原理及分析（3）直方圖均衡化）直方圖均衡化（4）空域?yàn)V波器：原理及計(jì)算）空域?yàn)V波器：原理及計(jì)算n 要求（其他知識(shí)點(diǎn)）要求（其他知識(shí)點(diǎn)）（1）理解直方圖規(guī)定化的原理）理解直方圖規(guī)定化的原理（2）掌握?qǐng)D像運(yùn)算及應(yīng)用）掌握?qǐng)D像運(yùn)算及應(yīng)用第7頁第3章 空

5、域圖像增強(qiáng)第8頁第3章 空域圖像增強(qiáng)3.1 灰度映射灰度映射3.2 圖像運(yùn)算圖像運(yùn)算3.3 直方圖修正直方圖修正3.4空域?yàn)V波空域?yàn)V波第9頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n直接灰度映射是一種點(diǎn)操作直接灰度映射是一種點(diǎn)操作n將將 f (x, y)中的每個(gè)像素灰度按中的每個(gè)像素灰度按 操作直接變換以操作直接變換以得到得到 g(x, y)，關(guān)鍵在于設(shè)計(jì)映射（變換）函數(shù)，關(guān)鍵在于設(shè)計(jì)映射（變換）函數(shù)HE變換函數(shù)變換函數(shù))(sTtn灰度映射原理灰度映射原理 根據(jù)增強(qiáng)的目的設(shè)計(jì)某種映射規(guī)則，并用相應(yīng)根據(jù)增強(qiáng)的目的設(shè)計(jì)某種映射規(guī)則，并用相應(yīng)的映射函數(shù)來表示的映射函數(shù)來表示 利用映射函數(shù)可將原始圖像中每個(gè)像素的灰度利用

6、映射函數(shù)可將原始圖像中每個(gè)像素的灰度都映射到新的灰度都映射到新的灰度 左圖增加對(duì)比度左圖增加對(duì)比度 右圖降低對(duì)比度右圖降低對(duì)比度第10頁第3章 空域圖像增強(qiáng)1、圖像求反、圖像求反將原圖灰度值翻轉(zhuǎn)將原圖灰度值翻轉(zhuǎn) 第11頁第3章 空域圖像增強(qiáng)1tLs2、動(dòng)態(tài)范圍壓縮、動(dòng)態(tài)范圍壓縮目的：把大部分圖像細(xì)節(jié)展示得更清楚目的：把大部分圖像細(xì)節(jié)展示得更清楚 第12頁第3章 空域圖像增強(qiáng)log(1 | |)tCs3、階梯量化、階梯量化將圖像灰度分階段量化成較少的級(jí)數(shù)將圖像灰度分階段量化成較少的級(jí)數(shù)獲得數(shù)據(jù)量壓縮的效果獲得數(shù)據(jù)量壓縮的效果第13頁第3章 空域圖像增強(qiáng)4、閾值切分、閾值切分 增強(qiáng)圖只剩下增強(qiáng)圖只

7、剩下2個(gè)灰度級(jí)（黑白二值圖像），對(duì)個(gè)灰度級(jí)（黑白二值圖像），對(duì)比度最大但細(xì)節(jié)全丟失了比度最大但細(xì)節(jié)全丟失了 第14頁第3章 空域圖像增強(qiáng)第15頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n灰度映射的典型方法灰度映射的典型方法 1、圖像求反：、圖像求反：t=(L-1)-s 2、增強(qiáng)對(duì)比度（分段線性函數(shù)）增強(qiáng)對(duì)比度（分段線性函數(shù)） 3、動(dòng)態(tài)范圍（灰度）壓縮：動(dòng)態(tài)范圍（灰度）壓縮：tClog(1|s|) 4、灰度切分：突出某個(gè)灰度值范圍灰度切分：突出某個(gè)灰度值范圍第16頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n實(shí)例實(shí)例3.1.1第17頁第3章 空域圖像增強(qiáng)3.1 灰度映射灰度映射3.2 圖像運(yùn)算圖像運(yùn)算3.3 直方圖修正直方圖修正3.4空

8、域?yàn)V波空域?yàn)V波第18頁 圖像運(yùn)算指以圖像為單位進(jìn)行的操作，在兩圖像運(yùn)算指以圖像為單位進(jìn)行的操作，在兩幅圖像的幅圖像的對(duì)應(yīng)（位置）像素間對(duì)應(yīng)（位置）像素間進(jìn)行，運(yùn)算的結(jié)進(jìn)行，運(yùn)算的結(jié)果是一幅新圖像果是一幅新圖像 。 3.2.1 算術(shù)運(yùn)算算術(shù)運(yùn)算 3.2.2 邏輯運(yùn)算邏輯運(yùn)算第3章 空域圖像增強(qiáng)第19頁n1. 算術(shù)運(yùn)算一般用于灰度圖像。算術(shù)運(yùn)算一般用于灰度圖像。 兩個(gè)對(duì)應(yīng)像素兩個(gè)對(duì)應(yīng)像素 p 和和 q 之間的算術(shù)運(yùn)算有：之間的算術(shù)運(yùn)算有： 像素加法像素加法 p + q 像素減法像素減法 p - q 像素乘法像素乘法 p*q (pq、 pq) 像素除法像素除法 pqn各運(yùn)算的含義是：將兩個(gè)像素的灰度

9、值通過運(yùn)算各運(yùn)算的含義是：將兩個(gè)像素的灰度值通過運(yùn)算得到一個(gè)新的灰度值，作為對(duì)應(yīng)結(jié)果新圖像同位得到一個(gè)新的灰度值，作為對(duì)應(yīng)結(jié)果新圖像同位置處像素的灰度值。置處像素的灰度值。n如新灰度值如新灰度值超出原圖像的動(dòng)態(tài)范圍超出原圖像的動(dòng)態(tài)范圍，則，則需要進(jìn)行需要進(jìn)行灰度映射灰度映射。第3章 空域圖像增強(qiáng)第20頁第20頁n2. 圖像加法的應(yīng)用圖像加法的應(yīng)用 定義：定義： g(x, y) = f(x, y) + e(x, y) 主要應(yīng)用主要應(yīng)用去除去除“疊加性疊加性”噪音噪音生成圖像疊加效果生成圖像疊加效果第3章 空域圖像增強(qiáng)第21頁第21頁n（1）去除）去除“疊加性疊加性”噪音噪音 對(duì)于原圖像對(duì)于原圖像

10、f(x，y)，有一個(gè)含噪音的圖像集，有一個(gè)含噪音的圖像集 gi(x, y) i =1,2, . , M其中：其中：gi(x, y) = f(x, y) + ei (x, y)則則M個(gè)圖像的均值：個(gè)圖像的均值：當(dāng)：噪音當(dāng)：噪音ei (x，y) 互不相關(guān)，且均值為互不相關(guān)，且均值為0時(shí)，時(shí)，上述圖像均值可用來消除噪音，逼近原圖像。上述圖像均值可用來消除噪音，逼近原圖像。MiiMyxgyxg11),(),(第3章 空域圖像增強(qiáng)第22頁(a)NGC3314(a)NGC3314星團(tuán)對(duì)的原始圖像星團(tuán)對(duì)的原始圖像(b)(b)被被0 0均值和均值和6464級(jí)灰度標(biāo)準(zhǔn)差級(jí)灰度標(biāo)準(zhǔn)差的加性高斯噪聲污染了的圖像的加

11、性高斯噪聲污染了的圖像(c)-(f) M=6(c)-(f) M=6、1616、64 64 和和 128 128 時(shí)，噪聲圖像取平均的結(jié)果時(shí)，噪聲圖像取平均的結(jié)果n注：此圖是注：此圖是 NASA NASA 的的 Hubble Hubble 太空望遠(yuǎn)太空望遠(yuǎn)鏡拍攝的一幅鏡拍攝的一幅 NGC3314 NGC3314 星系圖，此星系星系圖，此星系距地球距地球140140億光年，指向南半球億光年，指向南半球 HydraHydra星星座方向。在星系中心附近成環(huán)形的閃亮座方向。在星系中心附近成環(huán)形的閃亮星體由星際氣體和粉塵組成。星體由星際氣體和粉塵組成。n去除疊加性噪音示例去除疊加性噪音示例第3章 空域圖像

12、增強(qiáng)第23頁第23頁n（2）生成圖像疊加效果）生成圖像疊加效果 對(duì)于兩個(gè)圖像對(duì)于兩個(gè)圖像f(x, y)和和h(x, y)的均值有：的均值有： g(x, y) = 1/2f(x, y) + 1/2h(x, y)會(huì)得到二次曝光的效果。會(huì)得到二次曝光的效果。推廣這個(gè)公式為：推廣這個(gè)公式為： g(x, y) = f(x, y) + h(x, y)其中其中+= 1（加權(quán)融合）。（加權(quán)融合）。 可以得到各種圖像合成的效果?？梢缘玫礁鞣N圖像合成的效果。 右圖中：右圖中： = 0.7 = 0.3+=第3章 空域圖像增強(qiáng)第24頁第24頁n3.算術(shù)運(yùn)算：減法算術(shù)運(yùn)算：減法 設(shè)有圖像設(shè)有圖像 f(x,y) 和和 h

13、(x,y)，對(duì)它們進(jìn)行相減運(yùn)算，對(duì)它們進(jìn)行相減運(yùn)算，可將兩圖的差異顯示出來：可將兩圖的差異顯示出來： g(x, y) = f(x, y) - h(x, y) 主要應(yīng)用主要應(yīng)用消除背景（醫(yī)學(xué)成像中最常用）消除背景（醫(yī)學(xué)成像中最常用）運(yùn)動(dòng)檢測(cè)：檢測(cè)同一場(chǎng)景兩幅圖像之間的變化運(yùn)動(dòng)檢測(cè)：檢測(cè)同一場(chǎng)景兩幅圖像之間的變化計(jì)算物體邊界的梯度計(jì)算物體邊界的梯度第3章 空域圖像增強(qiáng)第25頁第25頁n減法的應(yīng)用減法的應(yīng)用 （1）消除背景）消除背景 設(shè)：背景圖像設(shè)：背景圖像b(x, y)，前景背景混合圖像，前景背景混合圖像f(x, y)，則：則：g(x, y) = f(x, y) b(x, y)為去除了背景的圖像。

14、為去除了背景的圖像。 醫(yī)學(xué)成像中多有應(yīng)用。醫(yī)學(xué)成像中多有應(yīng)用。第3章 空域圖像增強(qiáng)第26頁第26頁n減法的應(yīng)用減法的應(yīng)用 （2）檢測(cè)同一場(chǎng)景兩幅圖像之間的變化）檢測(cè)同一場(chǎng)景兩幅圖像之間的變化 設(shè)：設(shè)： 時(shí)間時(shí)間1的圖像為的圖像為T1(x, y)， 時(shí)間時(shí)間2的圖像為的圖像為T2(x, y)，則，則 g(x, y) = T2 (x, y) - T1(x, y) （3）計(jì)算物體邊界的梯度）計(jì)算物體邊界的梯度 在一個(gè)圖像內(nèi)，尋找邊緣時(shí)，梯度幅度（描繪變化陡峭在一個(gè)圖像內(nèi)，尋找邊緣時(shí)，梯度幅度（描繪變化陡峭程度的量）的近似計(jì)算：程度的量）的近似計(jì)算： |f(x, y)| = max(f(x, y) f

15、(x+1, y) , f(x, y) f(x, y+1) 第3章 空域圖像增強(qiáng)在后面講銳化濾波、邊緣檢測(cè)時(shí)會(huì)用到在后面講銳化濾波、邊緣檢測(cè)時(shí)會(huì)用到。第27頁第27頁n4. 算術(shù)運(yùn)算：乘法算術(shù)運(yùn)算：乘法 定義：定義：C(x, y) = A(x, y) * B(x, y) 主要應(yīng)用主要應(yīng)用 乘以常數(shù)，增加其平均灰度級(jí)乘以常數(shù)，增加其平均灰度級(jí) 圖像的局部顯示圖像的局部顯示用二值蒙板用二值蒙板(mask)圖像與原圖像做乘法圖像與原圖像做乘法第3章 空域圖像增強(qiáng)第28頁第28頁n5. 算術(shù)運(yùn)算：除法算術(shù)運(yùn)算：除法 定義：定義：一幅圖像取反后與另一幅圖像相乘一幅圖像取反后與另一幅圖像相乘 C(x, y)

16、 = A(x, y) / B(x, y) = A(x, y) * ( B(x, y) ) 第3章 空域圖像增強(qiáng)第29頁n1. 邏輯運(yùn)算一般只可用于二值（邏輯運(yùn)算一般只可用于二值（0和和1）圖像。）圖像。 兩個(gè)像素兩個(gè)像素p和和q之間最基本的邏輯運(yùn)算包括之間最基本的邏輯運(yùn)算包括 ： (1)與（與（AND）：記為）：記為p AND q（也可寫為（也可寫為 pq或或pq） (2)或（或（OR）：記為）：記為p OR q（也可寫為（也可寫為p +q） (3)補(bǔ)（補(bǔ)（COMPLEMENT，也常稱反或非）：，也常稱反或非）： 記為記為NOT q（也可寫為（也可寫為 ) (4) 異或（異或（XOR）：記為）

17、：記為p q第3章 空域圖像增強(qiáng)_q 第30頁第30頁n2. 邏輯運(yùn)算：取反邏輯運(yùn)算：取反 定義：定義：g(x, y) = G - 1 - f(x, y) 對(duì)于對(duì)于8比特圖像：比特圖像： g(x, y) = 255 - f(x, y) 主要應(yīng)用：主要應(yīng)用： 獲得圖像的補(bǔ)圖像獲得圖像的補(bǔ)圖像 獲得圖像的反圖像獲得圖像的反圖像 第3章 空域圖像增強(qiáng)Matlab函數(shù)：函數(shù)：imcomplement第31頁n3. 與運(yùn)算的定義與運(yùn)算的定義 g(x,y) = f(x,y) h(x,y) 主要應(yīng)用：主要應(yīng)用：求兩個(gè)圖像的相交子圖求兩個(gè)圖像的相交子圖 = = 第3章 空域圖像增強(qiáng)第32頁n4. 或運(yùn)算的定義

18、或運(yùn)算的定義 g(x,y) = f(x,y) h(x,y) 主要應(yīng)用：主要應(yīng)用：合并子圖像合并子圖像 = = 第3章 空域圖像增強(qiáng)第33頁n5.異或運(yùn)算的定義異或運(yùn)算的定義 g(x,y) = f(x,y) h(x,y) 主要應(yīng)用：主要應(yīng)用：獲得相交子圖像獲得相交子圖像 = =第3章 空域圖像增強(qiáng)第34頁第3章 空域圖像增強(qiáng)3.1 灰度映射灰度映射3.2 圖像運(yùn)算圖像運(yùn)算3.3 直方圖修正直方圖修正3.4空域?yàn)V波空域?yàn)V波第35頁第3章 空域圖像增強(qiáng) 直方圖（直方圖（Histogram）是圖像的一種統(tǒng)計(jì)）是圖像的一種統(tǒng)計(jì)表達(dá)，表達(dá)，反映了圖像中灰度的分布情況。反映了圖像中灰度的分布情況。 3.3.

19、1 直方圖均衡化直方圖均衡化 3.3.2 直方圖規(guī)定化直方圖規(guī)定化 第36頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n直方圖（直方圖（Histogram ） 數(shù)字圖像中每一灰度級(jí)與它出現(xiàn)的頻數(shù)之間的統(tǒng)計(jì)數(shù)字圖像中每一灰度級(jí)與它出現(xiàn)的頻數(shù)之間的統(tǒng)計(jì) 提供了圖像像素的灰度值分布情況提供了圖像像素的灰度值分布情況n計(jì)算：計(jì)算：設(shè)置一個(gè)有設(shè)置一個(gè)有 L 個(gè)個(gè) 元素的數(shù)組，對(duì)元素的數(shù)組，對(duì) 原圖像的灰度值原圖像的灰度值 進(jìn)行統(tǒng)計(jì)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)第37頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n四種基本類型圖像的直方圖四種基本類型圖像的直方圖第38頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n圖像的灰度直方圖是一個(gè)圖像的灰度直方圖是一個(gè)1-D的離散函數(shù)的離散函數(shù)n灰度累積直

20、方圖也是一個(gè)灰度累積直方圖也是一個(gè)1-D的離散函數(shù)的離散函數(shù)( )0, 1, , 1fh fnfL0( )0, 1, , 1fiic fnfL像素?cái)?shù)像素?cái)?shù)n=9n=9灰度級(jí)灰度級(jí)L=5L=5第39頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n歸一化直方圖的計(jì)算歸一化直方圖的計(jì)算 設(shè)圖像中某種灰度設(shè)圖像中某種灰度f 的像素?cái)?shù)為的像素?cái)?shù)為nf ，n是圖像中像素的總是圖像中像素的總數(shù)，則灰度級(jí)數(shù)，則灰度級(jí) f 所對(duì)應(yīng)的頻數(shù)為：所對(duì)應(yīng)的頻數(shù)為：n說明說明 直方圖反映了圖像中各灰度的含量，它并不反映圖像的直方圖反映了圖像中各灰度的含量，它并不反映圖像的空間信息，只展示具有一定灰度級(jí)的像素的數(shù)目或頻數(shù)，通空間信息，只展示具有一

21、定灰度級(jí)的像素的數(shù)目或頻數(shù)，通過對(duì)圖像的直方圖進(jìn)行改變可以改善圖像的質(zhì)量。過對(duì)圖像的直方圖進(jìn)行改變可以改善圖像的質(zhì)量。 圖像與直方圖之間是多對(duì)一的映射關(guān)系。圖像與直方圖之間是多對(duì)一的映射關(guān)系。1, 1 , 0)(Lfnnfpfn直方圖均衡化：主要用于直方圖均衡化：主要用于增強(qiáng)動(dòng)態(tài)范圍偏小的圖像增強(qiáng)動(dòng)態(tài)范圍偏小的圖像的反差（對(duì)比度）的反差（對(duì)比度）。n基本思想是把原始圖的直方圖變換為基本思想是把原始圖的直方圖變換為在整個(gè)灰度范在整個(gè)灰度范圍內(nèi)均勻分布圍內(nèi)均勻分布的形式，增加像素灰度值的動(dòng)態(tài)范圍的形式，增加像素灰度值的動(dòng)態(tài)范圍，從而達(dá)到增強(qiáng)圖像整體對(duì)比度的效果。，從而達(dá)到增強(qiáng)圖像整體對(duì)比度的效果。

22、第40頁第3章 空域圖像增強(qiáng)第41頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n下面分析直方圖均衡化算法的原理下面分析直方圖均衡化算法的原理非常重要！非常重要！ n均衡化是要將圖像的直方圖變?yōu)榫鶆蚍植?，即各列均衡化是要將圖像的直方圖變?yōu)榫鶆蚍植?，即各列相等，需要確定一個(gè)增強(qiáng)函數(shù)相等，需要確定一個(gè)增強(qiáng)函數(shù)，滿足：，滿足： （1）在）在 范圍內(nèi)是一個(gè)范圍內(nèi)是一個(gè)單值單增函數(shù)單值單增函數(shù)保證：各灰度級(jí)在變換后仍保持原來的次序保證：各灰度級(jí)在變換后仍保持原來的次序；同時(shí)同時(shí)也保證反變換存在。也保證反變換存在。 （2）若均衡化后的圖像為）若均衡化后的圖像為g(x,y) ，則對(duì)，則對(duì) 應(yīng)有應(yīng)有 ，保證保證變換前后灰度值取值范圍

23、一致變換前后灰度值取值范圍一致10Lf10Lg10Lfn直方圖均衡化直方圖均衡化 可以證明滿足上述可以證明滿足上述2個(gè)條件并能將個(gè)條件并能將 f 中的原始分中的原始分布轉(zhuǎn)換為布轉(zhuǎn)換為g中的均勻分布的函數(shù)關(guān)系可由圖像中的均勻分布的函數(shù)關(guān)系可由圖像f(x, y)的的累積直方圖累積直方圖得到，從得到，從 f 到到g的變換為：的變換為： n根據(jù)上式可從原圖像直方圖直接算出直方圖均衡化根據(jù)上式可從原圖像直方圖直接算出直方圖均衡化后圖像中各像素的灰度值。后圖像中各像素的灰度值。第42頁第3章 空域圖像增強(qiáng)00( )0, 1, , 1ffifiingp ifLnfgLg)1(n直方圖均衡化步驟：直方圖均衡化

24、步驟：（1）根據(jù)原始直方圖）根據(jù)原始直方圖 f ，計(jì)算累積直方圖各項(xiàng)值，計(jì)算累積直方圖各項(xiàng)值 ;（2）將）將 取整擴(kuò)展，按以下公式：取整擴(kuò)展，按以下公式： （3）確定）確定 f g 的映射關(guān)系的映射關(guān)系（4）根據(jù)映射關(guān)系計(jì)算均衡化后的直方圖）根據(jù)映射關(guān)系計(jì)算均衡化后的直方圖第43頁第3章 空域圖像增強(qiáng)5 . 0) 1int(fgLgfgfgn實(shí)際中進(jìn)行直方圖均衡化計(jì)算可采用列表的方式實(shí)際中進(jìn)行直方圖均衡化計(jì)算可采用列表的方式（例（例3.3.2） 實(shí)際上就是將實(shí)際上就是將g從從0, 1等比例等比例擴(kuò)展到擴(kuò)展到0, L-1第44頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n實(shí)例實(shí)例3.3.2第45頁第3章 空域圖像增強(qiáng)

25、n實(shí)例實(shí)例3.3.2n結(jié)論：結(jié)論： 新圖像只有新圖像只有5個(gè)不同的灰度級(jí)，分別是個(gè)不同的灰度級(jí)，分別是1，3，5，6，7n原直方圖中幾個(gè)相對(duì)頻數(shù)較低的灰度級(jí)被歸并到一原直方圖中幾個(gè)相對(duì)頻數(shù)較低的灰度級(jí)被歸并到一個(gè)新的灰度級(jí)上，變換后的灰度級(jí)減少了，這種現(xiàn)個(gè)新的灰度級(jí)上，變換后的灰度級(jí)減少了，這種現(xiàn)象叫做象叫做“簡(jiǎn)并簡(jiǎn)并”。n雖然存在簡(jiǎn)并現(xiàn)象，但灰度級(jí)間隔增大了，因而增雖然存在簡(jiǎn)并現(xiàn)象，但灰度級(jí)間隔增大了，因而增加了圖像對(duì)比度，即圖像有較大反差，許多細(xì)節(jié)可加了圖像對(duì)比度，即圖像有較大反差，許多細(xì)節(jié)可以看得更加清晰，有利于圖像分析和識(shí)別。以看得更加清晰，有利于圖像分析和識(shí)別。第46頁第3章 空域圖

26、像增強(qiáng)第47頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n實(shí)例實(shí)例3.3.3 圖（圖（a）圖像較暗且灰度動(dòng)態(tài)范圍較?。﹫D像較暗且灰度動(dòng)態(tài)范圍較小 （b）直方圖中的灰度分布集中）直方圖中的灰度分布集中 圖（圖（c）圖像對(duì)比度增加，細(xì)節(jié)清晰，灰度動(dòng)態(tài)范圍擴(kuò)大）圖像對(duì)比度增加，細(xì)節(jié)清晰，灰度動(dòng)態(tài)范圍擴(kuò)大 （d）灰度分布較均勻）灰度分布較均勻第48頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n實(shí)質(zhì)：減少圖像的灰度級(jí)別以換取對(duì)比度擴(kuò)大實(shí)質(zhì)：減少圖像的灰度級(jí)別以換取對(duì)比度擴(kuò)大n注意：均衡化的直方圖理論上應(yīng)該是平坦的，但由于注意：均衡化的直方圖理論上應(yīng)該是平坦的，但由于不能將不能將同一灰度值的各個(gè)像素變換到不同灰度級(jí)上同一灰度值的各個(gè)像素變換到不同灰

27、度級(jí)上，因而實(shí)際結(jié)果，因而實(shí)際結(jié)果只是近似均衡。只是近似均衡。第49頁第3章 空域圖像增強(qiáng)nMatLab函數(shù)函數(shù) 顯示直方圖：顯示直方圖：imhist(I)，I必須為灰度圖像必須為灰度圖像 直方圖均衡化：直方圖均衡化：J=histeq(I) 例例: I=imread(rice.tif); J=histeq(I); subplot(2,2,1),imshow(I); subplot(2,2,2),imhist(I); subplot(2,2,3),imshow(J); subplot(2,2,4),imhist(J);第50頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n均衡化均衡化 優(yōu)點(diǎn)：自動(dòng)增強(qiáng)整個(gè)圖像的對(duì)比度優(yōu)點(diǎn)

28、：自動(dòng)增強(qiáng)整個(gè)圖像的對(duì)比度 缺點(diǎn)：具體的增強(qiáng)效果不易控制，處理的結(jié)果總是得到全缺點(diǎn)：具體的增強(qiáng)效果不易控制，處理的結(jié)果總是得到全局均衡化的直方圖局均衡化的直方圖 實(shí)際中需要變換直方圖，使其滿足指定的形狀實(shí)際中需要變換直方圖，使其滿足指定的形狀n直方圖規(guī)定化（直方圖規(guī)定化（Histogram Matching） 指變換圖像灰度直方圖為指定的分布，從而有選擇地增強(qiáng)指變換圖像灰度直方圖為指定的分布，從而有選擇地增強(qiáng)某個(gè)灰度范圍內(nèi)的對(duì)比度某個(gè)灰度范圍內(nèi)的對(duì)比度 也稱直方圖匹配也稱直方圖匹配第51頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n主要步驟：主要步驟：借助直方圖均衡化實(shí)現(xiàn)規(guī)定的灰度映射借助直方圖均衡化實(shí)現(xiàn)規(guī)定的灰度

29、映射(1) 對(duì)對(duì)原始直方圖原始直方圖進(jìn)行進(jìn)行灰度均衡化灰度均衡化 (2) 規(guī)定需要的直方圖，計(jì)算能使規(guī)定直方圖均衡化的變換規(guī)定需要的直方圖，計(jì)算能使規(guī)定直方圖均衡化的變換 (3) 將原始直方圖對(duì)應(yīng)映射到規(guī)定直方圖將原始直方圖對(duì)應(yīng)映射到規(guī)定直方圖，即將所有的，即將所有的 p(i) 對(duì)應(yīng)到對(duì)應(yīng)到 p(j) 去。去。 注：注：M和和N分別為原始圖像和規(guī)定圖像中的灰度級(jí)數(shù)。分別為原始圖像和規(guī)定圖像中的灰度級(jí)數(shù)。1, 1 ,0)(00Nsjpnntsjsjjs1, 1 , 0)(00Mfipnngfifiif第52頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n兩種映射兩種映射/對(duì)應(yīng)規(guī)則對(duì)應(yīng)規(guī)則(1) 單映射規(guī)則單映射規(guī)則SM

30、L (Single Mapping Law) 先從小到大依次找到使下式最小的先從小到大依次找到使下式最小的 f 和和 s： 然后將然后將 對(duì)應(yīng)到對(duì)應(yīng)到 上去。上去。 說明：每個(gè)說明：每個(gè) 分別對(duì)應(yīng)過去（試湊法），稱為單映射。分別對(duì)應(yīng)過去（試湊法），稱為單映射。 思路：思路： 取原始累積直方圖的各項(xiàng)依次向規(guī)定累積直方圖進(jìn)取原始累積直方圖的各項(xiàng)依次向規(guī)定累積直方圖進(jìn)行，每次都選擇最接近的數(shù)值。行，每次都選擇最接近的數(shù)值。 方法簡(jiǎn)單直觀，但有時(shí)會(huì)有較大的取整誤差。方法簡(jiǎn)單直觀，但有時(shí)會(huì)有較大的取整誤差。)(ip)( jp000, 1, , 1( )( )0, 1, , 1fsijfMp ip jsN

31、)(ip第53頁第3章 空域圖像增強(qiáng)(2) 組映射規(guī)則組映射規(guī)則GML (Group Mapping Law) 設(shè)設(shè)I(s)為整數(shù)函數(shù)，為整數(shù)函數(shù)，s= 0,1, N-1, 滿足滿足0I(0)I(s) I(N-1)M-1。確定能使下式達(dá)到最小的。確定能使下式達(dá)到最小的I( s)： 如果如果s0，則將，則將i 從從0到到I(0)的的 對(duì)應(yīng)到對(duì)應(yīng)到 去；去； 如果如果s 1，則將，則將i 從從I(s-1)+1到到I(s)的的 都對(duì)應(yīng)到都對(duì)應(yīng)到 去。去。思路：取規(guī)定累積直方圖的各項(xiàng)依次向原始累積直方思路：取規(guī)定累積直方圖的各項(xiàng)依次向原始累積直方圖進(jìn)行，每次都選擇最接近的數(shù)值。圖進(jìn)行，每次都選擇最接近

32、的數(shù)值。( )00( )( )0, 1, , 1I ssijp ip jsN)(ip)0(p)(ip)( jp第54頁第3章 空域圖像增強(qiáng)例例3.3.4第55頁第3章 空域圖像增強(qiáng)例例3.3.4第56頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n直方圖規(guī)定化的繪圖計(jì)算直方圖規(guī)定化的繪圖計(jì)算第57頁第3章 空域圖像增強(qiáng)GMLGML效果更好效果更好第58頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n實(shí)例實(shí)例3.3.5n由于規(guī)定化函數(shù)在高灰度區(qū)域較大，所以變換的結(jié)由于規(guī)定化函數(shù)在高灰度區(qū)域較大，所以變換的結(jié)果圖像比均衡化更亮，從直方圖上看高灰度值一邊果圖像比均衡化更亮，從直方圖上看高灰度值一邊更為密集。更為密集。第59頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n

33、映射誤差映射誤差對(duì)應(yīng)映射間數(shù)值的差值（取絕對(duì)值）的和對(duì)應(yīng)映射間數(shù)值的差值（取絕對(duì)值）的和例例3.2.4 的誤差的誤差 SML:|0.44-0.2|+ |0.45 -0.6|+ |0.11-0.2|=0.48GML:|0.19-0.2|+ |0.62- 0.6|+ |0.19-0.2|=0.04 結(jié)論：組映射產(chǎn)生的誤差小于單映結(jié)論：組映射產(chǎn)生的誤差小于單映射產(chǎn)生的誤差，與規(guī)定直方圖比較射產(chǎn)生的誤差，與規(guī)定直方圖比較一致。一致。第60頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n直方圖規(guī)定化直方圖規(guī)定化 vs. 直方圖均衡化直方圖均衡化直方圖均衡化：直方圖均衡化： 自動(dòng)增強(qiáng)自動(dòng)增強(qiáng) 效果不易控制效果不易控制 總會(huì)得到全

34、圖增強(qiáng)的結(jié)果總會(huì)得到全圖增強(qiáng)的結(jié)果直方圖規(guī)定化：直方圖規(guī)定化： 有選擇地增強(qiáng)有選擇地增強(qiáng) 須給定需要的直方圖須給定需要的直方圖 特定增強(qiáng)的結(jié)果特定增強(qiáng)的結(jié)果第61頁第3章 空域圖像增強(qiáng)3.1 灰度映射灰度映射3.2 圖像運(yùn)算圖像運(yùn)算3.3 直方圖修正直方圖修正3.4空域?yàn)V波空域?yàn)V波第62頁第3章 空域圖像增強(qiáng)3.4.1 原理和分類原理和分類3.4.2 線性平滑濾波器線性平滑濾波器3.4.3 線性銳化濾波器線性銳化濾波器3.4.4 非線性平滑濾波器非線性平滑濾波器3.4.5 非線性銳化濾波器非線性銳化濾波器第63頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n濾波器實(shí)現(xiàn)濾波器實(shí)現(xiàn) 模板運(yùn)算：某個(gè)像素增強(qiáng)后的灰模板運(yùn)算：

35、某個(gè)像素增強(qiáng)后的灰度值視為它本身灰度值和其鄰域像素值的函數(shù)度值視為它本身灰度值和其鄰域像素值的函數(shù)sXYxyXYxyR4s2385sssssss76104kkkkkk32kkk50167800881100skskskRiis為灰度值，k 為系數(shù)第64頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n模板運(yùn)算中最常用的是模板卷積模板運(yùn)算中最常用的是模板卷積n模板可看作一幅尺寸為模板可看作一幅尺寸為n*n（n一般為奇數(shù)）的小一般為奇數(shù)）的小圖像，模板卷積在空域?qū)崿F(xiàn)的步驟如下：圖像，模板卷積在空域?qū)崿F(xiàn)的步驟如下：（1）將模板在圖中漫游；）將模板在圖中漫游；（2）將模板上的各個(gè)系數(shù)與模板下各對(duì)應(yīng)像素的灰度）將模板上的各個(gè)系數(shù)與

36、模板下各對(duì)應(yīng)像素的灰度值相乘；值相乘；（3）將所有乘積相加（除以模板的系數(shù)個(gè)數(shù)，以保持）將所有乘積相加（除以模板的系數(shù)個(gè)數(shù)，以保持灰度范圍）；灰度范圍）；（4）將上述結(jié)果賦給圖中對(duì)應(yīng)模板中心位置的像素。）將上述結(jié)果賦給圖中對(duì)應(yīng)模板中心位置的像素。圖像邊緣處理：保值不變；或等值擴(kuò)展（重復(fù)邊界模式）圖像邊緣處理：保值不變；或等值擴(kuò)展（重復(fù)邊界模式）第65頁第3章 空域圖像增強(qiáng) 利用像素本身及其鄰域像素的灰度關(guān)系進(jìn)行增強(qiáng)利用像素本身及其鄰域像素的灰度關(guān)系進(jìn)行增強(qiáng)的方法常稱為的方法常稱為濾波（濾波（Filtering） 。數(shù)學(xué)形態(tài)分類數(shù)學(xué)形態(tài)分類空域?yàn)V波器空域?yàn)V波器非線性濾波器非線性濾波器線性濾波器線

37、性濾波器帶通帶通低通低通高通高通中值中值最小值最小值最大值最大值銳化濾波器銳化濾波器平滑濾波器平滑濾波器處理效果分類處理效果分類第66頁第3章 空域圖像增強(qiáng)在圖像空間借助模板進(jìn)行鄰域操作。在圖像空間借助模板進(jìn)行鄰域操作。 分類分類1： (1)線性：線性： 如鄰域平均如鄰域平均 (2)非線性：如中值濾波非線性：如中值濾波 分類分類2： (1)平滑：平滑： 模糊，消除噪聲模糊，消除噪聲 減弱或消除高頻率分量，保持低頻率分量（低通）減弱或消除高頻率分量，保持低頻率分量（低通） (2)銳化：銳化： 增強(qiáng)邊緣的細(xì)節(jié)增強(qiáng)邊緣的細(xì)節(jié) 減弱或消除低頻率分量，保持高頻率分量（高通）減弱或消除低頻率分量，保持高頻

38、率分量（高通）功能特點(diǎn)線 性非 線 性平 滑 （ 低 通 ）G 1G 2銳 化 （ 高 通 ）G 3G 4第67頁第3章 空域圖像增強(qiáng)3.4.1 原理和分類原理和分類3.4.2 線性平滑濾波器線性平滑濾波器3.4.3 線性銳化濾波器線性銳化濾波器3.4.4 非線性平滑濾波器非線性平滑濾波器3.4.5 非線性銳化濾波器非線性銳化濾波器第68頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n線性平滑濾波器線性平滑濾波器所用卷積模板的系數(shù)均為所用卷積模板的系數(shù)均為正值正值1、鄰域平均、鄰域平均 直接對(duì)鄰域內(nèi)各像素的灰度值求平均，再除以直接對(duì)鄰域內(nèi)各像素的灰度值求平均，再除以像素個(gè)數(shù)，作為模板中心的新灰度值。像素個(gè)數(shù)，作為模板

39、中心的新灰度值。 易于實(shí)現(xiàn)，速度快易于實(shí)現(xiàn)，速度快 使圖像模糊，特別是輪廓邊緣不清晰使圖像模糊，特別是輪廓邊緣不清晰 通過噪聲平均去除一定的噪聲通過噪聲平均去除一定的噪聲4kkkkkk32kkk501678111111111例：例：3 3 模板模板第69頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n實(shí)例實(shí)例3.4.1a)原始圖原始圖(b)噪聲圖噪聲圖(c)33(d)55(e)77(f)99(g)1111模板尺寸增大時(shí)，模板尺寸增大時(shí)，對(duì)噪聲消除效果增對(duì)噪聲消除效果增強(qiáng)，但圖像變得模強(qiáng)，但圖像變得模糊，即邊緣細(xì)節(jié)減糊，即邊緣細(xì)節(jié)減少少第70頁第3章 空域圖像增強(qiáng)2、加權(quán)平均、加權(quán)平均不同位置的系數(shù)采用不同的值。不同位

40、置的系數(shù)采用不同的值。一般認(rèn)為：一般認(rèn)為： 離模板中心近的像素對(duì)濾波結(jié)果貢獻(xiàn)大，所以中離模板中心近的像素對(duì)濾波結(jié)果貢獻(xiàn)大，所以中心系數(shù)取大，而周圍系數(shù)取小。心系數(shù)取大，而周圍系數(shù)取小。實(shí)際應(yīng)用中：實(shí)際應(yīng)用中： 最外周邊系數(shù)為最外周邊系數(shù)為1，內(nèi)部系數(shù)，內(nèi)部系數(shù)成正比例增加，中間系數(shù)最大成正比例增加，中間系數(shù)最大第71頁第3章 空域圖像增強(qiáng)3.4.1 原理和分類原理和分類3.4.2 線性平滑濾波器線性平滑濾波器3.4.3 線性銳化濾波器線性銳化濾波器3.4.4 非線性平滑濾波器非線性平滑濾波器3.4.5 非線性銳化濾波器非線性銳化濾波器第72頁第3章 空域圖像增強(qiáng) 鄰域平均或加權(quán)平均（都對(duì)應(yīng)積分

41、）可以平滑圖鄰域平均或加權(quán)平均（都對(duì)應(yīng)積分）可以平滑圖像，反之像，反之利用對(duì)應(yīng)微分的方法可以銳化圖像利用對(duì)應(yīng)微分的方法可以銳化圖像。n線性銳化濾波器（線性銳化濾波器（二階微分算子二階微分算子）：）： 二維圖像函數(shù)二維圖像函數(shù)f(x,y)的拉普拉斯變換定義為的拉普拉斯變換定義為n因?yàn)槿我怆A微分都是線性操作，故拉普拉斯變換也因?yàn)槿我怆A微分都是線性操作，故拉普拉斯變換也是一個(gè)線性操作。且是各向同性微分算子。是一個(gè)線性操作。且是各向同性微分算子。n在離散空間，微分用差分實(shí)現(xiàn)在離散空間，微分用差分實(shí)現(xiàn)22222yfxff第73頁第3章 空域圖像增強(qiáng)nX方向的偏微分：方向的偏微分：nY方向的偏微分：方向的

42、偏微分：n兩個(gè)分量相加，即可得到二階微分。兩個(gè)分量相加，即可得到二階微分。),(2),1(),1(22yxfyxfyxfxf),(2)1,()1,(22yxfyxfyxfyfn用這樣的模板與圖像卷積，在灰度值是常數(shù)或變化用這樣的模板與圖像卷積，在灰度值是常數(shù)或變化很小的區(qū)域處，其輸出為零或很?。缓苄〉膮^(qū)域處，其輸出為零或很小；在圖像灰度值在圖像灰度值變化較大的區(qū)域處，其輸出會(huì)比較大變化較大的區(qū)域處，其輸出會(huì)比較大，即將原圖像，即將原圖像中的灰度變化突出，達(dá)到銳化的效果中的灰度變化突出，達(dá)到銳化的效果n即：銳化模糊的邊緣并讓模糊的景物清晰起來即：銳化模糊的邊緣并讓模糊的景物清晰起來n注意恢復(fù)到原

43、灰度取值范圍注意恢復(fù)到原灰度取值范圍第74頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n兩個(gè)等效的拉普拉斯模板兩個(gè)等效的拉普拉斯模板第75頁第3章 空域圖像增強(qiáng)3.4.1 原理和分類原理和分類3.4.2 線性平滑濾波器線性平滑濾波器3.4.3 線性銳化濾波器線性銳化濾波器3.4.4 非線性平滑濾波器非線性平滑濾波器3.4.5 非線性銳化濾波器非線性銳化濾波器第76頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n作用：既消除噪聲又保持細(xì)節(jié)（不模糊）作用：既消除噪聲又保持細(xì)節(jié)（不模糊）n中值（中值（median）濾波器）濾波器方法：方法： (1) 將模板中心與像素位置重合將模板中心與像素位置重合 (2) 讀取模板下各對(duì)應(yīng)像素的灰度值讀取模板下

44、各對(duì)應(yīng)像素的灰度值 (3) 將這些灰度值從小到大排成將這些灰度值從小到大排成1列列 (4) 找出這些值里排在中間的找出這些值里排在中間的1個(gè)個(gè) (5) 將這個(gè)中間值賦給模板中心位置像素將這個(gè)中間值賦給模板中心位置像素分類：分類：1D（1維）和維）和 2D第77頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n圖圖3.4.7：1D中值濾波中值濾波 窗口長(zhǎng)度為窗口長(zhǎng)度為3濾波效果：濾波效果：(a)(a)消除孤立的脈沖而不對(duì)邊緣產(chǎn)生影響消除孤立的脈沖而不對(duì)邊緣產(chǎn)生影響 (b) (b)接近邊緣的脈沖會(huì)使邊緣偏移接近邊緣的脈沖會(huì)使邊緣偏移n取取3 3* *3 3窗口窗口207205208201202206198200212207

45、205208201205206198200212212208207206205202201200198n從小到大排列，取中間值從小到大排列，取中間值n經(jīng)過中值濾波，與周圍像素幅度值差別比較大經(jīng)過中值濾波，與周圍像素幅度值差別比較大的像素改取與周圍像素接近的值的像素改取與周圍像素接近的值, ,從而達(dá)到消除從而達(dá)到消除孤立噪聲點(diǎn)的目的。孤立噪聲點(diǎn)的目的。. .中值濾波計(jì)算方法中值濾波計(jì)算方法a:2%噪聲噪聲,a1/a2分別是中值濾波和鄰域平均對(duì)分別是中值濾波和鄰域平均對(duì)a的還原的還原b:50%噪聲噪聲,b1/b2分別是中值濾波和鄰域平均對(duì)分別是中值濾波和鄰域平均對(duì)b的還原的還原第80頁第3章 空域

46、圖像增強(qiáng)n中值（中值（median）濾波器處理效果）濾波器處理效果 消噪聲效果與消噪聲效果與模板的尺寸和形狀模板的尺寸和形狀（參與運(yùn)算的像素（參與運(yùn)算的像素?cái)?shù)）有關(guān)數(shù)）有關(guān) 圖像中尺寸小于模板尺寸一半的過亮或過暗區(qū)域?qū)D像中尺寸小于模板尺寸一半的過亮或過暗區(qū)域?qū)?huì)在濾波后被消除掉，對(duì)消除會(huì)在濾波后被消除掉，對(duì)消除隨機(jī)脈沖噪聲隨機(jī)脈沖噪聲非常有非常有效。效。 例：例：6種不同的中值濾波模板種不同的中值濾波模板(a)(b)(c)(d)(e)(f)n中值濾波器模板的形狀（即模板中參與運(yùn)算的像素中值濾波器模板的形狀（即模板中參與運(yùn)算的像素所構(gòu)成的圖案的形狀）：所構(gòu)成的圖案的形狀）： 方形模板：會(huì)濾除細(xì)

47、線并消除邊緣上的角點(diǎn)；常會(huì)方形模板：會(huì)濾除細(xì)線并消除邊緣上的角點(diǎn)；常會(huì)產(chǎn)生討厭的條紋（灰度值為常數(shù)的區(qū)域）。產(chǎn)生討厭的條紋（灰度值為常數(shù)的區(qū)域）。 十字叉模板十字叉模板：保留細(xì)的水平線和垂直線，但會(huì)濾除：保留細(xì)的水平線和垂直線，但會(huì)濾除對(duì)角線。對(duì)角線。 X形狀模板：僅保留對(duì)角線。形狀模板：僅保留對(duì)角線。 十字叉模板得到的效果對(duì)人類視覺看來效果較好，十字叉模板得到的效果對(duì)人類視覺看來效果較好，因?yàn)樗骄€和垂直線都在人類視覺中起重要作用。因?yàn)樗骄€和垂直線都在人類視覺中起重要作用。第81頁第3章 空域圖像增強(qiáng)第82頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n例例3.4.3：鄰域平均與中值濾波的比較：鄰域平均與中值濾波

48、的比較(e)55鄰域?yàn)V波鄰域?yàn)V波(f)55中值濾波中值濾波(a)原始圖原始圖(b)噪聲圖噪聲圖(c)33鄰域?yàn)V波鄰域?yàn)V波(d)33中值濾波中值濾波中值濾波后的圖中值濾波后的圖像輪廓比較清晰像輪廓比較清晰第83頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n中值濾波器實(shí)際上是一種更廣泛的濾波器中值濾波器實(shí)際上是一種更廣泛的濾波器百分百分比（比（percentile）濾波器）濾波器的一種特例。的一種特例。n最大值濾波器最大值濾波器最小值濾波器最小值濾波器 中點(diǎn)濾波器中點(diǎn)濾波器 以上以上3種濾波器均可用來消除椒鹽噪聲。種濾波器均可用來消除椒鹽噪聲。第84頁第3章 空域圖像增強(qiáng)3.4.1 原理和分類原理和分類3.4.2 線性

49、平滑濾波器線性平滑濾波器3.4.3 線性銳化濾波器線性銳化濾波器3.4.4 非線性平滑濾波器非線性平滑濾波器3.4.5 非線性銳化濾波器非線性銳化濾波器第85頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n 銳化濾波器可以是線性的，也可以是非線性的。銳化濾波器可以是線性的，也可以是非線性的。n 非線性銳化濾波器常借助對(duì)圖像微分結(jié)果的非線性非線性銳化濾波器常借助對(duì)圖像微分結(jié)果的非線性組合來設(shè)計(jì)和構(gòu)造。組合來設(shè)計(jì)和構(gòu)造。n 圖像處理中最常用的微分方法是圖像處理中最常用的微分方法是利用梯度（基于一利用梯度（基于一階微分）階微分）。對(duì)連續(xù)函數(shù)。對(duì)連續(xù)函數(shù) f(x,y), 其梯度是一個(gè)矢量，其梯度是一個(gè)矢量，由分別沿由分別沿

50、x 方向和方向和 y 方向的兩個(gè)偏導(dǎo)分量組成：方向的兩個(gè)偏導(dǎo)分量組成：Tyfxff第86頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n 該向量的模值由下式給出：該向量的模值由下式給出：n 盡管梯度向量的分量本身是線性算子，但其模值并盡管梯度向量的分量本身是線性算子，但其模值并不是線性的，因?yàn)橛玫搅似椒胶烷_方運(yùn)算。不是線性的，因?yàn)橛玫搅似椒胶烷_方運(yùn)算。n 在在DIP中，一般把梯度向量的模值稱為梯度中，一般把梯度向量的模值稱為梯度n 為減小計(jì)算量，在實(shí)際中直接用兩個(gè)偏導(dǎo)數(shù)近似上為減小計(jì)算量，在實(shí)際中直接用兩個(gè)偏導(dǎo)數(shù)近似上面的模值：面的模值：2222T)()(yfxfGGyfxfmagfyx第87頁第3章 空域圖像增強(qiáng)n

51、 好處：計(jì)算簡(jiǎn)單并保持灰度的相對(duì)變化好處：計(jì)算簡(jiǎn)單并保持灰度的相對(duì)變化n 缺點(diǎn)：失去了各向同性的特征缺點(diǎn)：失去了各向同性的特征n 這就形成了非線性銳化濾波器這就形成了非線性銳化濾波器yfxfyfxff22)()(第88頁第3章 空域圖像增強(qiáng)u 一階差分：?jiǎn)畏较虻囊浑A銳化算法一階差分：?jiǎn)畏较虻囊浑A銳化算法u 舉例：水平方向的銳化舉例：水平方向的銳化121000121H1232121262308761278623269123212-3-13-2023-6-13-1361 1 12 56232691+2*2+3 -3-2*0-8=-3第89頁第3章 空域圖像增強(qiáng)u 垂直方向的銳化垂直方向的銳化123

52、2121262308761278623269123212 2361623269101202101H？1+2*2+3-3-2*2-8= -70第90頁第3章 空域圖像增強(qiáng)90nSobel算子算子n提取水平邊緣提取水平邊緣n提取垂直邊緣提取垂直邊緣n像素分布像素分布nSobel算子（表達(dá)式）算子（表達(dá)式）第91頁第3章 空域圖像增強(qiáng)91nPrewitt 算子算子n提取水平邊緣提取水平邊緣n提取垂直邊緣提取垂直邊緣n像素分布像素分布nPrewitt 算子（表達(dá)式）算子（表達(dá)式）u 拉普拉斯算子是拉普拉斯算子是雙向檢測(cè)雙向檢測(cè)的線性銳化濾波器的線性銳化濾波器u 非線性銳化濾波器：非線性銳化濾波器：Prewitt算子和算子和Sobel算子都是算子都是單向檢測(cè)單向檢測(cè)算子，通常稱水平算子，通常稱水平Prewitt算子，垂直算子，垂直Prewitt算子等算子等u Pr