視頻課程數(shù)字圖像處理

1、第5章 圖像的平滑處理5.1 平滑處理的基本概念5.2 噪聲消除法 （第一講）5.1平滑處理的基本方法圖像在獲取、傳輸過程中，受干擾的影響，會產(chǎn)生噪聲，噪聲是一種錯誤的信號，干擾正常信號。造成圖像毛糙，需對圖像進行平滑處理。圖像去噪是一種信號濾波的方法，目的是保留有用信號，去掉噪音信號。噪聲干擾一般是隨機產(chǎn)生的，分布不規(guī)則，大小也不規(guī)則。噪聲像素的灰度是空間不相關，與鄰近像素顯著不同。圖像噪聲1) 模糊：在提取較大目標前,去除太小的細節(jié)，或?qū)⒛繕藘?nèi)的小間斷連接起來。2)消除噪聲：改善圖象質(zhì)量，降低干擾。 平滑濾波對圖像的低頻分量增強，同時削弱高頻分量，用于消除圖像中的隨機噪聲，起到平滑作用。平

2、滑目的空間域圖像增強頻率域灰度變換空域濾波直接灰度變換直方圖修正法圖像的代數(shù)運算圖像平滑圖像銳化高通濾波低通濾波帶通、帶阻濾波 圖像增強的主要內(nèi)容空間域法：在原圖像上直接對像素的灰度值進行處理。分為兩類，點運算和局部運算（鄰域有關的空間域運算）。頻域法：在圖像的變換域上進行處理，增強感興趣的頻率分量，然后進行反變換，得到增強了的圖像。圖像增強圖像平滑空間域濾波增強技術去噪音突出輪廓基于像素的點處理基于模板的空域濾波空間域濾波增強技術圖像銳化鄰域處理方法：用某一模板對每個像元與其周圍鄰域的所有像元進行某種數(shù)學運算，得到該像元新的灰度值。新的灰度值不僅與該像元的灰度值有關，還與其鄰域內(nèi)的像元的灰度

3、值有關。圖像平滑處理技術鄰域處理-模板1.線性平滑：每一個像素的灰度值用它的鄰域值代替，鄰域為NN，N取奇數(shù)。2.非線性平滑：改進，取一個閾值，當像素值與其鄰域平均值之間的差大于閾值，以均值代替；反之取其本身值。3.自適應平滑：物體邊緣在不同的方向上有不同的統(tǒng)計特性，即不同的均值和方差，為保留一定的邊緣信息，采用自適應法。平滑處理的基本方法圖像平滑鄰域平均法：中值濾波：鄰減少噪音的同時，損失了高頻信息。既消除噪聲又保持圖像的細節(jié)可以消除孤立的噪聲點 鄰域加權(quán)平均方法選擇式掩模平滑平滑處理的基本方法如何選擇鄰域的大小、形狀和方向。如何選擇參加平均的點數(shù)以及鄰域各點的權(quán)重系數(shù)等。 空域卷積濾波借助

4、模板操作。模板操作： 是數(shù)字圖像處理中常用的一種運算方式，圖像的平滑、銳化以及后面將要討論的細化、邊緣檢測等都要用到模板操作。空域卷積濾波模板：所有系數(shù)都是正的。也叫濾波器、掩模、核或窗。與鄰域有相同維數(shù)。鄰域平均模板所有系數(shù)都為1 。星號表示為中心元素，將要處理的元素。將原圖中一個像素的灰度值和相鄰近的8個像素值相加，平均值作為中心值。模板卷積的處理過程卷積的處理過程為得到一幅經(jīng)過完整的經(jīng)過濾波處理的圖像，必須對x=0,1,2,M-1和y=0,1,2,N-1依次應用公式。在MN的圖像f上，用mn大小的掩模：其中 a=(m-1)/2且b=(n-1)/2， 處理的掩模長與寬都為奇數(shù)。簡化表達形式

5、：33的掩模：模板操作卷積就是作加權(quán)求和的過程。卷積核就是模板模板，大小與鄰域相同。鄰域中的每個像素分別與卷積核中的每一個元素相乘，求和結(jié)果即為中心像素的新值。卷積核中的元素稱作加權(quán)系數(shù)（卷積系數(shù)），系數(shù)的大小及排列順序，決定了處理的類型。改變加權(quán)系數(shù)與符號，影響新值。 卷積運算鄰域運算：即某個像素點的結(jié)果不僅和本像素灰度有關，而且和其鄰域點的值有關。模板運算的數(shù)學含義是卷積運算。卷積是一種用途很廣的算法，可用卷積來完成各種處理變換。 模板操作當在圖像上移動模板（卷積核）至圖像的邊界時，在原圖像中找不到與卷積核中的加權(quán)系數(shù)相對應的9個像素，即卷積核懸掛在圖像緩沖區(qū)的邊界上， 這種現(xiàn)象在圖像的上

6、下左右四個邊界上均會出現(xiàn)。卷積運算的邊界問題？“”表示無法進行模板操作的像素點。卷積運算的邊界問題？1）忽略圖像邊界數(shù)據(jù)；多采用該方法。2）在圖像四周復制原圖像邊界像素的值，從而使卷積核懸掛在圖像四周時可以進行正常的計算。3）計算出來的像素值的超出范圍問題， 對此可簡單地將其值置為0或255。 邊界問題的解決邊界問題的解決1)將模板在圖中漫游，并將模板中心與圖中某個像素位置重合；2)將模板上系數(shù)與模板下對應像素相乘；3)將所有乘積相加；4)將和賦給圖中對應模板中心位置的像素。卷積步驟5.2 噪聲消除法 本節(jié)介紹對于二值圖像上噪聲的消除方法。二值圖像的黑白點噪聲濾波消除孤立黑像素點用33模板的均

7、值進行濾波：當f(i，j)周圍的8個像素的平均值為a時，若|f(i，j)-a|127.5, 則對f(i，j)的黑白進行翻轉(zhuǎn)；若不到127.5，則f(i，j)不變。 二值圖像的黑白點噪聲濾波二值圖像的黑白點噪聲濾波該方法相當于如下33模板：1）取得圖像大小、數(shù)據(jù)區(qū)，并把數(shù)據(jù)區(qū)復制到緩沖區(qū)中；2）循環(huán)取得各點像素值；3）取得該點周圍8像素值的平均值；4）平均值與該點像素值相比，若大于127.5則把該點顏色反轉(zhuǎn)；實現(xiàn)步驟for(int j=1;jheight-1;j+)for(int i=1;i127.5)p_tempj*wide+i=averg; (a)原圖 (b) 二值圖像的黑白點噪聲濾波 二值

8、圖像的黑白點噪聲濾波效果圖在二值圖像中，消除孤立于周圍的黑像素點(變成白的)。 * * * * * * * * * * * * 四鄰域 八鄰域 在4點鄰域的情況下，若黑像素f(i，j)的上下左右4個像素全為白，則f(i，j)為白。 在8點鄰域法相似。消除孤立黑像素點1）取得圖像大小、數(shù)據(jù)區(qū)，并把數(shù)據(jù)區(qū)復制到緩沖區(qū)中；2）循環(huán)取得各點像素值；3）判斷為4連接或8連接；4）為4連接時，若該點上下左右4個像素全為白，則該點置白，8鄰域處理法相似。實現(xiàn)步驟if (connec=4)for (int j=1;jheight-1;j+) for (int i=1;iwide-1;i+) if (*(p_t

9、emp + wide * j + i)=255) continue;if(*(p_temp + wide * (j-1) + i)+*(p_temp+wide* (j+1) + i)+*(p_temp + wide * j + i-1)+*(p_temp + wide * j + i+1)=255*4)*(p_data + wide * j + i)=255; (a)原圖 (b)4連接 (c)8連接 效果圖第5章 圖像的平滑處理（第二講）5.2 噪聲消除法5.3 鄰域平均法 5.3.1 3*3均值濾波 5.3.2 超限鄰域平均法 5.3.3 N*N均值濾波器 5.3.4 選擇式掩模平滑本章要點

10、平滑處理的基本方法噪聲消除法鄰域平均法中值濾波產(chǎn)生噪聲在二值圖像中，消除孤立于周圍的黑像素點(變成白的)。 * * * * * * * * * * * * 四鄰域 八鄰域 在4點鄰域的情況下，若黑像素f(i，j)的上下左右4個像素全為白，則f(i，j)為白。 在8點鄰域法相似。5.2.2 消除孤立的像素點1）取得圖像大小、數(shù)據(jù)區(qū)，并把數(shù)據(jù)區(qū)復制到緩沖區(qū)中；2）循環(huán)取得各點像素值；3）判斷為4連接或8連接；4）為4連接時，若該點上下左右4個像素全為白，則該點置白，8鄰域處理法相似。實現(xiàn)步驟if (connec=4)for (int j=1;jheight-1;j+) for (int i=1;i

11、Tg(i，j)= f(i，j) 其它。圖5-5 超限鄰域平均法（閾值為100） 效果圖5.3.3 NN均值濾波器 在本程序中當灰度圖像f中以像素f(i，j)為中心的NN屏蔽窗口(N=3，5，7)內(nèi)平均灰度值為a時，無條件作f(i，j)=a處理，N由用戶給定，且取N值越大，噪聲減少越明顯。但平均是以圖像的模糊為代價的。1）取得圖像大小、數(shù)據(jù)區(qū)，并把數(shù)據(jù)區(qū)復制到緩沖區(qū)中；2）取得N值；3）循環(huán)取得各點像素值；4）算出以該點像素為中心的NN屏蔽窗口內(nèi)平均值； 5）把該點像素值置為平均值。實現(xiàn)步驟5.3.4 選擇式掩模平滑選擇式掩模平滑法制作9種形狀的屏蔽窗口，取55窗口。在窗口內(nèi)以中心像素f(i,j

12、)為基準點，分別計算每個窗口內(nèi)的平均值及方差，采用方差最小的屏蔽窗口進行平均化。 由于含有尖銳邊沿的區(qū)域，方差比平緩區(qū)域大,采用多種形狀的屏蔽窗口，分別計算各窗口內(nèi)的灰度值方差，并采用方差最小的屏蔽窗口進行平均化方法。這種方法在完成濾波操作的同時，又不破壞區(qū)域邊界的細節(jié)。自適應平滑方法1）取得圖像大小、數(shù)據(jù)區(qū)，并把數(shù)據(jù)區(qū)復制到緩沖區(qū)中；2）循環(huán)取得各點像素值；分別計算各掩模的均值(ai)及方差（ki）; i=1,2,3.,93）在此基礎上，對ki排序，最小方差Kimin所對應的掩模的灰度級均值ai 作為f(i,j)的平滑輸出。（4）同樣的方法作用于每一個像素。實現(xiàn)步驟(a)原圖 （b）7*7均

13、值濾波 (c) 選擇式掩模平滑效果圖第5章 圖像的平滑處理（第三講）5.4中值濾波法 本章要點平滑處理的基本方法噪聲消除法鄰域平均法中值濾波產(chǎn)生噪聲5.4中值濾波法 鄰域平均法：屬于低通濾波的處理方法。它在抑制噪聲的同時使圖像變得模糊，即圖像的細節(jié)(例如邊緣信息)被削弱，中值濾波:抑制噪聲又要保持細節(jié)。將窗口中奇數(shù)個數(shù)據(jù)按大小順序排列,處于中心位置的那個數(shù)作為處理結(jié)果。 是一種非線性信號處理方法，1971年提出應用在一維信號分析中，被圖像信號處理引用。在一定條件下，克服線性濾波器（如鄰域平滑濾波等）的模糊，對濾除脈沖干擾及圖像掃描噪聲最為有效。不需要統(tǒng)計特性，方便。但是對一些細節(jié)多，特別是點、

14、線、尖頂細節(jié)多的圖像不宜采用中值濾波。中值濾波法設有一個一維序列f1, f2, , fn，取窗口長度m（m為奇數(shù)），對其進行中值濾波，就是從輸入序列中相繼抽出m個數(shù)，再將這m個點按其數(shù)值大小排序，取其序號為中心點的那個數(shù)作為濾波輸出。中值濾波法中值濾波就是用一個奇數(shù)點的移動窗口，將窗口中心點的值用窗口內(nèi)各點的中值代替。假設窗口內(nèi)有五點，其值為200、80、 90 、 110和120， 那么此窗口內(nèi)各點的中值即為110。平均濾波為120.中值濾波法取3X3窗口從小到大排列，取中間值中值濾波法3 3模板：中間值序號是5。5 5模板：中間值序號是13。7 7模板：中間值序號是25。 9 9模板：中間

15、值序號是41。模板操作中值濾波器不影響階躍函數(shù)和斜坡函數(shù)。周期小于m/2（窗口之半）的脈沖受到抑制，另外三角函數(shù)的頂部變平。 中值濾波法平均值濾波和中值濾波比較a 階躍；b斜坡；c單脈沖；d雙脈沖；e三脈沖；f三角波 二維中值濾波的窗口形狀和尺寸對濾波效果影響較大，不同的圖像內(nèi)容和不同的應用要求，往往采用不同的窗口形狀和尺寸。窗口尺寸：先用33，再取55逐漸增大，直到滿意。中值濾波法中值濾波幾種常用窗口中值濾波幾種常用窗口窗口：線狀、方形、圓形、十字形及圓環(huán)等。方形或圓形窗口：緩變的較長輪廓線物體為宜。十字形窗口：含有尖頂物體適用，窗口大小則以不超過中最小有效物體的尺寸為宜。不宜采用中值濾波：

16、如果圖像中點、線、尖角細節(jié)較多。窗口選擇輸入不變性: 在窗口內(nèi)單調(diào)增加或單調(diào)減少的序列，一些周期性的序列，中值濾波存在著不變性，輸出信號仍保持輸入信號不變。中值濾波主要特性1)對大的邊緣高度，中值濾波較鄰域均值好，對于較小邊緣高度，兩種濾波有很少差別。2）是非線性的。 3）在抑制圖像隨機脈沖噪聲方面有效，運算速度快，便于實時處理。4）去除孤立線或點干擾，而保留空間清晰度較平滑濾波為好；但對高斯噪聲則不如平滑濾波。中值濾波主要特性 對一些內(nèi)容復雜的圖像，可以使用復合型中值濾波。如:中值濾波線性組合、高階中值濾波組合、加權(quán)中值濾波以及迭代中值濾波等。 復合型中值濾波可選擇圖中的4種線狀窗口A1A4

17、，組合中值濾波, 可以使輸入圖像中各種方向的線條保持不變，而且又有一定的噪聲平滑性能。 幾種中值濾波線性窗口將幾種窗口尺寸大小和形狀不同的中值濾波器復合使用，只要各窗口都與中心對稱，濾波輸出可保持幾個方向上的邊緣跳變，而且跳變幅度可調(diào)節(jié)。其線性組合方程如下： 中值濾波線性組合為了在一定的條件下盡可能去噪，又保持細節(jié)，采用加權(quán)中值濾波,使輸入圖像中任意方向的細線條保持不變。也可以對中值濾波器的使用方法進行變化，保證濾波的效果，還可以和其他濾波器聯(lián)合使用。 中值濾波加權(quán)組合中值濾波實現(xiàn)步驟1)將模板在圖中漫游，并將模板中心與圖中某個像素位置重合；2)讀取模板下各對應像素的灰度值；3)將這些灰度值從小到大排成1列；4)找出這些值里排在中間的1個；5)將這個中間值賦給對應模板中心位置的像素。5.4.1 NN中值濾波器N由用戶給定；計算NN屏蔽窗口(N=3，5，7)內(nèi)灰度的中值u；作f(i，j)=u處理。1）取得圖像大小、數(shù)據(jù)區(qū)，并把數(shù)據(jù)區(qū)復制到緩沖區(qū)中；2）取得N值；3）循環(huán)取得各點像素值；4）對以該點像素為中心的NN屏蔽窗口包括的各點像素值進行排序，得到中間值。5）把該點像素值置為中間值。實現(xiàn)步驟5.4.2 十字型中值濾波器 計算十字型屏蔽窗口內(nèi)灰度值的中值u，作f(i，j)=u處理，N由用戶給定。55十字型中值濾波器:(1)取得圖像大小、數(shù)據(jù)區(qū)，并把