數(shù)字圖像處理

數(shù)字圖像處理圖像增強(qiáng)數(shù)字圖像處理

圖像增強(qiáng)的目的： 改善圖像視覺(jué)效果，提高圖像清晰度 轉(zhuǎn)換圖像形式，獲取特定信息 如邊緣提取，邊緣鈍化

圖像邊緣輪廓線的突出效果第一節(jié) 引言數(shù)字圖像處理圖像增強(qiáng)方法：1、空間域法2、頻率域法空域處理輸入f(x,y)輸出g(x,y)灰度變換，直方圖修正圖像空域法，偽彩色處理正變換f(x,y)g(x,y)頻域處理G(u,v)F(u,v)反變換數(shù)字濾波，相關(guān)識(shí)別數(shù)字圖像處理第二節(jié) 直接灰度變換對(duì)比度：圖像亮度的最大值和最小值之比灰度變換：改變對(duì)比度，改善視覺(jué)效果一、灰度線性變換0a

b

f(x,y)dcg(x,y)原圖灰度范圍為[a,b],改變后圖像的灰度范圍[c,d]（問(wèn)題：如何改變的呢？）數(shù)字圖像處理0 a

b

f(x,y)dcg(x,y)數(shù)字圖像處理反色變換0 a

f(x,y)ag(x,y)

圖像的反色變換數(shù)字圖像處理2、分段線性變換0 a

bMf

f(x,y)Mgdcg(x,y)壓縮在白色和黑色區(qū)域的噪音。數(shù)字圖像處理

圖像的分段線性變換個(gè)人說(shuō)明：左圖帽子的裂痕和玻璃上的裂痕，右圖是處理之后的圖像，就看不出了。數(shù)字圖像處理幾種常用的分段線性變換（1）對(duì)比度擴(kuò)展

圖像的對(duì)比度擴(kuò)展數(shù)字圖像處理（2）削波圖像的削波處理數(shù)字圖像處理（3）域值化0 aMf

f(x,y)Mgg(x,y)圖像二值化

圖像的閾值化處理數(shù)字圖像處理（4）灰度窗口變換0 aMf

f(x,y)Mgg(x,y)0 abMf

f(x,y)Mgg(x,y)

圖像的灰度窗口變換數(shù)字圖像處理二、灰度非線性變換對(duì)數(shù)變換指數(shù)變換0

f(x,y)g(x,y)a圖像的對(duì)數(shù)變換關(guān)系數(shù)字圖像處理

圖像的動(dòng)態(tài)范圍壓縮數(shù)字圖像處理第三節(jié) 直方圖修正法一、直方圖的定義一幅圖像灰度分布情況的統(tǒng)計(jì)圖表。

圖像的直方圖數(shù)字圖像處理

偏暗的圖像及其直方圖偏亮的圖像及其直方圖數(shù)字圖像處理

動(dòng)態(tài)范圍偏小的圖像及其直方圖動(dòng)態(tài)范圍正常的圖像及其直方圖數(shù)字圖像處理

不同圖像對(duì)應(yīng)相同的直方圖數(shù)字圖像處理二、直方圖的應(yīng)用(1)數(shù)字化參數(shù)(2)邊界閾值選取

0 閾值點(diǎn) 灰度頻率利用直方圖選取邊界閾值數(shù)字圖像處理三、直方圖均衡化對(duì)圖像灰度做某種變換，使變換后灰度的概率分布均勻，提到圖像的動(dòng)態(tài)范圍和對(duì)比度提高。設(shè)r和s分別為歸一化的原始圖像灰度和變換后的圖像分布，有：為原圖像灰度級(jí)的概率密度函數(shù)，那么直方圖均衡函數(shù)為：數(shù)字圖像處理T(r)Pr(r)Ps(s)s1s1rr將非均勻密度變換為均勻密度數(shù)字圖像處理

直方圖均衡化數(shù)字圖像處理四、直方圖規(guī)定化突出圖像中人們感興趣的灰度范圍，使直方圖成為所需要的形狀。設(shè)P(r)和P(z)分別是原始圖像和規(guī)劃后的圖像的灰度概率分布函數(shù)，分別對(duì)兩幅圖像進(jìn)行均衡化處理均勻化后，兩幅圖像的灰度概率密度函數(shù)相同數(shù)字圖像處理

直方圖規(guī)定化

數(shù)字圖像處理第四節(jié) 圖像的平滑 圖像平滑的需求：圖像在獲取，傳輸，處理過(guò)程中引入了噪音。圖像平滑的目的：改善圖像質(zhì)量，抽取對(duì)象特征處理方法： 空間域：鄰域平均法、中值濾波、多幅圖像平均法 頻率域：低通濾波法一、鄰域平均法將原是圖像的每一個(gè)像素點(diǎn)取一個(gè)鄰域，見(jiàn)這個(gè)領(lǐng)域中平均值作為這個(gè)像素的灰度值。數(shù)字圖像處理半徑=點(diǎn)＋的鄰域點(diǎn)＋的鄰域半徑=鄰域平均法

鄰域平均法實(shí)例數(shù)字圖像處理鄰域平均法域值鄰域平均法數(shù)字圖像處理二、中值濾波利用一個(gè)含有奇數(shù)個(gè)像素的滑動(dòng)窗口,將窗口正中點(diǎn)的灰度值用窗口中各點(diǎn)的中值代替。數(shù)字圖像處理中值濾波的主要特性1、對(duì)某些輸入信號(hào)中值濾波具有不變性2、可以減弱隨機(jī)噪音和脈沖干擾幾種二維中值濾波的常用窗口及其對(duì)應(yīng)的不變圖形數(shù)字圖像處理

中值濾波與鄰域平均的比較a)含有噪聲的原圖b)中值濾波處理后的圖像c)鄰域平均法處理后的圖像數(shù)字圖像處理三、多幅圖像平均法

a)疊加高斯噪聲的灰度圖像b)4幅圖像疊加平均的結(jié)果c)8幅圖像疊加平均的結(jié)果數(shù)字圖像處理四、頻域低通濾波法由于圖像的邊緣和噪音干擾對(duì)應(yīng)圖像的傅立葉變換的高頻部分，圖像背景對(duì)應(yīng)低頻部分，可以采用低通濾波去除噪音。低通濾波器H(u,v)IFFTFFT（1）理想低通濾波器數(shù)字圖像處理0 1vu理想低通濾波器的特性曲線（2）巴特沃斯低通濾波器0 1巴特沃思低通濾波器的特性曲線數(shù)字圖像處理（3）指數(shù)低通濾波器0 1指數(shù)低通濾波器的特性曲線（4）梯形低通濾波器0 D0D1

1梯形低通濾波器的特性曲線數(shù)字圖像處理

a)出現(xiàn)虛假輪廓的圖b)理想低通濾波器平滑結(jié)果c)巴特沃斯濾波器平滑結(jié)果數(shù)字圖像處理第五節(jié) 圖像的銳化 圖像平滑的目的：增強(qiáng)圖像中的輪廓邊緣、細(xì)節(jié)以及灰度跳變的部分，改善圖像質(zhì)量，抽取對(duì)象特征一、微分法微分是計(jì)算信號(hào)的變化率，可以加強(qiáng)高頻分量，得到清晰的圖像輪廓。剃度算法、拉普拉斯算法。1、梯度法梯度是一個(gè)矢量，表明函數(shù)最大變化率的方向和變化。數(shù)字圖像處理其幅值為利用差分來(lái)表示:水平垂直差分近似羅伯特梯度法絕對(duì)差算法近似數(shù)字圖像處理求梯度的兩種差分算法a)水平垂直差分法b)羅伯特梯度法二值圖像的梯度法處理數(shù)字圖像處理銳華輸出方法（1）梯度圖像直接輸出（2）加閾值梯度輸出（3）邊緣規(guī)定特定灰度值（5）二值圖像輸出（4）給背景規(guī)定特定灰度值數(shù)字圖像處理2、拉普拉斯算子信號(hào)的二階導(dǎo)數(shù)，其離散形式為：數(shù)字圖像處理0101－41010拉普拉斯運(yùn)算模板數(shù)字圖像處理

a) b)

梯度法和拉普拉斯運(yùn)算法的對(duì)比數(shù)字圖像處理二、高通濾波法1、空間高通濾波利用卷積方法實(shí)現(xiàn)常用的高通卷積模板數(shù)字圖像處理2、頻域高通濾波(1)理想濾波器（2）巴特沃斯濾波器（3）指數(shù)濾波器（4）梯形濾波器數(shù)字圖像處理a)理想濾波器b)巴特沃斯濾波器c)指數(shù)濾波器d)梯形濾波器數(shù)字圖像處理

a)原圖b)巴特沃斯濾波器增強(qiáng)c)

轉(zhuǎn)移函數(shù)加1個(gè)常數(shù)得到的結(jié)果數(shù)字圖像處理第六節(jié) 微彩色增強(qiáng) 一、亮度切割法x,yl1L紅色藍(lán)色 l1 l2 ……li …………lM-1 lM l

灰度級(jí)ccMcM-1┋ci┋c2c1彩色數(shù)字圖像處理二、灰度級(jí)彩色變換f(x,y)