遙感數(shù)字圖像處理筆記

1.1.2遙感數(shù)字圖像 1.2遙感數(shù)字圖像處理 1.2.1遙感數(shù)字圖像處理 第二章遙感數(shù)字圖像的獲取和存儲 2.1遙感圖像的獲取和數(shù)字化 2.1.3傳感器分類 2.3遙感圖像的類型 3.1遙感圖像模型 3.1.7二維空間圖像函數(shù)g(xy)的特點 21 24 3.5窗口、鄰域和卷積 第四章圖像顯示與拉伸 4.1數(shù)字圖像的顯示 30 30 4.3.2非線性拉伸 33 36 5.2輻射誤差 405.5大氣校正 5.7圖像幾何誤差的主要來源 46 5.8.4圖像中控制點(GCP) 47 第六章圖像變換 50 6.2主成分變換(K-L變換) 6.2.2主成分變換基本性質 6.2.5K-L變換的特點 6.3纓帽變換 6.3.2MSS圖像的纓帽變換 6.5彩色變換 7.3圖像平滑 7.4圖像銳化 7.4.1圖像銳化(邊緣增強) 7.4.3拉普拉斯算子(零交叉算子) 7.4.4LOG算子——高斯拉普拉斯算子 7.5頻率域濾波 第八章圖像分割 8.1圖像分割 8.5區(qū)域分割方法 8.5.1簡單區(qū)域擴張法 79 79 9.1概述 9.2相似性度量 9.3工作流程 9.5監(jiān)督分類法 9.7分類精度評價與分類后處理 89第一章緒論1.1.1圖像和遙感數(shù)字圖像聲音圖做不可見圖做不可見圖做模擬圖像(光學圖像):數(shù)字圖像：數(shù)字圖像的矩陣表示單波段多波段——矩陣!!1.1.2遙感數(shù)字圖像2)圖像信息損失低(在獲取、傳輸和分發(fā)過程中質1.2遙感數(shù)字圖像處理驗李化驗李化覺(3)信息提取(圖像分割、分類)1.2.2遙感數(shù)字圖像處理系統(tǒng)1.3數(shù)字圖像處理的發(fā)展和兩個觀點(1)離散方法(2)連續(xù)方法第二章遙感數(shù)字圖像的獲取和存儲2.1遙感圖像的獲取和數(shù)字化2)信息獲取3)信息處理4)信息應用電電射信息輸出信息收集1)攝影方式的傳感器主要是攝影機。 耦合光譜波段(nm)應用監(jiān)色(450~500)水，土地利用，植被特性，泥沙綠色(500~600)紅色(600~700)紅色，葉綠素吸收的植被判別全色(500~750)制圖，土地利用，立體相片反射紅外(750~900)生物量，作物判別，土壤一作物，陸中紅外(1.5×103~1.75×103)植物，干早，云，雪—冰的判別中紅外(2.0×103~2.35×103)熱紅外(1.0×104~1.25×104)微波一短波(1.0×106~5.0×107)微波一長波(5.0×107~2.4×108)融雪，土壤含水量，水域一陸地的邊界；穿透植被2.1.5傳感器得分辨率光譜分辨率：傳感器記錄的光譜中特定波長的范圍和數(shù)量。波長范圍越窄，光譜分辨率越高；波段數(shù)越多，光譜分辨率越高，地物越容易被區(qū)分。no.ofspectralbandsSPOTHRG,LandsatETM+andTERRAASTERNrar-IRR-R6ThermalR5遙感數(shù)據(jù)類型。分辨率/me應用1立體量測陸地資源調查ETM6-地面熱性質調查陸地資源調查。1海洋調查。在遙感圖像中，圖像的量化位數(shù)可以看作是輻射分辨率的近似表述。12.1.6采樣與量化概念：圖像數(shù)字化的過程，就是把一幅遙感模擬圖像劃分成規(guī)整的格網(wǎng)單元或像素，并賦予每一像素一整數(shù)值，以表征其灰度值的大小。I(x,y)=f(g(x,y))f:采樣和量化函數(shù)(b)正六角形點陣量化：以有限的整數(shù)值表示圖像的灰度和灰階數(shù)二值圖像：量化值只有0、1兩個量(黑白圖像);編碼彩色圖像：圖像編碼為256種彩色，即0~255充分考慮到人眼的識別能力之后，目前非特殊用途的圖像均為8bit量化，即用0255描述“黑白”。在3bit以下的量化，會出現(xiàn)偽輪廓現(xiàn)象。衛(wèi)星名稱有效量化級數(shù)TM.均勻量化是簡單地在灰度范圍內(nèi)等間隔量化。2.2常用遙感平臺及其傳感器特征2.2.1常用遙感平臺2.4遙感數(shù)字圖像的級別和數(shù)據(jù)格式2.4.1數(shù)據(jù)級別回為a3)回a波段1波段233畫畫12間波段3133.1)列第一列第一行B1(1.1)B1EKE第一行第二行圖像數(shù)據(jù)包括7個波段，每個波段的數(shù)據(jù)保存在一個二名稱大小類型修改日期o]band3.dst oband4.dot◎band5.datlband6.dstband7.doto]header.dt37,485KBDAT文件37,485KBDAT文件2005-5-1214:502005-5-1214;502005-5-1214:502005-5-1214:502005-5-1214:502005-5-1214:502005-5-1214;512005-5-1214:50心(NCSA)于1987年研制開發(fā)的一種軟件和函數(shù)庫，主要用來存儲由不同計算機平臺產(chǎn)1個頭文件、1個或多個描述塊、若名稱M00021XM,A2003327.0235.004,200332711152hdM000210M,A2003327.0235.004.2003327111526.hd,met56KBMET文伸2004-6-2310:52.4.5圖像文件的坐標第三章遙感數(shù)字圖像的表示和統(tǒng)計描述在同一地區(qū)，隨時間、波段和極化方向不同而獲得的多個圖像的組合，叫做多源圖像。入射的輻射量是與地物的"真實圖像"有不同程度的差異(如大氣層的后產(chǎn)生的圖像二維空間內(nèi)物體反射或發(fā)射的電磁波輻射能量的分布換遙感圖像處理3.2遙感圖像的數(shù)字表示圖像類別。表示方式二值圖像文字、線圖形、指紋等灰度圖像普通照片。量化位數(shù)n=6,.,24,一般為8位彩色圖像用彩色三原色表示。多光譜圖像遙感圖像，K為波段數(shù)。立體圖像無用于攝影測量和計算機視見分析寺。L和R分別為左右圖像運動圖像動態(tài)分析，視頻制作。T為時間。。f=[o,fi....f3.2.2圖像的統(tǒng)計特征遙感圖像數(shù)據(jù)在很大程度上可以看做是隨機變量單幅的圖像可以看做是自然界波譜總體的一個樣本3.3.1基本統(tǒng)計特征3.3.2直方圖3.3.3直方圖性質3.3.4直方圖的應用霞元數(shù)霞元數(shù)根據(jù)直方圖的形態(tài)可以大致推斷圖像的反差，可有目的地改變直另圖根據(jù)直方圖的形態(tài)可以大致推斷圖像的反差，可有目的地改變直另圖(a)正常(c)偏亮(b)偏略3.4.1協(xié)方差遙感圖像的數(shù)字表示方法確定性表示統(tǒng)計性表示矩陣表示：二值圖像、灰度圖像、彩色圖像向量表示：行向量的轉置矩陣密度函數(shù)表示統(tǒng)計特征表示多波段的統(tǒng)計特征集中：均值中值眾數(shù)離散：方差變差反差直方圖協(xié)方差相關系數(shù)(直方圖匹配)單波段的統(tǒng)計特征或1,或根據(jù)需要來確定。-在圖像邊緣外側填充0或其他常數(shù)；-去掉不能計算的行和列，僅對可計算的像素圖像；f)=X(f)三要素：(1)局部的序列性，該序列在更大區(qū)域內(nèi)不斷重復(2)序列由基本成分非隨機排列組成(3)各部分大致都是均勻的統(tǒng)一體，紋理區(qū)域內(nèi)任何地方都有大致相同的結構尺寸局部區(qū)域不規(guī)則性，宏觀上的規(guī)律性(重復性)均勻性密度粗細度粗糙度規(guī)律性線性度定向性方向性頻率相位對比度直觀印象結構方法灰度為lk時的同時沿任意方向與(ij)相距位移d的像素(Ij)處的灰度為le的概率。的見書上相關章節(jié))基于灰度共生矩陣的常用紋理指標對比度----反映圖像的清晰度和紋理溝紋深淺程度，溝紋越深，對比度越大，視覺效果相關性-----反映灰度共生矩陣元素在行或列方向上的相似程度，均勻分布的相關值大，反之則小熵------反映圖像混亂程度和無序程度，熵值越大，紋理越復雜，熵值為0,則無變化1、圖像直方圖有怎樣的性質?如何根據(jù)圖像直方圖判斷圖像質量?2、窗口和鄰域兩個概念有什么區(qū)別?3、什么是卷積運算?什么是濾波?4、什么是紋理?包括哪些基本類型?第四章圖像顯示與拉伸4.1數(shù)字圖像的顯示定義：用于改善圖像的對比度，突出感興趣的地物信息，提高圖像目視解譯效果的圖像處目的：提高圖像質量和突出所需信息，有利于分析判讀或作進一步處理。圖像的信息沒有增加或減少改善了視覺效果產(chǎn)生了更容易處理的圖像具有探索性分類：圖像增強方法從增強的作用域出發(fā)，可分為空間域增強和頻率域增強兩種?？臻g域增強是直接對圖像各像素進行處理；頻率域增強是對圖像經(jīng)傅立葉變換后的頻譜成分進行處理，然后傅立葉逆變換獲得所需的剛鄰域增置運擇式純攪平治掩模四配齒規(guī)計差值出物章色地融增加可視化信息圖數(shù)字圖像(不可見)————>模擬圖像(可見)明度(Value):顏色亮度(客觀)在人們視覺上的主觀反映色調(hue):顏色的種類。經(jīng)物體表面反射(或透射)后到達視神經(jīng)的色光確定的。密度分割法是把黑白圖像的灰度級從0(黑)到MO(白)分成N個區(qū)間L(i=1,2,(黑色或藍色)、城鎮(zhèn)(深色)等信息。真彩色圖像，這時可以通過某種形式的運算得到模擬的紅、綠、3不確定參數(shù)法分段線性拉伸特點：類型：為了突出感興趣目標所在的灰度區(qū)間，相對抑制那些不感興趣的灰度區(qū)間，可采用分對應的分段線性變換表達式為通過細心調整折線拐點的位置及控制分段直線的斜率，可對任一灰度區(qū)間進行拉伸或壓縮?；叶却翱谇衅菫榱藢⒛骋粎^(qū)間的灰度級和其他部分(背景)分開?；叶却翱谇衅袃煞N：清除背景；保留背景。f(x,y)f(x,y)<a或f(x,y)>4.3.2非線性拉伸對圖像亮的部分，擴大了灰度間對圖像暗的部分，縮小了灰度間(1)統(tǒng)計圖像每一灰度級的像素數(shù)和累積像素數(shù)；(2)計算每一灰度級xa均衡化后對應的新值，xb(3)以新值替代原灰度值，形成均衡化后的新圖像；-1使革數(shù)N聽像東數(shù)221241431514835165374648689555544333433224各灰度級2491616中像素出現(xiàn)的頻率近似相等。原理：(7)根據(jù)原圖像像素統(tǒng)計值對應找到新圖像像素統(tǒng)計值，作出新直方圖。對應的參考累新灰度級00參考直方圖統(tǒng)計表)3素數(shù)走第五章圖像校正理想的遙感影像——不歪曲地反映地物的輻射能量分布和幾何特征現(xiàn)實的遙感影像存在畸變，無法不歪曲地反映出地物的輻射能量分布和幾何特征(存在降質現(xiàn)象)圖像校正主要包括輻射校正和幾何校正。輻射校正包括傳感器的輻射校正、大氣校正、照度校正以及條紋和斑點的判定和消除。幾何校正就是校正成像過程中造成的各種幾何形變。何為輻射校正：利用傳感器觀測目標的反射或輻射能量時，傳感器的測量值與目標的光譜反射率或光譜幅亮度等是不一致的，這是因為測量值中包含了太陽位置和角度條件、薄霧等大氣條件、或因傳感器的性能不完備條件引起的失真。輻射校正就是消除圖像數(shù)據(jù)中依附在幅亮度中的各種失真的過程。幅亮度就是指沿輻射方向，單位時間、單位面積、單位立體角上的輻射通量。輻射校正目的盡可能消除因傳感器自身條件、薄霧等大氣條件、太陽位置和角度條件及某些不可避免的噪聲引起的傳感器的測量值與目標的光譜反射率或光譜幅亮度等物理量之間的差異；盡可能立體角：點狀物體輻射通常是以球面的形式向外均勻的傳播能量。立體角用來度量一個方向上某個面接收的輻射量的大小。輻射通量：單位時間內(nèi)通過某一表面的輻射能量。輻照度：單位時間內(nèi)單位面積上接受的輻射能量。輻亮度：與輻射度的概念含義相同，指沿輻射方向、單位面積、單位立體角的輻射通量。反射率：反射能量與入射能量的比值。吸收率：吸收能量與入射能量的比值電磁輻射在大氣傳輸時由于吸收和散射而被消弱。同時，熱量發(fā)散和其他方向的散射對觀測的電磁輻射也有影響，為了從衛(wèi)星遙感圖像上獲得地球表面的發(fā)散或反射情況，必須排除大氣的影響.5.1.3可見光和紅外傳輸5.1.4熱紅外傳輸5.1.5輻射傳輸理論為地表對天空光的反射；為大氣向上散射的程輻射?！狪SM+IL為傳感器處的熱輻射總量，即傳感器接收為地表發(fā)熱；為大氣下行熱發(fā)射輻射被地表反射后的輻采用大氣光學參數(shù)反射率R散射增加了達到衛(wèi)星傳感器的能量，從而降低地球上觀測點同太陽中心連線在地平面上的投影與正南方向之(3)斑點2)線性變換(2)紅外波段的輻射校正傳感器入瞳處接受的總輻射由3部分組成：(3)圖像的灰度級和輻亮度對于一種遙感器來說，絕對輻射校正就是確定一個灰度值(DN)對應多少輻射值(L),或者確定一個輻射值L對應多少灰度值(DN),其數(shù)學表達式為DN=a.L或L=b.DN對于8位量化(量化級數(shù))為256的圖像，基本的轉換方程如下所示：Bia偏置Ga增益為圖像的輻殼度，imin和Lmax分別為取小和取大灰度級對應的輻殼度；UN'為圖傢中像素的灰度級。5.5大氣校正空散射光的校正(程輻射校正)。大氣校正的3種方法5.5.1統(tǒng)計學方法回歸方程為L=a+bR,令bR=L,因而L=a+L。L表示地面實際的輻射率，即不受大氣影響的值，而a即為大氣影響的附加部分(天空光的散射),L.為衛(wèi)星觀測結果，故a值被確定為校正公式為圖象中的每一象元值都必須扣除a的影響，以獲得具體地區(qū)象場大氣校正圖象。在可見光和近紅外區(qū)，大氣的影響主要是由氣溶膠引起的散射造成的；在熱紅外區(qū)，公共模型：6S模型耦合的問題，通過使用較為精確的近似方程以及"SOS"算法，提高了瑞利散射和米氏散射大氣散射輻射度主要來自米氏散射(塵埃、小水滴及氣溶膠等影響),其散射強度隨波長以Landsat衛(wèi)星為例，其TM2,3,4都會受到大氣散射的影響，而TM5,7幾乎不受實現(xiàn)方法(一)回歸分析法實現(xiàn)方法(二)直方圖法基本思想：每幅圖像上都有輻射亮度或反射亮度應為0的地區(qū)，而事實上并不等于0,公式法/(x,y)=g(x,v)其中，口為太陽高度角，g(x,y)為農(nóng)陽高sin度o角◎時的圖像，f(x,y)f’(i,j)為校正后圖像在(i,j)像元點的灰度值；%為參考圖像成像時的太陽高度角；0:為待校正圖像成像時的太陽高度角。設光線垂直入射時水平地表收到設光線垂直入射時水平地表收到射時坡度為a的坡面入射點的光處在坡度為a的坡面上的圖像g(x,y)校正后的圖像f(x,y)為：cosαI遙感技術的迅速發(fā)展，遙感應用日趨定量化，因而進一步改進衛(wèi)星定量遙感精度的要求法多波段圖像的對比分析法，消除程輻射Lp態(tài)整感的輻射整射值相對耀輻射值的增益漂移1)傳感器成像方式的影響平面)上而形成的透視關系。正射投影(平行投影)全景投影斜距投影2)遙感平臺位置和運動狀態(tài)變化的影響就會使遙感圖像產(chǎn)生變形。這種變形由地物點圖像的坐標誤差來表達，3)地球起伏的影響像點位移也稱投影誤差(投影差),是指遙感像片上高出或低于地面的地物點在像片上的4)地球曲率的影響5)大氣折射的影響6)地球自轉的影響遙感數(shù)字圖像幾何校正?接受部門)、投影變形糾正(傳感器研制部門)、幾何精糾正(用戶)。制部門提供；自動分類，地物特征的變化監(jiān)測或其他應用處理時，保證不同圖像間的幾何一致性；輸出校正后的圖像輸出校正后的圖像5.8.1基本原理5.8.2幾何精校正步驟輸入原始數(shù)字圖像確定工作范圍確定工作范圍選擇地面控制點選擇地圖投影匹配點寫選擇校正函數(shù)和相關參數(shù)5.8.3準備工作5.8.4圖像中控制點(GCP)像，效果往往不好?？刂泣c數(shù)的選取都要大于最低數(shù)目很多(有時為6倍)。一般而言，多選取20-30個控制點。5.8.5地面控制點坐標的確定手持GPS坐標精度10-20m之間，可以用于TM圖像的幾何校正；GPS5.8.6地圖投影直接法(正解)直接法(正解)n=F.(r,v)\p=F.(x,y)間接法(反解)f(x,y)-g(u,v)數(shù)字圖像的兀何處理中，常常要在數(shù)子圖像的各像元陣列中計算一個不在陣列位置上時優(yōu)點缺點提醒1簡單易用，計算量小處理后的影像亮度具有不連續(xù)性，影響精確度2精度明顯提高，特別是對亮度不連續(xù)現(xiàn)象或線狀特征的塊狀化現(xiàn)象有明顯的改善。計算量增加，且對影像起到平滑作用，從而使對比度明顯的分界線變得模糊。鑒于該方法的計算量和精度適中，只要不影響應用所需的精度，作為可取的方法而常被采用。3更好的影像質量，細節(jié)表現(xiàn)更為清楚。工作量很大。欲以三次卷積內(nèi)插獲得好的影像效果，就要求位置校正過程更準確，即對控制點選取的均勻性要求更高。第六章圖像變換使圖像處理問題簡化；有利于圖像特征提??；過程：主成分變換：針對多波段，產(chǎn)生新的“波段”,數(shù)據(jù)的壓縮或噪聲的去除特征；代數(shù)運算：簡單的代數(shù)運算產(chǎn)生新的“波段”,增強特定的地物信息；數(shù)據(jù)壓縮圖像濾波特征提取周期性噪聲去除 傅里吐變換X(f)為x(t)的連續(xù)頻譜，簡稱頻譜。程稱為頻譜分析。在圖像處理中，傅里葉逆變換由信號x(t)求出相應的頻譜X(f)葉變換。,若f(x,Y)若f(x,Y)為(x,γ)二元連續(xù)函數(shù)(圖像函數(shù)),則它的傅F(u.v=Jfr(x.y)e-m…odxdy(3)里葉變換，由卷積定理可知，上面的卷積關系可表示為頻率域的乘積關系：給定了原始圖像f(x,y),計算得到F(u,v)之后，目的是要選擇H(u,v),然后通過下式：增強，也可以強調F(u,v)的低頻分量，使圖像顆粒噪聲得以在二維離散的情況下，傅立葉變換對表示為在二維離散的情況下，傅立葉變換對表示為其逆變換為：6.1.3快速傅里葉變換室同城國像時率應相像線性地物高頻成分面狀地物低頻成分的平均亮度值，頻率為0;傅里葉變換F(u,v) -x-xX-x-xX常用的5種濾波器①低通濾波器：用來保留圖像中的低頻成分，濾除圖像中的高頻成分，圖像平滑的作用。②高通濾波器：與低通濾波器相反，用來保留高頻成分，圖像銳化的作用。③帶通濾波器，用來保留特定頻率范圍的信息。④帶阻濾波器：用來阻止特定頻率范圍的信息。⑤自定義濾波器：根據(jù)頻率域圖像中的頻率分布，人為定義，應用比較靈活。主成分變換是基于變量之間的相關關系，在盡量不丟失信息的前提下的一種變換方法，主要用于數(shù)據(jù)壓縮和信息增強。在遙感軟件中常被稱為K-L變換?？梢员硎緸橐粋€n維向量X。多光譜空間設原始數(shù)據(jù)為二維數(shù)據(jù)，兩個波段x1、×2之間存在相關性，具有如圖所示的分布。通過投影，各數(shù)據(jù)可以表示為y1軸上的一維點數(shù)據(jù)。從二維空間中的數(shù)據(jù)變成一維空間中的數(shù)據(jù)會產(chǎn)生信息損失，為了使信息損失最小，必須按照使一維數(shù)據(jù)的信息量(方差)最大的原則確定y1軸的取向，新軸y1稱作第一主成分。為了進一步匯集剩余的信息，可求出與第一軸y1正交、且盡可能多地匯集剩余信息第二軸y2,新軸y2稱作第二主成分。其目的是數(shù)惦壓循和圖傢增獨。A為變換距陣、X為變換前的多光譜空間像元矢量，Y為變換后的多光譜空間像元久量，-6.2.2主成分變換基本性質B與矢量x=(x?x?…x?)相乘后得到新的6個亮度綠度一0.2435濕度0.15090.1973亮度亮度濕度6.3.2MSS圖像的纓帽變換X為像素的光譜向量；Y為變換后新空間的像素向量。其它Y1為亮度分量，主要反映土壤信息，是土壤反射率變化的方向；Y1為亮度分量，主要反映土壤信息，是土壤反射率變化的方向；Y2為綠色物質分量；Y3為黃色物質分量。黃度說明了植物的枯羹6.4.2減法運算 可用來遮掉圖像的某些部分。例如，使用一個二值圖像f1(圖像上需要被完整保留下來的區(qū)域的像素值為1,而被抑制掉得區(qū)域的像素值為0)去乘圖像f2的某些部分。圖像處理指兩個不同波段圖像對應像素的灰度值相除(除數(shù)不能為0)?？梢越档蛡鞲衅黛`敏度隨例如，如果需要監(jiān)測地區(qū)植被的變化，可以使用不同季節(jié)的第3波段的比值，新建立的去除地形坡度和坡向引起的輻射量的變化，在一去除地形坡度和坡向引起的輻射量的變化，在一定程度上消除同物異譜現(xiàn)象。陰影區(qū)地形部位B1/B2毀645歸一化指數(shù)毀在基本的比值運算中，如果分母中的波段B2的值比較小(特別是小于1的情況下),那警策警策變換影影像像原抬圖像，(3,2,1)彩色合成顯示第七章圖像濾波圖像平滑4代表鄰域像素點距離中心像素點的距離，可以代表鄰域像素點距離中心像素點的距離，可以用歐幾里德距離來表示?？臻g域濾波(卷積運算)的缺點：隨著采用的模板窗口的擴大，運算量越來越大。解決辦法：將圖像轉換成頻率域，在頻率域中采用簡單的乘法來計算。結構對應于區(qū)域變化，即從圖像的一部分到另一部分的變化高頻：在較短的像素距離內(nèi)灰度值重現(xiàn)的頻率大對應于地物邊緣(邊界)、線狀地物或噪聲對應于局部變化，即像素到像素的變化低通濾波：保留圖像的低頻部分抑制高頻部分高通濾波：保留圖像的高頻部分抑制低頻部分帶通濾波：保留指定范圍的頻率，范圍外的頻率被阻止帶阻濾波：阻止指定范圍的頻率，范圍外的頻率被保留圖像噪聲：各種影響人的視覺器官對圖像信息理解或分析的因素，是不可預測的隨機信號在圖像上一般表現(xiàn)為亮點或亮度過大的區(qū)域噪聲的特征：·是隨機性的，需要用隨機過程描述，需要知道分布函數(shù)或密度函數(shù)·分布函數(shù)或密度函數(shù)難以得到時，常用統(tǒng)計特征值來描述遙感圖像中常見的噪聲：高斯噪聲：噪聲的像素值分布可以用高斯概率密度來描述屬于加性噪聲椒鹽噪聲：隨機改變一些像素值，在二值圖像上表現(xiàn)為亮點或黑點屬于加性噪聲周期噪聲：獲取過程中受成像設備影響產(chǎn)生的周期性噪聲，如條紋等屬于空間依賴型噪聲可用頻率域濾波進行抑制產(chǎn)生原因形態(tài)圖像平滑是為了消除圖像中的高頻分量，同時不影響低頻分量；高頻分量對應圖中的邊緣等灰度值具有較大變化的區(qū)域，平滑可以減少這部分起伏；消除噪聲；在提取較大目標之前，濾除太小細節(jié)的影響。類別：線性平滑濾波非線性平滑濾波為該像素的新值(對高斯噪聲效果較好)優(yōu)點：算法簡單，計算速度快缺點：去除噪聲的同時造成圖像模糊，對圖像的邊緣和細節(jié)削弱較多時，濾除噪聲。原理：最常用的非線性低通濾波器，將窗口(行列數(shù)一般為奇數(shù))內(nèi)所有的像素值按大小排序，取中值作為中心像素的新值。(對椒鹽噪聲效果較好)優(yōu)點：在抑制噪聲的同時能夠有效保留邊緣，減少模糊將模板在圖中漫游，并將模板中心與圖中某個像素位置重合；讀取模板下各對應像素的灰度值；將這些灰度值從小到大排成一列；找出這些值的中間值；將這個值賦給對應模板中心位置的像素。一維、二維中值濾波詳細解讀見課件原理：計算權重，并歸一化2權重及其計算am,n分別為-1,0,J,m,n不能同時為求。鄰域平均或加權平均是累加的一個過程，用來平鄰域平均或加權平均是累加的一個過程，用來平滑圖像；反過來，利用微分方法可以銳化圖像。常用的微分方法是利用梯度算子，連續(xù)函數(shù)的微線性銳化濾波器的中心系數(shù)為正，其他系數(shù)為負非線性銳化最常見的梯度法-10005-10-1-1GxGy不家音通悌度算于那樣用兩個像系之差值，而用兩列或兩行加權和之差值，其優(yōu)點為7.4.3拉普拉斯算子(零交叉算子)結合高斯平滑濾波器和拉普拉斯銳化濾波器，先平滑噪聲，再進行邊沿檢測，改善效果。常用的5×5模板08808-4-4-2LOG算子一墨西哥草帽濾波器1-101-1-1-1-1-101-101-1013-59小0-52小33(1)將圖像從圖像空間轉換到頻域空間所需的變換(設用T表示)以及再將圖像從頻域空間轉換到圖像空間所需的變換(設用T-1表示);(2)在頻域空間對圖像進行增強加工的操作(設用EH表示)。(1)將圖像從圖像空間轉換到頻域空間；(2)在頻域空間對圖像進行增強；(3)將增強后的圖像從頻域空間轉換到圖像空間。卷積理論是頻域技術的基礎：根據(jù)卷積定理：G(u.V)=H(U.V)F(u.v)具體增強應用中，對輸入圖像f(x,y)可求得其傅里葉變換F(u,v),需要確定的是H(u,V),確定后，具有所需特性的目0D小——同心圓環(huán)較少(采樣B大——同心圓環(huán)較多(采樣相當于沒有濾波理想低通濾波器的脈沖響應示例1但在截斷頻率處直上直下的理想低通濾波器是不能用實際的電子器件實現(xiàn)的);減少振截斷頻率：使H最大值降到某個百分比的DO7.5.4.同態(tài)濾波(改善圖像質量) 同態(tài)濾波是減少低頻增加高頻，從而減少光照變同態(tài)濾波是減少低頻增加高頻，從而減少光照變化并銳化邊緣或細節(jié)的圖像濾波方法?！び靡活l域函數(shù)H(u,V)處理F(u,V):H(u,v)F(u,v)=H(u,v)I(u,v)+H(u,v)圖像照度分量變化緩慢；反射分量在邊緣處變化劇烈緣越少；兩種拉普拉斯模板第八章圖像分割8.1.1圖像分割概念8.1.3圖像分割有三種不同的途徑僅依賴象素灰度的閾值選取-全局閾值依賴象素灰度和其周圍鄰域的局部性質選取-局部閾值除依賴象素灰度和其周圍鄰域的局部性質外，還與坐標位置有關-動態(tài)閾值改進：分割原理：梯度法特點：8.2.3梯度圖像閾值化步驟：2)選擇一個描述符(條件);基本概念基本概念目標：將區(qū)域R劃分為若干個子區(qū)域Ri,R2,..Rn,這些子區(qū)域滿足5個條件2)連通性：每個Ri都是一個連通區(qū)域3)獨立性：對于任意i÷j,RinRj=φ4)單一性：每個區(qū)域內(nèi)的灰度級相等，P(R)TRUE,i=1,2,...,n5)互斥性：任兩個區(qū)域的灰度級不等，P(RURFALSE,是Z中的坐標，且函數(shù)f是亮度值(實數(shù))到坐標(xy)的映射，那么f(xy)可看作數(shù)字圖腐蝕后工、腐蝕結果：使二值圖像減小一圈。甲葉構是表02、膨旅團的而一人做表結果：使二值圖像擴大一圈。膨長后結果：1)消除細小對象。2)在細小粘連處分離對象。3)在不改變形狀和不明顯改變