計(jì)算機(jī)視覺(jué)教程-課件4

第4章 圖像預(yù)處理

4.1 圖像坐標(biāo)變換

4.2 灰度映射

4.3 直方圖修正

4.4 空域?yàn)V波第4章 圖像預(yù)處理 4.1 圖像坐標(biāo)變換4.1 圖像坐標(biāo)變換 4.1.1 基本坐標(biāo)變換

4.1.2 幾何失真校正4.1 圖像坐標(biāo)變換 4.1.1 基本坐標(biāo)變換4.1.1 基本坐標(biāo)變換

1.變換的表達(dá) 2.平移變換4.1.1 基本坐標(biāo)變換 1.變換的表達(dá)4.1.1 基本坐標(biāo)變換

3.尺度變換 4.旋轉(zhuǎn)變換4.1.1 基本坐標(biāo)變換 3.尺度變換4.1.1 基本坐標(biāo)變換

5.變換級(jí)連4.1.1 基本坐標(biāo)變換 5.變換級(jí)連4.1.2 幾何失真校正

1.空間變換4.1.2 幾何失真校正 1.空間變換4.1.2 幾何失真校正

2.灰度插值4.1.2 幾何失真校正 2.灰度插值4.2 灰度映射 4.2.1 灰度映射原理

4.2.2 灰度映射示例

4.2 灰度映射 4.2.1 灰度映射原理4.2.1 灰度映射原理

基于圖像像素的點(diǎn)操作

映射函數(shù)4.2.1 灰度映射原理 基于圖像像素的點(diǎn)操作4.2.2 灰度映射示例

灰度映射技術(shù)的關(guān)鍵是根據(jù)增強(qiáng)要求設(shè)計(jì)映射函數(shù)4.2.2 灰度映射示例 灰度映射技術(shù)的關(guān)鍵是根據(jù)增強(qiáng)要求設(shè)4.2.2 灰度映射示例1.圖像求反2.動(dòng)態(tài)范圍

壓縮3.對(duì)比度

增強(qiáng)4.2.2 灰度映射示例4.3 直方圖修正 4.3.1 直方圖均衡化

4.3.2 直方圖規(guī)定化4.3 直方圖修正 4.3.1 直方圖均衡化4.3.1 直方圖均衡化

灰度直方圖是一個(gè)1-D的離散函數(shù)

灰度累積直方圖也是一個(gè)1-D的離散函數(shù)4.3.1 直方圖均衡化 灰度直方圖是一個(gè)1-D的離散函數(shù)4.3.1 直方圖均衡化

直方圖均衡化的基本思想是把原始圖的直方圖變換為在整個(gè)灰度范圍內(nèi)均勻分布的形式，這樣就增加了像素灰度值的動(dòng)態(tài)范圍，從而達(dá)到增強(qiáng)圖像整體對(duì)比度的效果

增強(qiáng)函數(shù)需要滿(mǎn)足兩個(gè)條件 (1)在灰度范圍內(nèi)是一個(gè)單值單增函數(shù) (2)變換前后圖像的灰度值動(dòng)態(tài)范圍一致4.3.1 直方圖均衡化 直方圖均衡化的基本思想是把原始圖的4.3.1 直方圖均衡化列表計(jì)算對(duì)照表4.3.14.3.1 直方圖均衡化4.3.1 直方圖均衡化

效果

增加了灰度動(dòng)態(tài)范圍，所以也增加了對(duì)比度原始圖像和直方圖均衡化結(jié)果及直方圖4.3.1 直方圖均衡化 效果4.3.2 直方圖規(guī)定化

用戶(hù)可指定規(guī)定化函數(shù)來(lái)得到特殊的增強(qiáng)功能

3個(gè)步驟

(1)對(duì)原始圖的直方圖進(jìn)行灰度均衡化

(2)規(guī)定需要的直方圖，并計(jì)算能使規(guī)定的直方圖均衡化的變換

(3)將第1步得到的變換反轉(zhuǎn)過(guò)來(lái)，即將原始直方圖對(duì)應(yīng)映射到規(guī)定的直方圖4.3.2 直方圖規(guī)定化 用戶(hù)可指定規(guī)定化函數(shù)來(lái)得到特殊的增4.3.2 直方圖規(guī)定化

單映射規(guī)則

組映射規(guī)則4.3.2 直方圖規(guī)定化 單映射規(guī)則4.3.2 直方圖規(guī)定化

列表計(jì)算

對(duì)照表4.3.24.3.2 直方圖規(guī)定化 列表計(jì)算4.3.2 直方圖規(guī)定化

繪圖計(jì)算4.3.2 直方圖規(guī)定化 繪圖計(jì)算4.4 空域?yàn)V波 4.4.1 原理和分類(lèi)

4.4.2 線(xiàn)性平滑濾波

4.4.3 線(xiàn)性銳化濾波

4.4.4 非線(xiàn)性平滑濾波

4.4.5 非線(xiàn)性銳化濾波4.4 空域?yàn)V波 4.4.1 原理和分類(lèi)4.4.1 原理和分類(lèi)

1.模板運(yùn)算

模板卷積4.4.1 原理和分類(lèi) 1.模板運(yùn)算4.4.1 原理和分類(lèi)

2.技術(shù)分類(lèi)

給卷積模板的各個(gè)系數(shù)賦以不同的值，就可得到不同的增強(qiáng)效果4.4.1 原理和分類(lèi) 2.技術(shù)分類(lèi)4.4.2 線(xiàn)性平滑濾波

1.鄰域平均4.4.2 線(xiàn)性平滑濾波 1.鄰域平均4.4.2 線(xiàn)性平滑濾波

2.加權(quán)平均

系數(shù)均為正值，接近模板中心的系數(shù)比較大，而模板邊界附近的系數(shù)應(yīng)比較小4.4.2 線(xiàn)性平滑濾波 2.加權(quán)平均4.4.3 線(xiàn)性銳化濾波

利用對(duì)應(yīng)微分的方法可以對(duì)圖像進(jìn)行銳化濾波

線(xiàn)性銳化濾波的模板僅中心系數(shù)為正，而周?chē)南禂?shù)均為負(fù)值4.4.3 線(xiàn)性銳化濾波 利用對(duì)應(yīng)微分的方法可以對(duì)圖像進(jìn)行銳4.4.4 非線(xiàn)性平滑濾波

中值濾波可用如下步驟完成 (1)將模板在圖中漫游，并將模板中心

與圖中某個(gè)像素位置重合

(2)讀取模板下各對(duì)應(yīng)像素的灰度值 (3)將這些灰度值從小到大排成一列 (4)找出這些灰度值里排在中間的一個(gè) (5)將這個(gè)中間值賦給對(duì)應(yīng)模板中心位

置的像素4.4.4 非線(xiàn)性平滑濾波 中值濾波可用如下步驟完成4.4.4 非線(xiàn)性平滑濾波

中值濾波既能消除噪聲（尤其是脈沖噪聲）