《中外經(jīng)濟文化交流》課件02

湖南大學(xué)圖像處理課程課件ppt湖南大學(xué)圖像處理課程課件ppt3.1.1概述圖像的幾何變換，就是按照需要使圖像產(chǎn)生大小、形狀和位置的變化。對于原圖像f(x,y)，坐標(biāo)變換函數(shù)

x’=a(x,y); y’=b(x,y) 唯一確定了幾何變換：

g(x’,y’)=f(a(x,y),b(x,y));

g(x,y)是目標(biāo)圖像。3.1幾何變換:基本變換3.1.1概述3.1幾何變換:基本變換為了能夠用統(tǒng)一的矩陣線性變換形式來表示和實現(xiàn)這些幾何變換，需引入一種新的坐標(biāo)——齊次坐標(biāo)。3.1.2齊次坐標(biāo)現(xiàn)設(shè)點進行平移后，移到，其中方向的平移量為，方向的平移量為。那么，點的坐標(biāo)為

為了能夠用統(tǒng)一的矩陣線性變換形式來表示和實現(xiàn)這些幾《中外經(jīng)濟文化交流》課件02《中外經(jīng)濟文化交流》課件02《中外經(jīng)濟文化交流》課件023.1.4常用的幾何變換一、平移簡單變換問題描述：圖像的平移、縮放和旋轉(zhuǎn)。解題思路：從易到難。工具：線性代數(shù)中的齊次坐標(biāo)。3.1.4常用的幾何變換《中外經(jīng)濟文化交流》課件02二、旋轉(zhuǎn)一般以圖像的中心為原點，將圖像上的所有像素都旋轉(zhuǎn)一個相同角度。二、旋轉(zhuǎn)《中外經(jīng)濟文化交流》課件02《中外經(jīng)濟文化交流》課件02《中外經(jīng)濟文化交流》課件02《中外經(jīng)濟文化交流》課件02《中外經(jīng)濟文化交流》課件02《中外經(jīng)濟文化交流》課件02三、鏡像三、鏡像《中外經(jīng)濟文化交流》課件02《中外經(jīng)濟文化交流》課件02《中外經(jīng)濟文化交流》課件02《中外經(jīng)濟文化交流》課件02《中外經(jīng)濟文化交流》課件02《中外經(jīng)濟文化交流》課件023.1.4縮放收縮3.1.4縮放《中外經(jīng)濟文化交流》課件02《中外經(jīng)濟文化交流》課件02《中外經(jīng)濟文化交流》課件02《中外經(jīng)濟文化交流》課件02《中外經(jīng)濟文化交流》課件02放大1）最近鄰插值輸出圖像的灰度等于離它所映射位置最近的輸入圖像的灰度值。放大《中外經(jīng)濟文化交流》課件02《中外經(jīng)濟文化交流》課件02例:源圖為3X3的256級灰度圖，現(xiàn)將其擴展成4X4256級灰度圖：2343822674412896563XY？srcX=dstX*(srcWidth/dstWidth)srcY=dstY*(srcHeight/dstHeight)(0,0)srcX=dstX*(3/4)srcY=dstY*(3/4)234(0,0)=>(0,0)(1,0)=>(0.75,0)最近鄰插值法=>(1,0)38例:源圖為3X3的256級灰度圖，現(xiàn)將其擴展成4X4254）雙線性插值四點確定一個平面函數(shù)，屬于過約束問題；問題描述：單位正方形頂點已知，求正方形內(nèi)任一點的f(x,y)值。4）雙線性插值《中外經(jīng)濟文化交流》課件02例:源圖為3X3的256級灰度圖，現(xiàn)將其擴展成4X4256級灰度圖：2343822674412896563XYsrcX=dstX*(srcWidth/dstWidth)srcY=dstY*(srcHeight/dstHeight)(0,0)srcX=dstX*(3/4)srcY=dstY*(3/4)234(0,0)=>(0,0)(1,0)=>(0.75,0)例:源圖為3X3的256級灰度圖，現(xiàn)將其擴展成4X42原始圖片原始圖片最近鄰插值最近鄰插值雙線性插值雙線性插值3.2非幾何變換3.2非幾何變換非幾何變換的定義灰度級變換直方圖模板運算3.2非幾何變換3.2非幾何變換3.2非幾何變換:灰度級變換灰度級變換灰度級變換的定義灰度級變換的實現(xiàn)灰度級變換舉例圖象求反對比度拉伸動態(tài)范圍壓縮灰度級切片3.2非幾何變換:灰度級變換灰度級變換3.2非幾何變換:灰度級變換灰度級變換（點運算）的定義(1)對于輸入圖象f(x,y)，灰度級變換T將產(chǎn)生一個輸出圖像g(x,y)，且g(x,y)的每一個像素值，都是由f(x,y)的對應(yīng)輸入像素點的值決定的。

g(x,y)=T(f(x,y))3.2非幾何變換:灰度級變換灰度級變換（點運算）的定義(13.2非幾何變換：非幾何變換的定義灰度級變換（點運算）的定義(2)

對于原圖象f(x,y)，灰度值變換函數(shù)

T(f(x,y))

由于灰度值總是有限個如：0-255 非幾何變換可定義為:G=T(r)

其中G,r在0-255之間取值3.2非幾何變換：非幾何變換的定義灰度級變換（點運算）的定點運算的種類（1）線性點運算點運算的種類

lenna.bmplenna.bmp

在曝光不足或過度的情況下，圖像灰度可能會局限在一個很小的范圍內(nèi)。這時在顯示器上看到的將是一個模糊不清、似乎沒有灰度層次的圖像。下圖是對曝光不足的圖像采用線性變換對圖像每一個像素灰度作線性拉伸。可有效地改善圖像視覺效果。在曝光不足或過度的情況下，圖像灰度可能會局限2552550輸入灰度輸出灰度逆反處理2552550輸入灰度輸出灰度逆反處理

圖像求反示例求反13998210373360646825505292602542522462462472532452522482522522492552492512492470255250253246253249255圖像求反示例求反13998210373360646825

圖像求反示例求反圖像求反示例求反對數(shù)變換（1）公式表示s=c*log(1+r)（2）特點“擴展低輸入，壓縮高輸入”。（３）應(yīng)用范圍當(dāng)原圖動態(tài)范圍太大，超出顯示設(shè)備的范圍時，如直接顯示原圖則一部分細節(jié)可能丟失。此時可采用對數(shù)變換。如傅里葉頻譜的顯示。2．非線性灰度變換當(dāng)用某些非線性函數(shù)如對數(shù)函數(shù)、指數(shù)函數(shù)等，作為映射函數(shù)時，可實現(xiàn)圖像灰度的非線性變換。對數(shù)變換2．非線性灰度變換《中外經(jīng)濟文化交流》課件023冪次變換（1）公式表示（2）特點：非常靈活。（３）應(yīng)用范圍比較廣泛，可代替對數(shù)變換和反對數(shù)變換。3冪次變換（2）特點：《中外經(jīng)濟文化交流》課件02②指數(shù)變換指數(shù)變換的一般表達式為

這里參數(shù)a,b,c用來調(diào)整曲線的位置和形狀。這種變換能對圖像的高灰度區(qū)給予較大的拉伸。g(i,j)f(i,j)②指數(shù)變換g(i,j)f(i,j)4分段線性變換（1）對比度拉伸4分段線性變換分段線性變換（二值化）分段線性變換（二值化）（2）特點：“壓縮兩端的背景的動態(tài)范圍，擴展中段的目標(biāo)的動態(tài)范圍”（2）特點：分段線性變換（對比度拉伸）輸出灰度級sL-10L/2L/2L-1輸入灰度級r(r2,s2)T(r)(r1,s1)

(a)分段線性函數(shù)分段線性變換（對比度拉伸）輸L-10L/2L/2L-1輸入灰局部提高、局部降低對比度255482550196216232551282551420255482550134176255142255214048灰度級切片f(x,y)g(x,y)局部提高、局部降低對比度255482550196216232亮度調(diào)整——加亮、減暗圖像255128255218255128255322551282551420提高對比度降低對比度255482550218P1P2亮度調(diào)整——加亮、減暗圖像25512825521825512（2）灰度切分特點：突出目標(biāo)的輪廓，消除背景細節(jié)特點：突出目標(biāo)的輪廓，保留背景細節(jié)（2）灰度切分特點：突出目標(biāo)的輪廓，消除背景3.2非幾何變換:直方圖直方圖圖象直方圖的定義直方圖應(yīng)用舉例直方圖均衡化直方圖匹配3.2非幾何變換:直方圖直方圖第3章空域增強技術(shù)

3.1 幾何變換3.2 灰度級變換3.3 直方圖變換3.4 空間濾波基礎(chǔ)3.5 平滑空間濾波3.6 銳化空間濾波器第3章空域增強技術(shù)3.1 幾何變換灰度直方圖直方圖（Histogram）straightsquaredrawing數(shù)字圖像中每一灰度級與它出現(xiàn)的頻數(shù)之間的統(tǒng)計提供了圖像像素的灰度值分布情況計算：

設(shè)置一個有L個元素的數(shù)組，對原圖像的灰度值進行統(tǒng)計灰度直方圖直方圖（Histogram）straights直方圖的計算和性質(zhì)直方圖的計算設(shè)圖像中某種灰度rk的像素數(shù)為nk，n是圖像中像素的總數(shù)，則灰度級rk所對應(yīng)的頻數(shù)為：說明直方圖反映了圖像中各灰度的含量，它并不反映圖像的空間信息，只展示具有一定灰度級的像素的數(shù)目或頻數(shù)，通過對圖像的直方圖進行改變可以改善圖像的質(zhì)量直方圖的計算和性質(zhì)直方圖的計算2直方圖的計算和性質(zhì)1）計算依據(jù)定義，若圖像具有L（通常L=256,即8位灰度級）級灰度，則大小為MxN的灰度圖像f(x,y)的灰度直方圖hist[0…L-1]可用如下計算獲得：初始化hist[k]=0;k=0,…,L-1統(tǒng)計hist[f(x,y)]++;x=0,…,M-1,y=0,…,N-1歸一化hist[f(x,y)]/=M*N

2直方圖的計算和性質(zhì)1）計算灰度直方圖表示圖像中具有某種灰度級的像素的個數(shù)。6646313266416665436646611223466543211524354652614灰度直方圖表示圖像中具有某種灰度級的像素的個數(shù)。662410109324844717579316310371fh132234445161748192103直方圖示例2410109324844717579316310371fhs10.1220.0830.1640.1650.0460.0470.1680.0490.08100.12

h132234445161748192103hs=h/25

灰度統(tǒng)計直方圖示例hs10.1220.0830.1640.1650.0460實例3.3.1橫坐標(biāo)表示灰度級，縱坐標(biāo)表示頻數(shù)，就可以看出圖像中灰度的分布情況，水泥微觀結(jié)構(gòu)圖左圖對應(yīng)的直方圖實例3.3.1水泥微觀結(jié)構(gòu)圖左圖對應(yīng)的直方圖四種基本類型圖像的直方圖暗圖像亮圖像低對比度圖像高對比度圖像四種基本類型圖像的直方圖暗圖像亮圖像低對比度圖像高對比度圖像直方圖的性質(zhì)（3）圖像各子區(qū)的直方圖之和就等于該圖像全圖的直方圖。（1）只含圖像各灰度值像素出現(xiàn)的概率，而無位置信息。（2）圖像與直方圖之間是多對一的映射關(guān)系。直方圖的性質(zhì)（3）圖像各子區(qū)的直方圖之和就等于該圖像3直方圖的用途1）數(shù)字化參數(shù)一般一幅數(shù)字圖像應(yīng)該利用全部或幾乎全部可能的灰度級；對直方圖做快速檢查。

a）適當(dāng)量化b）未能有效利用c）超過了動態(tài)范圍3直方圖的用途1）數(shù)字化參數(shù)a）適當(dāng)量化b）未能有效利用c2）邊界閾值選擇使用輪廓線確定簡單物體的邊界的方法，稱為閾值化；對物體與背景有較強對比的景物的分割特別有用；例 雙峰直方圖2）邊界閾值選擇3）統(tǒng)計圖像中物體的面積3）統(tǒng)計圖像中物體的面積直方圖均衡化產(chǎn)生一幅圖像，整個圖像亮度范圍內(nèi)具有相等的灰度分布。H(p)qG(q)p輸入的灰度直方圖輸出的灰度直方圖q=T(p)單調(diào)像元亮度變換qkq0直方圖均衡化直方圖均衡化產(chǎn)生一幅圖像，整個圖像H(p)qG(q)p輸入的直方圖均衡化思想

借助直方圖變換實現(xiàn)（歸一的）灰度映射均衡化（線性化）

基本思想 變換原始圖像的直方圖為均勻分布

==>大動態(tài)范圍 使像素灰度值的動態(tài)范圍最大

==>增強圖像整體對比度（反差）直方圖均衡化思想借助直方圖變換實現(xiàn)（歸一的）灰直方圖均衡化（1）灰度變換函數(shù)假說滿足以下條件：A、T(r)在區(qū)間0≤r≤1中為單值且單調(diào)遞增；（單值是為了保證反變換的存在；單調(diào)遞增條件保持輸出圖像從黑到白順序增加）B、當(dāng)0≤r≤1時，0≤T(r)≤1。（輸出灰度范圍一致）直方圖均衡化從s到r的反變換：

r=T

－１(s)從s到r的反變換：證明：（自學(xué)內(nèi)容）由概率論理論可知，如果已知隨機變量ξ的概率密度函數(shù)為pr(r)，而隨機變量η是ξ的函數(shù)，即η=T(ξ)，η的概率密度為ps

(s)，所以可由pr(r)求出ps(s)。因為s=T(r)是單調(diào)增加的，因此它的反函數(shù)r=T-1(s)也是單調(diào)函數(shù)。在這種情況下，η＜s且僅當(dāng)ξ＜r時發(fā)生，所以可以求得隨機變量η的分布函數(shù)為（推導(dǎo)）對上式兩邊求導(dǎo)，即可得到隨機變量η的分布密度函數(shù)ps(s)為通過變換函數(shù)T(r)可以控制圖像灰度級的概率密度函數(shù)，從而改變圖像的灰度層次。這就是直方圖修改技術(shù)的理論基礎(chǔ)。證明：（自學(xué)內(nèi)容）由概率論理論可知，如果已知隨機（3）累積分布函數(shù)（CDF）（4）s的概率密度均勻（均衡化）（3）累積分布函數(shù)（CDF）（4）s的概率密度均勻（（5）離散情況下的算法：A、列出原始圖像的灰度級

B、統(tǒng)計各灰度級的像素數(shù)目C、計算原始圖像直方圖各灰度級的頻數(shù)D、計算累積分布函數(shù)F、應(yīng)用以下公式計算映射后的輸出圖像的灰度級，P為輸出圖像灰度級的個數(shù)，其中INT為取整符號：（5）離散情況下的算法：G、用映射關(guān)系修改原始圖像的灰度級，從而獲得直方圖近似為均勻分布的輸出圖像。G、用映射關(guān)系修改原始圖像的灰度級，從而獲得直方圖近似為均勻例假定有一幅總像素為n=64×64的圖像，灰度級數(shù)為8，各灰度級分布列于表中。對其均衡化計算過程如下：例假定有一幅總像素為n=64×64的圖像，灰度級數(shù)為8，直方圖均衡化示例直方圖均衡化示例直方圖均衡化示例

直方圖均衡化示例（a）經(jīng)直方圖均衡化后的Lena圖像；（b）均衡化后的Lena圖像的直方圖

（a）經(jīng)直方圖均衡化后的Lena圖像；（b）均衡化后的

例：例：注意看百分位(Percentile)這一項。一般軟件的百分位是當(dāng)前色階的像素數(shù)量÷總像素數(shù)量，而Photoshop不同，Photoshop顯示的是當(dāng)前色階與前面色階的所有像素數(shù)量÷總像素數(shù)量。因此圖C色階為100時的百分位就是(3+2)/6=5/6=83.33%，這個百分位其實就是我們要求的灰度值(范圍0~1)，把它轉(zhuǎn)換成0~255的范圍，要再乘255。注意看百分位(Percentile)這一項。一般軟件的百分位求出每個色階的百分位之后，再乘255，就可以求出其對應(yīng)的灰度值來。根據(jù)每個色階的色階->255*百分位的對應(yīng)關(guān)系組成一個灰度映射表，然后根據(jù)映射表來修改原來圖片每個像素的灰度值。對于上圖，用128替換50，用212替換100，用255替換200。這樣，灰度直方圖的均衡化就完成了。求出每個色階的百分位之后，再乘255，就可以求出其對應(yīng)的灰度《中外經(jīng)濟文化交流》課件02664631326641666543664661122346654321rknknk/nr5=1r1=1/5r2=2/5r3=3/5r4=4/5r0=014/364/365/366/362/365/36n5=14n1=4n2=5n3=6n4=2n0=5例:664631326641666543664661122346123456RkNk123456R第3章空域增強技術(shù)

3.1 幾何變換3.2 灰度級變換3.3 直方圖變換3.4 空間濾波基礎(chǔ)3.5 平滑空間濾波3.6 銳化空間濾波器第3章空域增強技術(shù)3.1 幾何變換噪聲及來源噪聲最常見的退化因素之一煩人的東西圖象中不希望有的部分圖象中不需要的部分 對信號來說，噪聲是一種外部干擾。但噪聲本身也是一種信號（攜帶了噪聲源的信息）噪聲及來源噪聲妨礙人們感覺器官對所接收的信源信息理解的因素噪聲在理論上可以定義為“不可預(yù)測，只能用概率統(tǒng)計方法來認識的隨機誤差?！蓖ǔＳ闷鋽?shù)字特征，均值方差、相關(guān)函數(shù)等對噪聲進行處理。噪聲妨礙人們感覺器官對所接收的信源信息理解的因素1、高斯噪聲噪聲灰度隨機變量用概率密度來刻畫《中外經(jīng)濟文化交流》課件022、均勻噪聲《中外經(jīng)濟文化交流》課件023、脈沖噪聲噪聲脈沖可以是正的或負的一般假設(shè)a和b都是“飽和”值雙極性脈沖噪聲也稱椒鹽噪聲

《中外經(jīng)濟文化交流》課件02圖像系統(tǒng)噪聲特點

1.噪聲在圖像中的分布和大小不規(guī)則

2.噪聲與圖像之間具有相關(guān)性3.噪聲具有疊加性總的來說，噪聲惡化了圖像的質(zhì)量，使圖像模糊，特征淹沒，給分析帶來了困難。因此，如何去除噪聲，是圖像處理的一個重要內(nèi)容。圖像系統(tǒng)噪聲特點總的來說，噪聲惡化了圖像的質(zhì)量，去除噪聲的方式圖像增強將圖像中感興趣的部分加以處理或突出有用的圖像特征，改善后的圖像并不一定要去逼近原圖像。圖像恢復(fù)圖像復(fù)原針對圖像降質(zhì)原因，設(shè)法補償降質(zhì)因素，使改善后的圖像盡可能地逼近原始圖像。去除噪聲的方式圖像增強將圖像中感興趣的部分加以處理或圖像恢空域圖像增強:空域過濾器1)空域過濾處理的基本概念空域過濾及過濾器的定義

使用空域模板進行的圖像處理，被稱為空域過濾。模板本身被稱為空域過濾器利用像素本身以及其鄰域像素的灰度關(guān)系進行增強的方法常稱為濾波（Filtering）

空域圖像增強:空域過濾器1)空域過濾處理的基本概念

圖像空間借助模板進行鄰域操作分類1： (1) 線性：如鄰域平均 (2) 非線性：如中值濾波

分類2：(1) 平滑：模糊，消除噪聲 (2) 銳化：增強邊緣的細節(jié) 圖像空間借助模板進行鄰域操作鄰域運算定義 輸出圖像中每個像素是由對應(yīng)的輸入像素及其一個鄰域內(nèi)的像素共同決定時的圖像運算。

鄰域運算線性濾波：LinearFiltering1、鄰域平均

系數(shù)都是正的 保持灰度值范圍（所有系數(shù)之和為1） 例：3

3模板線性濾波：LinearFiltering2、加權(quán)平均

不同位置的系數(shù)采用不同的值一般認為：離模板中心近的像素對濾波貢獻大，所以中心系數(shù)大；而周圍系數(shù)小系數(shù)的實用取值：最外周邊系數(shù)為1，內(nèi)部系數(shù)成正比例增加，中間系數(shù)最大2、加權(quán)平均主要線性空域濾波器低通濾波器主要用途：鈍化圖像、去除噪音高通濾波器主要用途：邊緣增強、邊緣提取帶通濾波器主要用途：刪除特定頻率、增強中很少用主要線性空域濾波器非線性過濾器的定義使用模板進行結(jié)果像素值的計算，結(jié)果值直接取決于像素鄰域的值，非線性過濾器的定義主要非線性濾波器中值濾波主要用途：鈍化圖像、去除噪音計算公式：R=mid{zk|k=1,2,…,9}最大值濾波主要用途：尋找最亮點計算公式：R=max{zk|k=1,2,…,9}最小值濾波主要用途：尋找最暗點計算公式：R=min{zk|k=1,2,…,9}主要非線性濾波器第3章空域增強技術(shù)

3.1 空域技術(shù)分類3.2 直接灰度映射3.3 直方圖變換3.4 空間濾波基礎(chǔ)3.5 平滑空間濾波3.6 銳化空間濾波器第3章空域增強技術(shù)3.1 空域技術(shù)分類利用Box模板（模板中所有系數(shù)都取相同值）對圖像進行模板操作（卷積運算）的圖像平滑方法。1）鄰域平均法（線性濾波）圖像的平滑作用主要是為了去除圖像中稱為噪聲的干擾信息。利用Box模板（模板中所有系數(shù)都取相同值）對圖像進行模板操作鄰域平均法的數(shù)學(xué)含義可用下式表示：式中：x,y=0,1,…,N-1；S是以(x,y)為中心的鄰域的集合，M是S內(nèi)的點數(shù)。其主要優(yōu)點是算法簡單，計算速度快，但會造成圖像一定程度上的模糊。鄰域平均法的平滑效果與所采用領(lǐng)域的半徑（模板大?。┯嘘P(guān)。半徑越大，則圖像的模糊程度越大。鄰域平均法

鄰域平均法的數(shù)學(xué)含義可用下式表示：式中：x,y=鄰域平均法算法步驟：1、忽略圖像邊界數(shù)據(jù)。2、對相應(yīng)的元素做加權(quán)求和，即采用BOX模板對當(dāng)前像素及其相鄰像素點進行統(tǒng)一平均處理。鄰域平均法算法步驟：（1+2+1+1+2+2+5+7+6）/9=3（2+1+4+2+2+3+7+6+8）/9=4（1+4+3+2+3+4+6+8+9）/9=4（1+2+2+5+7+6+5+7+6）/9=4（2+2+3+7+6+8+7+6+8）/9=5（2+3+4+6+8+9+6+8+8）/9=6（5+7+6+5+7+6+5+6+7）/9=6（7+6+8+7+6+8+6+7+8）/9=7（6+8+9+6+8+8+7+8+9）/9=812143122345768957688567891*1*1*1*1*1*1*1*1*34445768612143122345768957688567891*1*1*1*1*1*1*1*1*12143122345768957688567891*1*1*1*1*1*1*1*1*12143122345768957688567891*1*1*1*1*1*1*1*1*12143122345768957688567891*1*1*1*1*1*1*1*1*12143122345768957688567891*1*1*1*1*1*1*1*1*12143122345768957688567891*1*1*1*1*1*1*1*1*12143122345768957688567891*1*1*1*1*1*1*1*1*12143122345768957688567891*1*1*1*1*1*1*1*1*4.4.3鄰域平均法

（1+2+1+1+2+2+5+7+6）/9=3（2+1+

Box模板對當(dāng)前像素及其相鄰的像素統(tǒng)一進行平均處理，這樣就可以濾去圖像中的噪聲。3×3Box模板平滑處理示意圖

12143122345768957688567891214313444545695678856789Box模板對當(dāng)前像素及其相鄰的像素統(tǒng)一進行平圖像的領(lǐng)域平均法(a)原始圖像；(b)鄰域平均后的結(jié)果

觀察下面兩幅圖，總結(jié)鄰域平均的效果。

結(jié)論：經(jīng)過鄰域平均法處理后，雖然圖像的噪聲得到了抑制，但圖像細節(jié)也變得相對模糊了。圖像的領(lǐng)域平均法觀察下面兩幅圖，總結(jié)鄰域（a）原圖像（b）3*3均值濾波（c）5*5均值濾波（d）9*9均值濾波（e）15*15均值濾波（f）35*35均值濾波觀察6幅圖，總結(jié)鄰域平均模板大小對濾波結(jié)果的影響。（a）原圖像觀察6幅圖，總結(jié)鄰域平均模板大小實例(a)原始圖(b)噪聲圖(c)3×3(d)5×5(e)7×7(f)9×9(g)11×11模板尺寸增大時，對噪聲消除效果增強，但圖像變得模糊，即邊緣細節(jié)減少實例(a)原始圖模板尺寸增大時，對噪聲消除效果增強，但圖像變1.中值濾波原理中值濾波就是用一個奇數(shù)點的移動窗口，先將小窗口內(nèi)的所有像素的灰度按從大到小的順序排列，將中間值作為（x，y）處的灰度值。假設(shè)窗口內(nèi)有五點，其值為80、90、200、110和120，那么此窗口內(nèi)各點的中值即為110。2中值濾波（非線性濾波）1.中值濾波原理2中值濾波（非線性濾波）作用：既消除噪聲又保持細節(jié)（不模糊）中值（median）濾波器 方法：(1)將模板中心與像素位置重合 (2)讀取模板下各對應(yīng)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)將這個中間值賦給模板中心位置像素分類：1D（1維）和2D作用：既消除噪聲又保持細節(jié)（不模糊）111555111555111555111555111155551111111155051115555111555511105551115555用3*3方形窗中值濾波1，1，1，1，1，1，1，1，10，5，5，5，5，5，5，5，5？111555111555111555111555111155取3X3窗口中值濾波法例從小到大排列，取中間值取3X3窗口中值濾波法例從小到大排列，取中間值中值濾波對持續(xù)期小于窗寬（N=5）的1/2的脈沖將進行抑制---單脈沖中值濾波對持續(xù)期小于窗寬（N=5）的1/2的脈沖將中值濾波對持續(xù)期小于窗寬（N=5）的1/2的脈沖將進行抑制---雙脈沖中值濾波對持續(xù)期小于窗寬（N=5）的1/2的脈沖將中值濾波對持續(xù)期小于窗寬（N=5）的1/2的脈沖將進行抑制---三脈沖中值濾波對持續(xù)期小于窗寬（N=5）的1/2的脈沖將中值濾波對持續(xù)期小于窗寬（N=5）的1/2的脈沖將進行抑制---階躍中值濾波對持續(xù)期小于窗寬（N=5）的1/2的脈沖將中值濾波對持續(xù)期小于窗寬（N=5）的1/2的脈沖將進行抑制---斜坡中值濾波對持續(xù)期小于窗寬（N=5）的1/2的脈沖將中值濾波對持續(xù)期小于窗寬（N=5）的1/2的脈沖將進行抑制---三角形中值濾波對持續(xù)期小于窗寬（N=5）的1/2的脈沖將

一維中值濾波的概念很容易推廣到二維。一般來說，二維中值濾波器比一維濾波器更能抑制噪聲。二維中值濾波器的窗口形狀可以有多種，如線狀、方形、十字形、圓形、菱形等（見圖）。不同形狀的窗口產(chǎn)生不同的濾波效果，使用中必須根據(jù)圖像的內(nèi)容和不同的要求加以選擇。從以往的經(jīng)驗看，方形或圓形窗口適宜于外輪廓線較長的物體圖像，而十字形窗口對有尖頂角狀的圖像效果好。一維中值濾波的概念很容易推廣到二維。一般來說

圖(a)為原圖像；圖(b)為加椒鹽噪聲的圖像；圖(c)和圖(d)分別為3×3、5×5模板進行中值濾波的結(jié)果?？梢娭兄禐V波法能有效削弱椒鹽噪聲，且比鄰域、超限像素平均法更有效。圖(a)為原圖像；圖(b)為加椒鹽噪聲的圖像；噪聲平滑實驗圖像（a）Lena原圖；（b）高斯噪聲；（c）椒鹽噪聲；(d)對(b)平均平滑；(e)對(c)平均平滑；(f)對(b)5×5中值濾波；(g)對(c)5×5中值濾波abcdefg噪聲平滑實驗圖像abcdefg第3章空域增強技術(shù)

3.1 空域技術(shù)分類3.2 直接灰度映射3.3 直方圖變換3.4 空間濾波基礎(chǔ)3.5 平滑空間濾波3.6 銳化空間濾波器第3章空域增強技術(shù)3.1 空域技術(shù)分類圖像銳化

在圖像的識別中常需要突出邊緣和輪廓信息。圖像銳化就是增強圖像的邊緣或輪廓。圖像平滑通過積分過程使得圖像邊緣模糊，圖像銳化則通過微分而使圖像邊緣突出、清晰。

圖像銳化在圖像的識別中常需要突出邊緣和輪廓信息銳化過濾器的主要用途印刷中的細微層次強調(diào)。彌補掃描、掛網(wǎng)對圖像的鈍化超聲探測成象，分辨率低，邊緣模糊，通過銳化來改善圖像識別中，分割前的邊緣提取銳化處理恢復(fù)過度鈍化、暴光不足的圖像銳化過濾器的主要用途《中外經(jīng)濟文化交流》課件02結(jié)論:（1）一階微分產(chǎn)生較粗的邊緣，二階微分則細的多；（2）二階微分對細節(jié)（如點和線）的響應(yīng)要比一階微分強很多；（3）一階微分對灰度階梯有較強的響應(yīng)；（4）二階微分對灰度級階梯變化產(chǎn)生雙響應(yīng)。結(jié)論:1.梯度法對于圖像函數(shù)f(i,j)，它在點(i,j)處的梯度（f（x，y）在其最大變化率方向上的單位距離所增強的量）是一個矢量，定義為1.梯度法梯度的性質(zhì):（1）梯度的方向在函數(shù)f(i,j)最大變化率的方向上。（2）梯度的幅度用G［f(i,j)］表示，并由下式算出:梯度的性質(zhì):對于數(shù)字圖像而言，可近似為水平垂直差分法對于數(shù)字圖像而言，可近似為水平垂直差分法交叉差分法（Robert梯度)交叉差分法（Robert梯度)第一種：各點的灰度g(x,

y)等于該點的梯度幅度g(x,y)=G［f(x,y)］ 特點是增強的圖像僅顯示灰度變化比較陡的邊緣輪廓，而灰度變化平緩的區(qū)域則呈黑色。一旦梯度算出后，就可根據(jù)不同的需要生成不同的梯度增強圖像。第一種：各點的灰度g(x,y)等于該點的梯度幅度圖像梯度銳化結(jié)果(a)二值圖像；(b)梯度運算結(jié)果圖像梯度銳化結(jié)果第二種：增強的圖像使式中：T是一個非負的閾值，適當(dāng)選取T，即可使明顯的邊緣輪廓得到突出，又不會破壞原灰度變化比較平緩的背景。第二種：增強的圖像使式中：T是一個非負的閾值，適當(dāng)選取T，第三種：式中：T是根據(jù)需要指定的一個灰度級，它將明顯邊緣用一固定的灰度級LG來實現(xiàn)。第三種：式中：T是根據(jù)需要指定的一個灰度級，它將明第四種：此法將背景用一個固定灰度級LG來實現(xiàn)，便于研究邊緣灰度的變化。第四種：此法將背景用一個固定灰度級LG來實現(xiàn)，便于研第五種:

此法將背景和邊緣用二值圖像表示，便于研究邊緣所在位置。第五種:此法將背景和邊緣用二值圖像表示，便于研究邊緣所

2.Sobel算子

采用梯度微分銳化圖像，同時會使噪聲、條紋得到增強，Sobel算子則在一定程度上克服了這個問題。計算3×3窗口的灰度，將其作為變換后圖像f(i,j)的灰度。2.Sobel算子-101-202-101-1-2-1000121SxSy可用g=|Sx|+|Sy|來代替

1.