matlab在數(shù)字圖像處理中的應(yīng)用課件

1、2022/8/191主要內(nèi)容概述1空域增強(qiáng)2頻域增強(qiáng)3第1頁，共22頁。2022/8/192圖像增強(qiáng)目的通過某種技術(shù)有選擇地突出對某一具體應(yīng)用有用的信息，削弱或抑制一些無用的信息。分類空域增強(qiáng)方法：直接對每一像素的灰度值進(jìn)行處理；灰度變換：基于點(diǎn)操作。常用的有灰度線性拉伸、直方圖均衡化等空域?yàn)V波：基于模板操作。得到該像素的新的灰度值。常用的有圖像平滑與銳化。頻域增強(qiáng)方法：在圖像的頻域內(nèi)，對頻譜進(jìn)行操作和處理，然后通過逆變換獲得增強(qiáng)后的圖像。按所處理的對象可分為灰度圖像增強(qiáng)和彩色圖像增強(qiáng) 。第2頁，共22頁。2022/8/193主要內(nèi)容概述1空域增強(qiáng)2頻域增強(qiáng)3第3頁，共22頁。2022/8/1

2、94空域圖像增強(qiáng)空域增強(qiáng)是指直接在圖像所在的二維空間進(jìn)行增強(qiáng)處理，即增強(qiáng)構(gòu)成圖像的像素?？臻g域增強(qiáng)方法主要有灰度變換增強(qiáng)、直方圖增強(qiáng)、圖像平滑和圖像銳化等。第4頁，共22頁。2022/8/195直接灰度變換定義：將圖像的灰度級映射到一個(gè)新的范圍。J=imadjust(I, low_in high_in, low_out high_out，gamma)I：原始圖像low_in high_in：圖像I需調(diào)整的灰度范圍low_out high_out：輸出圖像的灰度范圍 gamma：描述I和J關(guān)系曲線的形狀，默認(rèn)為1，表示線性變換；gamma1，表示弱映射，圖像整體變暗；gamma1，表示強(qiáng)映射，圖

3、像整體變量。第5頁，共22頁。2022/8/196直接灰度變換灰度直方圖是灰度值的函數(shù)，它描述了圖像中各灰度值的像素個(gè)數(shù)通常用橫坐標(biāo)表示像素的灰度級別，縱坐標(biāo)表示對應(yīng)的灰度級出現(xiàn)的頻率（像素的個(gè)數(shù)）使用imadjust函數(shù)步驟：繪制直方圖，觀察灰度范圍將灰度范圍轉(zhuǎn)換為0.01.0之間第6頁，共22頁。2022/8/197直接灰度變換例2-1 直接灰度變換I=imread(pout.tif);subplot(2,2,1);imshow(I);subplot(2,2,2);imhist(I);J=imadjust(I,0.3 0.7,0 1);subplot(2,2,3);imshow(J);su

4、bplot(2,2,4);imhist(J);第7頁，共22頁。2022/8/198分段線性拉伸直接灰度變換將原始輸入圖像中的灰度值不加區(qū)別地?cái)U(kuò)展。在實(shí)際應(yīng)用中，為了突出圖像中感興趣的研究對象，常常要求局部擴(kuò)展拉伸某一范圍的灰度值，或?qū)Σ煌秶幕叶戎颠M(jìn)行不同的拉伸處理，即分段線性拉伸。 第8頁，共22頁。2022/8/199分段線性拉伸分段線性拉伸示意圖分段線性拉伸公式第9頁，共22頁。2022/8/1910分段線性拉伸分段拉伸思路 I = imread(1.png); I = rgb2gray(I); % 對I進(jìn)行分段線性拉伸，存于g J = mat2gray(g);第10頁，共22頁。2

5、022/8/1911直方圖均衡化灰度直方圖反映了一幅圖像的灰度分布情況。大多數(shù)像素灰度值取在較暗區(qū)域，圖像將偏暗。圖像的像素灰度值集中在亮區(qū)，圖像將偏亮。直方圖均衡化：把原圖像的直方圖變換成均勻分布的形式，這樣增加了像素灰度值的動(dòng)態(tài)范圍，從而達(dá)到增強(qiáng)圖像整體對比度的效果。使用histeq函數(shù)實(shí)現(xiàn)直方圖均衡化。 J= histeq (I,N) 對圖像I進(jìn)行變換，返回有N個(gè)灰度級的圖像J，N的默認(rèn)值為64。第11頁，共22頁。2022/8/1912直方圖均衡化例2-2 直方圖均衡化I=imread(pout.tif);imshow(I);figure,imhist(I);J,T=histeq(I,

6、64)figure,imshow(J);figure,imhist(J);改變灰度出現(xiàn)次數(shù)所對應(yīng)的灰度級，使等長區(qū)間內(nèi)出現(xiàn)的像素總數(shù)接近相等。第12頁，共22頁。2022/8/1913空域?yàn)V波增強(qiáng)空域?yàn)V波：借助模板對圖像進(jìn)行鄰域操作。按功能分平滑濾波器：模糊和去除噪聲。銳化濾波器：增強(qiáng)被模糊的細(xì)節(jié)邊緣。第13頁，共22頁。2022/8/1914空域?yàn)V波增強(qiáng)MATLAB的圖像處理工具箱提供imnoise函數(shù)，可以用該函數(shù)給圖像添加不同類型的噪聲。J=imnoise(I, type, parameters)I：加噪聲前的圖像J：加噪聲后的圖像type：噪聲類型。類型參數(shù)說明gaussianm,v均

7、值為m,方差為v的高斯噪聲localvarv均值為0,方差為v的高斯噪聲possion無泊松噪聲Salt & pepperd密度為d的椒鹽噪聲specklev均值為0,方差為v的均勻分布的隨機(jī)噪聲第14頁，共22頁。2022/8/1915空域平滑濾波空域平滑濾波器常用的有鄰域平均法和中值濾波法，前者是線性的，后者則是非線性的。鄰域平均法：又稱均值濾波，屬于線性低通濾波器。利用幾個(gè)像素灰度的平均值代替每個(gè)像素的灰度。模板：模板越大，平滑的效果越明顯。也可能使圖像目標(biāo)區(qū)域的邊界變得模糊。第15頁，共22頁。2022/8/1916空域平滑濾波fspecial 產(chǎn)生由 type 指定的二維濾波器 H=

8、fspecial(type)tpye說明type說明gaussian高斯低通濾波器sobelSobel水平邊緣增強(qiáng)濾波器laplacian近似二維拉普拉斯運(yùn)算濾波器prewittPrewitt水平邊緣增強(qiáng)濾波器log高斯-拉普拉斯(LOG)運(yùn)算濾波器average均值濾波unsharp模糊對比增強(qiáng)濾波器 .filter2：用指定的濾波器模板H對原圖X進(jìn)行二維線性濾波 Y=filter2(H, X) 第16頁，共22頁。2022/8/1917空域平滑濾波例2-3 鄰域平均法I1=imread(blood1.tif);I=imnoise(I1,salt & pepper,0.02);K1=filt

9、er2(fspecial(average,3),I)/255;K2=filter2(fspecial(average,5),I)/255;K3=filter2(fspecial(average,7),I)/255;subplot(2,2,1);imshow(I); title(噪聲圖像) ;subplot(2,2,2);imshow(K1);title(33);subplot(2,2,3);imshow(K2); title(55);subplot(2,2,4);imshow(K2); title(77);第17頁，共22頁。2022/8/1918空域平滑濾波中值濾波既可以消除噪聲，又可以保持

10、圖像的細(xì)節(jié)非線性平滑濾波器。它首先確定一個(gè)奇數(shù)像素窗口W，窗口內(nèi)各像素按灰度值從小到大排序后，用中間位置灰度值代替原灰度值。medfilt2來實(shí)現(xiàn)二維中值濾波 B = medfilt2(A, m,n) m,n模板大小，默認(rèn)3 3第18頁，共22頁。2022/8/1919例2-4 中值濾波I=imread(eight.tif);imshow(I);J=imnoise(I,gaussian,0,0.02);K1=medfilt2(J，3，3);K2=medfilt2(J，5，5);K3=medfilt2(J，7，7);figure,imshow(K1);figure,imshow(K2);figure,imshow(K2);空域平滑濾波原始圖像噪聲圖像第19頁，共22頁。2022/8/1920 3 3 5 5 7 7窗口越大，細(xì)節(jié)丟失越多空域平滑濾波第20頁，共22頁。2022/8/1921主要內(nèi)容概述1空域增強(qiáng)2頻域增