數(shù)字圖像處理

數(shù)字圖像處理圖像增強數(shù)字圖像處理

圖像增強的目的： 改善圖像視覺效果，提高圖像清晰度 轉換圖像形式，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，相關識別數(shù)字圖像處理第二節(jié) 直接灰度變換對比度：圖像亮度的最大值和最小值之比灰度變換：改變對比度，改善視覺效果一、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人說明：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）對比度擴展

圖像的對比度擴展數(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、灰度非線性變換對數(shù)變換指數(shù)變換0

f(x,y)g(x,y)a圖像的對數(shù)變換關系數(shù)字圖像處理

圖像的動態(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

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

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

0 閾值點 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，提到圖像的動態(tài)范圍和對比度提高。設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)，分別對兩幅圖像進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，處理過程中引入了噪音。圖像平滑的目的：改善圖像質量，抽取對象特征處理方法： 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像素點取一個鄰域，見這個領域中平均值作為這個像素的灰度值。數(shù)字圖像處理半徑=點＋的鄰域點＋的鄰域半徑=鄰域平均法

鄰域平均法實例數(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、中值濾波利用一個含有奇數(shù)個像素的滑動窗口,將窗口正中點的灰度值用窗口中各點的中值代替。數(shù)字圖像處理中值濾波的主要特性1、對某些輸入信號中值濾波具有不變性2、可以減弱隨機噪音和脈沖干擾幾種二維中值濾波的常用窗口及其對應的不變圖形數(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果c)8幅圖像疊加平均的結果數(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應圖像的傅立葉變換的高頻部分，圖像背景對應低頻部分，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果c)巴特沃斯濾波器平滑結果數(shù)字圖像處理第五節(jié) 圖像的銳化 圖像平滑的目的：增強圖像中的輪廓邊緣、細節(jié)以及灰度跳變的部分，改善圖像質量，抽取對象特征一、微分法微分是計算信號的變化率，可以加強高頻分量，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表示:水平垂直差分近似羅伯特梯度法絕對差算法近似數(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、拉普拉斯算子信號的二階導數(shù)，其離散形式為：數(shù)字圖像處理0101－41010拉普拉斯運算模板數(shù)字圖像處理

a) b)

梯度法和拉普拉斯運算法的對比數(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c)

轉移函數(shù)加1個常數(shù)得到的結果數(shù)字圖像處理第六節(jié) 微彩色增強 一、亮度切割法x,yl1L紅色藍色 l1 l2 ……li …………lM-1 lM l

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