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空域增強(qiáng)-鄰域運(yùn)算線性非線性空域增強(qiáng)-鄰域增強(qiáng)鄰域
對(duì)于圖像中的某個(gè)像元f(i,j),把以像元為中心一定距離內(nèi)的像元集合Aij={i±p,j±q}(p,q取任意整數(shù))叫做該像元的鄰域。f(I,j)f(I,j)4-鄰域8-鄰域
如果假設(shè)卷積函數(shù)為H(m,n),其大小為2M,2N。對(duì)應(yīng)圖像窗口內(nèi)灰度值為f(x-m,y-n)(m,n遍歷窗口),則卷積運(yùn)算可通過(guò)下式表示。卷積運(yùn)算在實(shí)際應(yīng)用中,經(jīng)常使圖像窗口與模板像元的灰度值對(duì)應(yīng)相乘再相加,相加的總和再除以模板內(nèi)所有值的和作為中心像元新的灰度值。模板運(yùn)算的公式為
建立在卷積運(yùn)算空域圖像平滑均值平滑設(shè)待處理圖像f(x,y)有N行N列,平滑后的圖像為g(x,y)。均值平滑指對(duì)原圖像每個(gè)像元在以它為中心的鄰域A內(nèi)取平均值,作為該像元新的灰度值。即1均值濾波器模板010101010111101111均值濾波器5x5均值平滑原始圖象11x11均值平滑2中值濾波器把局部區(qū)域中灰度的中央值作為區(qū)域中央象元的值。
351012162481055683746745833081019試用3*3的窗口對(duì)此進(jìn)行均值和中值濾波梯度的幅度:空間域圖像銳化
1梯度法矢量微分----梯度二元函數(shù)f(x,y)在坐標(biāo)點(diǎn)(x,y)處的梯度向量的定義:
連續(xù)域的微分----離散域的差分常見(jiàn)的梯度算子模板1-11-1Roberts-11-11-11111-1-1-1Prewitt-11-22-11121-1-2-1Sobel1-11-1水平、垂直梯度
Sobel算子、Prewitt算子不像普通梯度算子那樣用兩個(gè)像素之差值,而用兩列或兩行加權(quán)和之差值,其優(yōu)點(diǎn)為:由于引入了平均因素,因而對(duì)圖像中的隨機(jī)噪聲有一定的平滑作用由于它是相隔兩行或兩列的差分,故邊緣兩側(cè)的象元得到了增強(qiáng),邊緣顯得粗而亮?;驒z測(cè)垂直邊界:檢測(cè)水平邊界:檢測(cè)對(duì)角線邊界:2.定向檢測(cè):
當(dāng)有目的地檢測(cè)某一方向的邊、線或紋理特征時(shí),可選擇特定的模板卷積運(yùn)算作定向檢測(cè)。常用的模板為:或水平、垂直梯度Roberts梯度Sobel梯度3.拉普拉斯算子
拉普拉斯算子處理是常用的邊緣增強(qiáng)處理算子圖像銳化
3.拉普拉斯算子
對(duì)數(shù)字圖像來(lái)講,的二階偏導(dǎo)數(shù)可表示為:
為此,拉普拉斯算子為:
以模板形式表示為:
0101-41010所以拉普拉斯算
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