圖像處理和分析技術(shù) TIPA-03-Talk.ppt

1、2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,1 / 32,圖像處理和分析技術(shù),章毓晉 清華大學(xué)電子工程系 100084 北京,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,2 / 32,第3章 圖像增強(qiáng)技術(shù),3.1圖像灰度映射 3.2直方圖均衡化 3.3直方圖規(guī)定化 3.4圖像間算術(shù)和邏輯運(yùn)算 3.5空域卷積濾波 3.6頻域低通濾波 3.7頻域高通濾波,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,3 / 32,變換曲線：將(x, y)處的灰度 f 映射為g 映射規(guī)則 1.圖像求反 將原圖灰度值翻轉(zhuǎn) 2.增強(qiáng)對(duì)比度 增強(qiáng)原圖各部分之間的反差 3.壓縮動(dòng)態(tài)范圍 對(duì)原圖進(jìn)行灰度壓縮,3.1圖像灰度映射

2、,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,4 / 32,3.1圖像灰度映射,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,5 / 32,3.1圖像灰度映射,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,6 / 32,3.2直方圖均衡化,統(tǒng)計(jì)直方圖 1個(gè)1-D的離散函數(shù) 提供了原圖的灰度值分布情況 例3.2.1 不同類型圖像和其直方圖,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,7 / 32,3.2直方圖均衡化,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,8 / 32,3.2直方圖均衡化,原理和步驟 增強(qiáng)函數(shù)需要滿足2個(gè)條件： (1)單值單增函數(shù) (2)保證變換前后灰度值動(dòng)態(tài)范圍一致性 累積直方

3、圖,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,9 / 32,3.2直方圖均衡化,直方圖均衡化計(jì)算,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,10 / 32,3.2直方圖均衡化,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,11 / 32,3.2直方圖均衡化,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,12 / 32,3.3直方圖規(guī)定化,將原始圖直方圖轉(zhuǎn)換為期望直方圖 原理和步驟 1.對(duì)原始圖的直方圖進(jìn)行灰度均衡化 2.計(jì)算能使規(guī)定的直方圖均衡化的變換 3.將原始直方圖對(duì)應(yīng)映射到規(guī)定直方圖 例3.3.1直方圖規(guī)定化效果示例,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,13 / 32,3.3直方

4、圖規(guī)定化,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,14 / 32,3.3直方圖規(guī)定化,單映射規(guī)則,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,15 / 32,3.3直方圖規(guī)定化,多映射規(guī)則,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,16 / 32,3.4圖像間算術(shù)和邏輯運(yùn)算,算術(shù)運(yùn)算 一般用于灰度圖像 (1)加法：記為p + q (2)減法：記為p q (3)乘法：記為p q （也可寫為pq和p q） (4)除法：記為p q,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,17 / 32,3.4圖像間算術(shù)和邏輯運(yùn)算,邏輯運(yùn)算 一般用于二值圖像 (1)與（AND）運(yùn)算：記為p AND q （也

5、可寫為pq） (2)或（OR）運(yùn)算：記為p OR q（也可寫為p + q） (3)補(bǔ)（COMPLEMENT）運(yùn)算：記為NOT q（也可寫為),2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,18 / 32,3.4圖像間算術(shù)和邏輯運(yùn)算,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,19 / 32,3.4圖像間算術(shù)和邏輯運(yùn)算,鄰域運(yùn)算 算術(shù)和邏輯運(yùn)算也可用于鄰域運(yùn)算 模板運(yùn)算 圖3.4.4,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,20 / 32,3.5空域卷積濾波,在圖像空間借助模板進(jìn)行卷積操作 平滑的目的可分為兩種： (1) 模糊：目的是在提取較大的目標(biāo)前去除太 小的細(xì)節(jié)或?qū)⒛繕?biāo)內(nèi)的小間斷連接起來(lái)

6、 (2) 消除噪聲,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,21 / 32,3.5空域卷積濾波,模板卷積主要步驟 (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)將模板上系數(shù)與模板下對(duì)應(yīng)像素相乘 (3)將所有乘積相加 (4)將和（模板的輸出響應(yīng)）賦給圖中對(duì)應(yīng)模板中心位置的像素,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,22 / 32,3.5空域卷積濾波,線性平滑濾波 模板的所有系數(shù)都是正的 鄰域平均：所有系數(shù)都為1 非線性平滑濾波 中值濾波器 既消除噪聲又保持圖像的細(xì)節(jié) 可以消除孤立的噪聲點(diǎn),2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,23 / 32,3.5空域卷積濾波

7、,中值濾波器工作步驟 (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1列 (4)找出這些值里排在中間的1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,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,24 / 32,3.5空域卷積濾波,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,25 / 32,3.5空域卷積濾波,線性銳化濾波 中心系數(shù)應(yīng)為正而周圍系數(shù)應(yīng)為負(fù) 高頻提升濾波器 把原始圖乘以1個(gè)放大系數(shù)A再減去平滑圖 例3.5.4線性銳化濾波與高頻提升濾波比較,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,26 / 32,

8、3.5空域卷積濾波,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,27 / 32,3.5空域卷積濾波,非線性銳化濾波 梯度是1個(gè)矢量由（用2個(gè)模板）分別沿x和y方向計(jì)算微分的結(jié)果構(gòu)成,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,28 / 32,3.6頻域低通濾波,卷積理論是頻域技術(shù)的基礎(chǔ) 頻率域中增強(qiáng)的主要步驟 (1)計(jì)算需增強(qiáng)圖的傅里葉變換 (2)將其與1個(gè)（根據(jù)需要設(shè)計(jì)的）轉(zhuǎn)移函數(shù)相乘 (3)再將結(jié)果傅里葉反變換以得到增強(qiáng)的圖,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,29 / 32,3.6頻域低通濾波,理想低通濾波器 巴特沃斯低通濾波器,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,30 / 32,3.7頻域高通濾波,理想高通濾波器 巴特沃斯高通濾波器,2020/8/1,ZYJ-TH-EE-IE,31 / 32,本章要點(diǎn),3.1節(jié)圖像增強(qiáng)的基本概念和利用灰度映射進(jìn)行增強(qiáng)的方法 3.2節(jié)圖像直方圖的計(jì)算和利用累積直方圖進(jìn)行增強(qiáng)的方法 3.3節(jié)直方圖規(guī)定化技術(shù)的原理和利用組映射規(guī)則進(jìn)行增強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn) 3.4節(jié)在圖像間可進(jìn)行的一些算術(shù)運(yùn)算和邏輯運(yùn)算 3.5節(jié)空域卷積濾波的原理和模板卷積的方法 3.6節(jié)頻域?yàn)V波的原理和頻域低通濾波的方式方法 3.7節(jié)頻域高通濾波的