工业机器视觉4数字图像解剖.ppt

第三章 数字图像分析 引子 图像分析技术分类的三种基本范畴 低级处理：图像获取、预处理，不需要智能 中级处理：图像分割、表示与描述，需要智能 高级处理：图像识别、解释，缺少理论，为降 低难度，设计得更专用。 第三章 数字图像分析 图像分析系统的构成 第三章 数字图像分析 3.1 图像增强 3.2 图像分割 3.3 特征提取 3.4 识别与解释 第一节 图像增强 3.1.1 图像增强引言 3.1.2 空域图像增强 3.1.3 频域图像增强 3.1.1 图像增强:图像增强引言 图像增强引言 图像增强的定义 图像增强的空域法 图像增强的频域法 3.1.1 图像增强:图像增强引言 图像增强的定义 图像增强技术的主要目标是，通过对图像的处理，使图像比处理前更适合一个特定的应用——预处理 可能的应用：显示、打印、印刷、识别、分析、创艺等 可能的处理策略：空域策略、频域策略 3.1.1 图像增强:图像增强引言 图像增强的定义 可能的处理： 去除噪音 边缘增强 提高对比度 增加亮度 改善颜色效果 改善细微层次 通常与改善视觉效果相一致 3.1.1 图像增强:图像增强引言 图像增强的定义 可能的处理： 边缘增强 3.1.1 图像增强:图像增强引言 图像增强的定义 可能的处理： 提高对比度 增加亮度 改善颜色效果 3.1.1 图像增强:图像增强引言 图像增强的空域法 点运算法——灰度级变换 寻找一个合适的变换T 模板运算法——空域过滤器 寻找一个合适的模板 几何变换法——变形矫正 基于色彩的处理 3.1.1 图像增强:图像增强引言 图像增强的频域法 频域增强的理论基础 频域增强的处理方法 频域增强与空域增强的关系 3.1.1 图像增强:图像增强引言 频域增强的理论基础 卷积理论 被处理图像f(x,y) 变换函数h(x,y) /*线性、位置无关操作 目标图像g(x,y) 有卷积：g(x,y) = h(x,y) * f(x,y) 有等式：G(u,v) = H(u,v)F(u,v) 有等式：g(x,y) = F-1[H(u,v)F(u,v)] 3.1.1 图像增强:图像增强引言 频域增强的原理 频率平面与图像空域特性的关系 图像变化平缓的部分靠近频率平面的圆心，这个区域为低频区域 图像中的边、噪音、变化陡峻的部分，以放射方向离开频率平面的圆心，这个区域为高频区域 3.1.1 图像增强:图像增强引言 频域增强的原理 3.1.1 图像增强:图像增强引言 频域增强的原理 3.1.1 图像增强:图像增强引言 频域增强的处理方法 对于给定的图像f(x,y)和目标，计算出它的傅立叶变换F(u,v) 选择一个变换函数H(u,v) /*并非到空域找 计算出目标图像g(x,y) g(x,y) = F-1[H(u,v)F(u,v)] 3.1.1 图像增强:图像增强引言 频域增强与空域模板增强的关系 卷积的离散表达式，基本上可以理解为模板运算的数学表达方式 M-1 N-1 g(x,y) = f*h = ? ? f(m,n)h(x – m, y – n) m=0 n=0 因此，卷积的冲击响应h(x,y)，被称为空域卷积模板，这种称谓仅在模板相对中心原点是对称的时，才是成立的 3.1.1 图像增强:图像增强引言 频域增强与空域增强的关系 在实践中，小的空间模板比傅立叶变换用得多得多，因为它们易于实现，操作快捷。 对于很多在空域上难以表述清楚的问题，对频域概念的理解就显得十分重要。在压缩中我们会体会到 3.1.2 图像增强:空域增强 3.1.2.1 点运算增强 3.1.2.2 直方图增强 3.1.2.3 彩色图像增强 3.1.2.4 空域过滤器 3.1.2.1 图像增强:点运算增强 点运算——灰度级变换增强 灰度级变换的应用 亮度调整、对比度拉伸、灰度级切片 获取变换函数的方法 固定函数、交互样点插值、直方图 灰度级变换的分析 3.1.2.1 图像增强:点运算增强 灰度级变换的应用之一 亮度调整——加亮、减暗图像 3.1.2.1 图像增强:点运算增强 3.1.2.1 图像增强:点运算增强 3.1.2.1 图像增强:点运算增强 通过直方图得到两个拐点P1、P2的位置 3.1.2.1 图像增强:点运算增强 3.1.2.1 图像增强:点运算增强 3.1.2.1 图像增强:点运算增强 3.1.2.1 图像增强:点运算增强 3.1.2.1 图像增强:点运算增强 灰度级变换的分析 灰度级变换对图像层次有负面影响 原因：由于变换是在有限个灰度级上进行的，因此会造成层次的减少（见实例） 改进：通过输入较多层次（如28)，保证在图像上进行灰度级变换后，其输出