图像处理chapter4-03教案分析.ppt

(数字)图像处理 Digital Image Processing 第4章 图像增强 4.1 灰度级修正 4.2 图像的同态增晰 4.3 图像平滑 4.4 图像锐化 4.5 图像伪彩色处理 4.6 图像的几何校正 1.梯度法 2. Sobel算子 4.4.2 拉普拉斯算子 拉普拉斯算子处理是常用的边缘增强处理算子，它是各向同性的二阶导数 如果图像的模糊是由扩散现象引起的（如胶片颗粒化学扩散，光点散射），则锐化后的图像g为 例1，设有一数字图像f(i,j)=1×n，其各点的灰度级值如下所列： …，0，0，0，1，2，3，4，5，5，5，5，5，5，6，6，6，6，6，6，3，3，3，3，3，…。 计算及锐化后的各点灰度级值g (设k=1)。 从以上例子可以看出，在灰度级斜坡底部（如第3点）和界线的低灰度级侧（如第13、20点）形成下冲。在灰度级斜坡顶部（如第8点）和界线的高灰度级侧（如第14、19点）形成上冲。在灰度级平坦区域（如第9～12点，第15～18点），运算前后没有变化。如图所示。 Krisch 模板 4.5 图像伪彩色处理 4.5.1 图像的彩色表示 RGB表示 HSI表示 CMYB表示 YUV/YCrCb表示 4.5.2 伪彩色处理 是指通过将每个灰度级匹配到彩色空间上的一点，将单色图像映射为一幅彩色图像的一种变换。 或者说把黑白图象处理成伪彩色图象。 密度分割 2.灰度级彩色变换 伪彩色处理灰度变换曲线 由此可见， f(x,y)=0， 则IB (x,y)=L， IR(x,y)= IG(x,y)=0，从而显示蓝色。 f(x,y)=L/2，则IG(x,y)=L，IR(x,y)= IG(x,y)=0，从而显示绿色。 f(x,y)=L， 则IR(x,y)= L，IB(x,y)= IG(x,y)=0，从而显示红色。 3. 滤波法 假彩色处理 4.5 图像的几何校正 平移 旋转 放大缩小 反转 延展 几何变形 最邻近插值方法 Nearest neighbour 双线性插值方法 Bilinear 双三次曲线插值方法 Bicubic,... 几何运算 双线性内插 灰度插值 伪彩色图像 假彩色图像 假彩色图像 伪彩色图像 (a)原图像 (b)梯形失真 (c)枕形失真 (d)桶形失真 几种典型的几何失真 问题提出 图像典型的几何失真 梯形失真、枕形失真、桶形失真 解决方案 f(x’, y’) g(x, y ) 解决方法 1、插值方法 原图 最邻近插值法 双线性插值法 (a) 原图像 (b) 拉普拉斯锐化后图像 拉普拉斯锐化前、后图像 拉普拉斯模板 0 1 0 -4 1 0 1 0 拉普拉斯模板 1 1 1 -8 1 1 1 1 拉普拉斯模板 1 0 1 0 -4 0 1 0 1 Prewitt模板 -1 0 1 -1 0 1 -1 0 1 Prewitt模板 1 1 1 0 0 0 -1 -1 -1 1 1 0 -1 -1 1 1 0 -1 -1 1 1 0 -1 -1 1 1 0 -1 -1 1 1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 -1 -1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 1 1 0 -1 -1 1 1 1 0 -1 1 1 1 1 0 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 0 1 -1 -1 0 1 1 -1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 (a) 二值图像 (b) 拉普拉斯运算结果 拉普拉斯锐化结果 几种常见的高通滤波器 （1）理想高通滤波器 （2）巴特沃思高通滤波器 3阶巴特沃思高通滤波器转移函数三维图 3阶巴特沃思高通滤波器转移函数剖面图 （3）指数形高通滤波器 3阶指数形高通滤波器转移函数三维图 3阶指数形高通滤波器转移函数剖面图 （4）梯形高通滤波器 梯形高通滤波器转移函数三维图 梯形高通滤波器转