数字图像处理第三章.ppt

ZYJ-TH-EE-IE 3.3 直方图规定化 3.3 直方图规定化 3.3 直方图规定化 3.3 直方图规定化 3.3 直方图规定化 3.3 直方图规定化 3.3 直方图规定化 3.3 直方图规定化 3.3 直方图规定化 3.3 直方图规定化 3.3 直方图规定化 3.3 直方图规定化 单映射规则 3.3 直方图规定化 多映射规则 3.4 图像间算术和逻辑运算 算术运算 一般用于灰度图像 (1)　加法：记为p + q (2)　减法：记为p – q (3)　乘法：记为p ? q （也可写为pq和p ? q） (4)　除法：记为p q 3.4 图像间算术和逻辑运算 逻辑运算 一般用于二值图像 (1)　与（AND）运算：记为p AND q （也可写为p·q） (2)　或（OR）运算：记为p OR q （也可写为p + q） (3)　补（COMPLEMENT）运算： 记为NOT q（也可写为) 3.4 图像间算术和逻辑运算 3.4 图像间算术和逻辑运算 3.4 图像间算术和逻辑运算 3.4 图像间算术和逻辑运算 邻域运算 算术和逻辑运算也可用于邻域运算 模板运算 图3.4.4 P89 例3.4.1 用图像平均消除随机噪声 P67 3.4 图像间算术和逻辑运算 3.4.1 3.4.2 3.4 图像间算术和逻辑运算 P67 3.5 空域卷积滤波 在图像空间借助模板进行卷积操作 平滑的目的可分为两种： (1) 模糊：目的是在提取较大的目标前去除太 小的细节或将目标内的小间断连接起来 (2) 消除噪声 3.5 空域卷积滤波 模板卷积主要步骤 (1)　将模板在图中漫游，并将模板中心与 图中某个像素位置重合 (2)　将模板上系数与模板下对应像素相乘 (3)　将所有乘积相加 (4)　将和（模板的输出响应）赋给图中对 应模板中心位置的像素 3.5 空域卷积滤波 3.5 空域卷积滤波 线性平滑滤波 　 模板的所有系数都是正的 邻域平均：所有系数都为1 非线性平滑滤波 中值滤波器 既消除噪声又保持图像的细节 可以消除孤立的噪声点 虽然均值滤波器对噪声有抑制作用，但同时会使图像变得模糊。即使是加权均值滤波，改善的效果也是有限的。 为了有效地改善这一状况，必须改换滤波器的设计思路，中值滤波就是一种有效的方法。 3.5 空域卷积滤波 因为噪声（如椒盐噪声）的出现，使该点像素比周围的像素亮（暗）许多。 如果在某个模板中，对像素进行由小到大排列的重新排列，那么最亮的或者是最暗的点一定被排在两侧。 取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待处理像素的值，就可以达到滤除噪声的目的。 3.5 空域卷积滤波 例：模板是一个1*5大小的一维模板。 原图像为：　2 2 6 2 1 2 4 4 4 2 4 处理后为： 2 2 (1,2,2,2,6) 2 (1,2,2,2,6) 2 (1,2,2,4,6) 2 2 4 4 4 4 4 (2,4,4) 3.5 空域卷积滤波 3.5 空域卷积滤波 中值滤波器工作步骤 (1)　将模板在图中漫游，并将模板中心与图 中某个像素位置重合 (2)　读取模板下各对应像素的灰度值 (3)　将这些灰度值从小到大排成1列 (4)　找出这些值里排在中间的1个 (5)　将这个中间值赋给对应模板中心位置的 像素 3.5 空域卷积滤波 3.5 空域卷积滤波 线性锐化滤波 中心系数应为正而周围系数应为负 高频提升滤波器 把原始图乘以1个放大系数A再减去平滑图 例3.5.4　线性锐化滤波与高频提升滤波比较 3.5 空域卷积滤波 3.2 直方图均衡化 3.2 直方图均衡化 3.2 直方图均衡化 3.2 直方图均衡化 3.2 直方图均衡化 3.2 直方图均衡化 3.2 直方图均衡化 3.2 直方图均衡化 3.2 直方图均衡化 3.2 直方图均衡化 3.2 直方图均衡化 3.2 直方图均衡化 3.2 直方图均衡化 3.2 直方图均衡化 3.2 直方图均衡化 3.2 直方图均衡化 3.2 直方图均衡化 3.2 直方图均衡化 3.3 直方图规定化 3.3 直方图规定化 3.3 直方图规定化 3.3 直方图规定化 3.3 直方图规定化 将原始图直方图转换为期望直方图 原理和步骤 1.　对原始图的直方图进行灰度均衡化 2.　计算能使规定的直方图均衡化的变换 3.　将原始直方图对应映射到规定直方图 例3.3.1　直方图规定化效果示例 3.3 直方图规定化 3.3 直方图规定化 3.3