【2017年整理】数字图像处理3.ppt

数字图像处理;(Basic Operation in Digital Image Processing ) ;3.1 图像基本运算的概述(Introduction) ;3.1 图像基本运算的概述(Introduction) ;3.1 图像基本运算的概述(Introduction) ;3.2 点运算 (Point Operation);3.2 点运算 (Point Operation);3.2 点运算 (Point Operation);3.2.1线性点运算（Linear Point Operation）;;;线性点运算的应用;2） 如果0a1,输出图像的对比度减小（灰度压缩）;3）如果a为负值，暗区域将变亮，亮区域将变暗;2、分段线性点运算;0; 对数变换的一般表达式为： s = c log(1 + r) 其中C是一个常数。;非线性点运算应用实例1;非线性点运算应用实例2：傅里叶频谱的显示;幂次变换的一般形式为：;;;;加暗、减亮图像;思考问题:;3.3代数运算与逻辑运算(Algebra and Logical Operation);逻辑运算;1、加法运算;去除“叠加性”噪音;3.3.1加法运算(Addition);例3.1;;;相加;生成图象叠加效果：可以得到各种图像合成的效果，也???以用于两张图片的衔接。;3.3.2减法运算 (Subtraction );检测同一场景两幅图像之间的变化;3.3.2减法运算 (Subtraction );3.3.2减法运算 (Subtraction );例3.2;;3.3.2减法运算 (Subtraction );3.3.3乘法运算(Multiplication);3.3.3乘法运算(Multiplication);;3.3.4除法运算(Division);例3.4;;3.3.5逻辑运算(Logical Operation);3.3.5逻辑运算(Logical Operation);例3.5 两幅二值图像与、或、非;;3.4 几何运算 (Geometric Operation) ;3.4 几何运算(Geometric Operation);3.4.1图像的平移(Image Translation); 2D图像中的点坐标(x, y) 表示成齐次坐标（Hx, Hy, H） ,当H＝1时，则(x, y, 1)就称为点(x, y)的规范化齐次坐标。 规范化齐次坐标的前两个数是相应二维点的坐标， 没有变 化，仅在原坐标中增加了H＝1的附加坐标。 由点的齐次坐标（Hx, Hy, H）求点的规范化齐次坐标 (x, y, 1)，可按如下公式进行： ; 齐次坐标的几何意义相当于点(x, y)落在3D空间H＝1的 平面上， 如果将XOY 平面内的三角形abc 的各顶点表示成 齐次坐标(xi, yi, 1)(i=1, 2, 3)的形式，就变成H＝1平面 内的三角形a1b1c1的各顶点。;3.4.1图像的平移(Image Translation);例 图像的平移;;;3.4.2图像的镜像(Image Mirror);3.4.2图像的镜像(Image Mirror);例 水平镜像;;3.4.2图像的镜像(Image Mirror);3.4.2图像的镜像(Image Mirror);;垂直镜像;3.4.3图像的旋转(Image Rotation);3.4.3图像的旋转(Image Rotation);3.4.3图像的旋转(Image Rotation);3.4.3图像的旋转(Image Rotation);;3.4.3图像的旋转(Image Rotation);图像绕任意点旋转 上述的旋转是绕坐标轴原点（0，0）进行的，如果是绕某一个指定点（a，b）旋转，则先要将坐标系平移到该点，再进行旋转，然后将旋转后的图像平移回原坐标系。例如，我们这里以图像的中心为旋转中心：;利用公式进行图像旋转正变换时需要注意如下两点： 1、为了避免图像信息的丢失，图像旋转后必须进行平移变换。;3.4.3图像的旋转(Image Rotation); 旋转前的图像 ;图旋转15°并进行插值处理的图像 ;图像全比例缩放 ;3.4.4图像的缩放(Image Zoom);;x=2x0 y=2y0;3.4. 5灰度重采样（Gray Resampling）;3.4. 5灰度重采样（Gray Resampling）;3.4. 5灰度重采样（Gray Resampling）;3.4. 5灰度重采样（Gray Resampling）;3.4. 5灰度重采样（Gray Resampling）;3.4. 5灰度重采样（Gray Resampling）;;;小结（Summary）;Thank You !