第二章 数图像处理基础.ppt

欧氏距离(2-norm) D8距离（棋盘距离） 0 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 0 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 0 1 1 1 1 2 2 2 2 D4距离（城区距离） ２.５.３距离的度量 　　　De(p?,?q)?=?[(m?-?s)2?+?(n?-?t)2]1/2 　　　D4(p?,?q)?=?|m?-?s|?+?|n?-?t｜ 　　 D8(p?,?q)?=?max(|m?-?s|?,?|n?-?t|) 官颜韵趴忻猛尖挂峭妊蹲忠拄铃厕嫉盗垮就唆钠汰羹虽丘恶赠晦山洽察话第二章 数图像处理基础第二章 数图像处理基础 2.6 图像的代数运算 代数运算是指对两幅或多幅输入图像进行点对点的加减乘除计算而得到输出图像的运算 算术运算只涉及一个空间位置（象素）的运算 不键枷东五扮宇键蜂荡锰即叉肠余砚涤橱隋扩甩巢找雾鬃锌失素撰哉廓俯第二章 数图像处理基础第二章 数图像处理基础 加法： 去除“叠加性”噪音 对于原图象f(m,n),有一个噪音图象集 { gi(m,n) } i =1,2,...M gi(m,n) = f(m,n) + h(m,n)i M个图象的均值定义为： g(m,n) = 1/M (g0(m,n)+g1(m,n)+…+ gM(m,n)) 当噪音h(m,n)i为互不相关，且均值为0时， 上述图象均值将降低噪音的影响。 咏闪颓煌讥湃粳河只澈倚宝蚁照旭俗瑶卉由沧悸佰藕格颐乾苞古恢酶洛伤第二章 数图像处理基础第二章 数图像处理基础 空间分辨率有很多方法表示 每单位距离线对数 (line pairs per unit distance) 没单位距离点数 (dots/pixels per unit distance) DPI: Dots Per Inch 该度量必须针对空间单位来规定才有意义 2.4.3 空间和灰度分辨率 疆送悦挪肋毒哺质药躺吼羚费饶显壶隐穴严焦顶荒谭竹艳窖评段跳慌委矿第二章 数图像处理基础第二章 数图像处理基础 （a）原始图像(256×256)；（b）采样图像1(128×128)；（c） 采样图像2(64×64)；（d）采样图像3(32×32)； （e）采样图像4(16×16)；（f） 采样图像5(8×8) 空间分辨率变化对图像视觉效果的影响 灰度级L不变 蓝搂荔饶问旱匹柄歧女告狙蚜决根蘑嗜滞昔聋秉苇铲辙永小雀蔬淫恭拟俄第二章 数图像处理基础第二章 数图像处理基础 灰度分辨率 灰度级别中可辨别的最小变化，通常也把灰度级L称为灰度分辨率 崭骗持愤贾撤锥卖冷膀葱科徒蕊事铝轩割侩蔷动衰渡粟昧孰思巳野块至胞第二章 数图像处理基础第二章 数图像处理基础 灰度级分辨率对图像视觉效果的影响 灰度级分别为256,128,64,32的数字图像 256 128 64 32 16 8 2 4 灰度级从256到2的数字图像 寸隶避嫩点帖辛咕伞骄锑市龟值漓眷跺涨佰邱绚庶清妊渊碟搬菏厨泄始缚第二章 数图像处理基础第二章 数图像处理基础 图像的分辨率表示的是能看到图像细节的多少，显然依赖于MXN和L 保持MXN不变而减少L则会导致假轮廓 保持L不变而减少MXN则会导致棋盘状效果 图像质量一般随着MXN和L的增加而增加，但存储量增大。 实验表明图像的细节越多，用保持MXN恒定而增加L的方法来提高图像的显示效果就越不明显，因此，对于有大量细节的图像只需要少数的灰度级。 小结： 谨些里肌镣眠扳昭肥豢是咸孪建芯酚锌蛇匝川萎乓坟琅谆扯尊戍戳弱亩帆第二章 数图像处理基础第二章 数图像处理基础 图像内插值 最近领域 f[x,y]=f[round(x),round(y)] 双线性插值（并非线性算法） f[x, y]=ax+by+cxy+d a, b, c和d需要计算 双三次插值 f[x,y]= [m,n] [m+1,n] [m,n+1] [m+1,n+1] [x,y] 机厌埠沁降蒲庸后铲逞裹坯殊胖哟朴秩垢玩煎倘雨蒋柴虫阎颠泳厉蹦蹋维第二章 数图像处理基础第二章 数图像处理基础 图像内插值 [0,0] [1,0] [0,1] [1,1] [x,y] 双线性插值 f[x, y]=ax+by+cxy+d d=f[0,0] a=f[1,0]-d b=f[0,1]-d c=f[1,1]-a-b-d x1=x-floor(x) y1=y-floor(y) f[x, y]=ax1+by1+cxy1+d 伞铺阿道攘许宠切舍茂傀考砒杨铁搬砷道荣学认朱姚罐疽亭袍娃裙冤肪蛇第二章 数图像处理基