第3讲点运算、代数运算、几何运算.ppt

一、数字图像处理基本运算的分类 按图像处理基本功能的形式 按图像处理的输入输出信息类型: 1）单幅图像 → 单幅图像 ,如图3.1 (a). 2）多幅图像 →单幅图像, 如图3.1 (b). 3）单（或多）幅图像→ 数字或符号等（标号图像）。如图3.1 (c). 2 按基本运算分类 点运算： 输出图像中每个象素的灰度值仅由输入图像中相应位置的灰度值决定； 邻域运算：输出图像中每个象素的灰度值由输入图像的一个邻域内的几个象素的灰度值共同决定。 二、点运算 作用：改变图像数据占据的灰度范围。 对比度增强、灰度变换 几种典型的点运算 1 图像的亮度调整 2 对比度调整----图像拉伸 （1）灰度的线性变换 设原图像 f(x, y) 灰度范围：［a, b］ 变换后图像 g(x, y) 灰度范围：［c, d］ 则线性变换可表示为 讨论 ： 1) d-c=b-a,图像对比度不变. c=a, 没有变化，图3.2.2 (a) c 不等于a, 灰度调整，图3.2.1. 2）d-cb-a, 图像灰度拉伸，对比度增强，图3.2.2 (b) ; 3）d-cb-c, 对比度减小，图3.2.2 (c) ; 4）反色, ，图3.2.2 (d) . 问题：运算后的灰度值超出灰度范围，怎么办？ （2）分段灰度的线性变换 目的：突出感兴趣的目标或灰度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰度区域 （3）非线性变换 （4）点运算的应用 增强对比度 光度学标定 轮廓 阈值化 三、代数运算 1. 定义：两幅图像进行点对点的加、减、乘、除计算 2 应用 1）运用减法运算，去除图像的附加噪声 2）运用减法运算，可检测同一场景中两幅图像的变化，如运动目标的跟踪及故障检测 3）加法运算可以降低加性随机噪声 通过对多幅图像求平均实现 4) 实现遥感图像的比值处理 a) 扩大不同地物的光谱 b) 消除阴影的影响 5)乘法运算，可以用来遮掉图像的一部分。 如将一幅图像与二值图像相乘、掩模操作 四、几何运算（变换） 2） 图像缩放 将给定的图像在x轴方向按比例缩放fx倍， 在y轴方向按比例缩放fy倍，从而获得一幅新的图像。 fx＝fy： 全比例缩放； fx≠fy：产生几何畸变 （2） 简单的图像放大 当fx＝fy＝2时，图像被按全比例放大2倍， 放大后图像中的(0，0)像素对应于原图中的(0，0)像素；(0，1)像素对应于原图中的(0，0.5)像素，该像素不存在！ 4） 图像旋转 注意： （1） 图像旋转之前， 为了避免信息的丢失， 一定要有坐标平移； （2）图像旋转之后，会出现许多空洞点，须进行填充处理，以获取较好的效果。 怎么办？插值！ 最简单的插值方法——最邻近插值法：对应于原图中的(0，0.5)像素(0，1) ，将其近似为(0，0)也可以近似 (0，1)； (1，0)像素近似于(0， 0)或(1，0)像素； (2，0)像素对应于原图中的(1，0)像素，依此类推。 结果：马赛克！ 按插值法放大两倍的图像 按最近邻域法放大两倍的图像 3）图像镜像 水平镜像： 其中，fHeight为图像高度，fWidth为宽度 垂直镜像： 图像旋转θ角 其中， 为图像逆时针旋转的角度。其逆运算为 例如，当θ=30°时 xmin=0.866-0.5×3=-0.634; xmax=0.866×3-0.5=2.098 ymin=0.866+0.5=1.366; ymax=0.866×3+0.5×3=4.098 * * 基本运算分类 点运算 代数运算 几何运算 第三讲 数字图像处理中基本运算 图像处理的基本功能 灰度变换函数 g(x,y)=T[f(x,y)] 点运算可完全由灰度变换函数确定，描述了输入灰度级和输出灰度级之间的映射关系。 原始图像 亮度增加 亮度降低 (a) (b) ( c) (d) 线性点运算实例 分段线性变换 调整折线拐点的位置及控制分段直线的斜率，可对任一灰度区间进行扩展或压缩。 适用于：在黑色或白色附近有噪声干扰的情况。如, 照片中的划痕等。 线性变换 斜率为2