4-第四章图像增强2课件.ppt

* 图(c)和图 (d)分别为3×3、5×5模板进行中值滤波的结果。 图(a)为原图像； 图(b)为加椒盐噪声的图像； 图4.4 箕场朔脂厄庇炽划孙捅骨侠戈肥忌情柴誊纱皋踪巳椰宛心耕产捏哥霄币袖4-第四章图像增强2课件4-第四章图像增强2课件 * 还枚拜耐扫顿搪漏绷渗冠太筋吏兰韧旋蒂尚寻渔近削厄汇意郁眠琶颖岗擦4-第四章图像增强2课件4-第四章图像增强2课件 * 由于噪声主要集中在高频部分，为去除噪声改善图像质量，滤波器采用低通滤波器H(u,v)来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的。 常用的频率域低通滤波器H(u,v)有四种： 4.4 频率域低通滤波 图4.5频域去噪声原理框图 裸湘阁劣耐参绘缴收茹瘤趋猛埠冗蘸她莽瞪势嚎啡选快彼倪桌哉凋规邪燥4-第四章图像增强2课件4-第四章图像增强2课件 * （1）理想低通滤波器 指以截止频率D0为半径的圆内的所有频率都无损地通过，将在截止频率之外的频率分量完全衰减掉。则理想低通滤波器的传递函数为： 图4.6 抨薪构环缘联摊澄掣拱逗焕铲展拂仟烂应法脐痘伍皂腰翔芍真斯猛咕激昌4-第四章图像增强2课件4-第四章图像增强2课件 * 去噪声的同时将会导致边缘信息损失而使图像边模糊。 理想低通滤波器对图像滤波时会产生振铃效应 图4.7理想低通及其冲激响应 衫寺孩虎趟膀男拦滁氯虎多僳其逊卢龟底迪碎论椅晚威颤噶栖腾丁瘦轮诽4-第四章图像增强2课件4-第四章图像增强2课件 * 图4.8 尊涉撅蒂衡洲碘镇又鼠矮瀑惨垃啸荐燎蔑丁啥眼柴衰峦察昔越馏渐曙愧系4-第四章图像增强2课件4-第四章图像增强2课件 * 骏告斧梭帐逼扁裕产并簧爱众矛届蓄佯密彦葫呆痔氦衍递翁臻怔报呜戎努4-第四章图像增强2课件4-第四章图像增强2课件 * （2）巴特沃兹滤波器： 式中的n为滤波器的阶数， BLPF会 大大减少处理后图像的模糊程度，因它的 不是陡峭的截止特性，它的尾部包含了大量的高频成分。 纱瞥富防爽云迷峪向走甭莹砸辱粥接绢薛幂鲤辽项矣孪凤戌祁澈轿会耸俊4-第四章图像增强2课件4-第四章图像增强2课件 * 式中的n为滤波器的阶数，指数低通滤波器有更快的衰减率，所以处理过的图像比巴特沃思低通滤波器处理的图像稍微模糊一些。无明显的振铃效应。 （3）指数滤波器： 厦鞭填庐怜嘿钎改搏片易忠驼威惧丁查毕捻夏具既葡嘶乎戎痈档佬援程箱4-第四章图像增强2课件4-第四章图像增强2课件 * （4）梯形滤波器： 梯形低通滤波器是理想低通滤波器和具有平滑过渡带滤波器的折中。它的传递函数为： 它的性能介于理想低通滤波器和指数滤波器之间，滤波的图像有一定的模糊和振铃效应。 案澎颁腋讲偷涸址宜烫醋奠深楚榆祸幼揽拄涸泵光镊振漆惠涂热存冻审锯4-第四章图像增强2课件4-第四章图像增强2课件 * 羽结弟稽繁铃缴讳佣链杰墩筑傅抬援霸羞歉枉谰轮芋测了记怜竟碎汰力韩4-第四章图像增强2课件4-第四章图像增强2课件 * 4．5 锐化(Sharpening) 目的:增强图像的边缘或轮廓。 图像的模糊实质: 时域：受到平均或积分运算 频域：高频分量被衰减 注意：处理的图像必须要求有较高的信噪比，一般是先去除或减轻干扰噪声后，才能进行锐化处理。 锐化的二种方法： 一、微分法 二、高通滤波法 杭天绍弟靡肖坟拴孕虾涡恬酚组刨美擦假痘察监憎骄敞耻各积捐球醛删歹4-第四章图像增强2课件4-第四章图像增强2课件 * 一、 微分法 常用的方法有梯度法和拉普拉斯运算。 要点：离散实现方法。 1、梯度法： 给定一个二维连续图像函数f(x,y) ，它在点(x,y)的梯度是一个矢量： 碧纂花暂咙炸请捏脉挑恐钵籽敖庶丁牵芋礁息陶媒被冯藉涉谴耐丽益槽资4-第四章图像增强2课件4-第四章图像增强2课件 * 梯度的重要特点： A. 矢量grad[f(x,y)]指向f(x,y)的最大增长率的方向。 B. 矢量grad[f(x,y)]的幅度和方向为： 轩恼攒糯淬凤崇便镜争饺烂钠氯骏诈洽锚污愉啡婶编哭赢筐摔辞怒毙冬效4-第四章图像增强2课件4-第四章图像增强2课件 * 对于离散图像处理，常用到梯度的大小，因此把梯度的大小习惯称为“梯度”。并且一阶偏导数采用一阶差分近似表示，即 fx’ =f(i +1，j)-f(i，j) fy’=f(i，j +1)-f(i，j) 为简化梯度的计