05 数字图像处理_图像滤波方法技巧.ppt

视觉信息处理;图像滤波;内容框架;像素基础知识介绍;像素的邻域;邻接和连接;像素集合的邻接和连接;像素间的距离;像素间的基本运算;图像间的算术和逻辑运算;图像间的运算——加法的应用;图像间的运算——减法的应用;直方图;灰度直方图定义：;灰度映射(直方图变换);灰度映射;r;灰度直方图反映图像的灰度分布特征;直方图变换的目标：均匀分布的灰度直方图;归一化直方图;直方图均衡算法;算法理解;0;算法描述;r;;;;直方图均衡算法可以有效地提高图像视觉的对比度;图像增强基本方法;图像平滑;原始图像;原始图像;线性平滑滤波——邻域平均;图像卷积;噪声图像;3×3;单帧;加权平均;根据高斯分布确定模板系数;噪声图像;非线性滤波;中值滤波;二维中值滤波;排序取中值;中值滤波的步骤;噪声图像;平均滤波与中值滤波比较;均值，中值和最频值;中值滤波的代码实现;示例;代码讲解;图像锐化;模板的选择;原始图像;原始图像;原始图像;频率域图像增强;频域增强原理;频率域平滑滤波器;理想低通滤波器ILPF(Ideal Low Pass Filter) ;理想低通滤波器;理想低通滤波器;理想低通滤波器;理想低通滤波器;理想低通滤波器;巴特沃斯低通滤波器BLPF（Butterworth）;巴特沃斯低通滤波器;巴特沃斯低通滤波器;巴特沃斯低通滤波器;巴特沃斯低通滤波器;其他低通滤波器;其它例子：字符识别前的增强处理;其它例子：人脸皱纹处理;频率域锐化滤波器;理想高通滤波器;巴特沃斯高通滤波器;高频增强滤波器;高通滤波增强;高频提升滤波器;高通滤波与高频提升滤波比较;同态滤波;同态滤波;同态滤波;同态滤波;频域技术与空域技术;频域技术与空域技术;频域技术与空域技术;小 结;彩色增强技术;密度分割法;空间域灰度级一彩色变换;实例;频率域伪彩色增强;非局域方法去除彩色图像噪声(Nonlocal Denoising);示例1;示例2;示例3;兴趣阅读