数字图像处理第三章课件.ppt

3.3.2直方图规定化直方图规定化vs.直方图均衡化 直方图均衡化：自动增强 效果不易控制 总得到全图增强的结果 直方图规定化：有选择地增强 须给定需要的直方图 特定增强的结果第37页,共63页，星期六，2024年，5月第3章空域增强技术3.1 空域技术分类3.2 直接灰度映射3.3 直方图变换3.4 线性滤波3.5 非线性滤波3.6 局部增强第38页,共63页，星期六，2024年，5月3.4 线性滤波利用像素本身以及其邻域像素的灰度关系进行增强的方法常称为滤波（Filtering） 3.4.1技术分类和实现原理 （模板卷积，邻域操作） 3.4.2线性平滑滤波器 （减弱或消除图像中的噪声）第39页,共63页，星期六，2024年，5月3.4.1技术分类和实现原理 在图像空间借助模板进行邻域操作 分类1： (1) 线性：如邻域平均 (2) 非线性：如中值滤波 分类2：(1) 平滑：模糊，消除噪声 (2) 锐化：增强边缘的细节第40页,共63页，星期六，2024年，5月3.4.1技术分类和实现原理滤波器实现——邻域运算：第41页,共63页，星期六，2024年，5月3.4.2线性平滑滤波器线性滤波：LinearFiltering1、邻域平均 系数都是正的 保持灰度值范围（所有系数之和为1） 例：3?3模板第42页,共63页，星期六，2024年，5月3.4.2线性平滑滤波器实例3.4.1(a)原始图(b)噪声图(c)3×3(d)5×5(e)7×7(f)9×9(g)11×11模板尺寸增大时，对噪声消除效果增强，但图像变得模糊，即边缘细节减少第43页,共63页，星期六，2024年，5月3.4.2线性平滑滤波器2、加权平均 不同位置的系数采用不同的值一般认为：离模板中心近的像素对滤波贡献大，所以中心系数大；而周围系数小系数的实用取值：最外周边系数为1，内部系数成正比例增加，中间系数最大第44页,共63页，星期六，2024年，5月3.5非线性滤波非线性滤波NonlinearFiltering发展方向：逻辑的、几何的、代数的非线性滤波器方法：基于集合的、基于形状的、基于排序的最实用：排序统计法 3.5.1非线性平滑滤波器 3.5.2非线性锐化滤波器第45页,共63页，星期六，2024年，5月3.5.1非线性平滑滤波器作用：既消除噪声又保持细节（不模糊）中值（median）滤波器 方法：(1)将模板中心与像素位置重合 (2)读取模板下各对应像素的灰度值 (3)将这些灰度值从小到大排成1列 (4)找出这些值里排在中间的1个 (5)将这个中间值赋给模板中心位置像素分类：1D（1维）和2D第46页,共63页，星期六，2024年，5月3.5.1非线性平滑滤波器例3.5.1：1D中值滤波窗口长度为3第47页,共63页，星期六，2024年，5月3.5.1非线性平滑滤波器中值（median）滤波器的模板中值滤波器的消噪声效果与模板的尺寸和参与运算的像素数有关图像中尺寸小于模板尺寸一半的过亮或过暗区域将会在滤波后会被消除掉例：模板第48页,共63页，星期六，2024年，5月3.5.1非线性平滑滤波器例3.5.2：邻域平均与中值滤波的比较(e)5×5邻域(f)5×5中值滤波(a)原始图(b)噪声图(c)3×3邻域(d)3×3中值滤波中值滤波后的图像轮廓比较清晰第49页,共63页，星期六，2024年，5月3.5.1非线性平滑滤波器百分比（percentile）滤波器 最大值 最小值中点滤波器 第50页,共63页，星期六，2024年，5月3.5.2非线性锐化滤波器1、非线性锐化滤波器 利用微分可以锐化图像（积分平滑图像） 梯度：对应一阶导数最常用的微分矢量