数字图像处理课程内容.pptVIP

场景，晶状体（瞳孔），视细胞视觉要素亮度适应范围广：10个数量级－改变当前灵敏度对比灵敏度：人眼辨别光强度变化的能力。韦伯比人眼亮度适应和鉴别能力43～0.79μm对应，紫～红可见光波长范围数字图像基础图像获取图像的数字化过程，包括扫描、采样和量化传感器种类：单,带,阵列形式采样－空间上离散化量化－灰度值离散化图像表示用MXN行列的矩阵表示，M,N表示高度，宽度上采样数。数字图像基础01N4，N8，ND相邻关系0302D4（街区距离），D8（棋盘距离）距离4邻接，8邻接，m邻接通路：相邻像素相互邻接，形成通路。邻接、连通像素基本关系3/4/6章.图像增强基本灰度变换灰度区间拉伸与压缩线性变换斜率(k1)非线性变换曲线凹凸上凸,拉伸;如对数下凹,压缩;如指数黑白灰度级直方图1灰度级[0,L-1]范围的数字图像的直方图是离散函数:2h(rk)=nk3其中rk是第k级灰度,nk是图像中灰度级为rk的像素个数。4归一化直方图5对灰度直方图归一化，则P(rk)=nk/n,n为图像中像素的总数。6并且7∑P(rk)=18P(rk)给出了灰度级为rk出现的概率估计值。93.3直方图处理3.3直方图处理图象均衡化则变换函数的离散形式为3.3直方图处理直方图均衡化过程3.3直方图处理灰度均衡化计算的例子：设图象有64*64=4096个象素，有8个灰度级，灰度分布如表所示。进行直方图均衡化。3.5空间滤波梯度算子增强，拉普拉斯算子增强简单均值滤波器，高斯均值滤波器滤波算子模板a.简单均值模板，高斯均值模板梯度模板拉普拉斯模板4.3平滑/锐化频率域滤波器理想低通/高通滤波器巴特沃思低通/高通滤波器高斯低通/高通滤波器频率域滤波模型：截止频率（D0）：H(u,v)=1和H(u,v)=0之间的过渡点。通常设H(D0)=0.5在半径为D0的圆内，频率成分可以通过滤波器，而在此半径的圆之外的频率成分将被衰减。三种平滑滤波器比较模糊比较（平滑作用）模糊小:高斯低通巴特沃思理想低通平滑效果最好：巴特沃思消除振铃：高斯低通，一阶巴特沃思5.图像复原算术均值滤波器：图像模糊，减少噪声几何均值滤波器：线变粗,丢失细节；只一像素0，均值0谐波均值滤波器：适用高斯噪声,盐噪声,不适用胡椒噪声逆谐波均值滤波器：Q正，胡椒噪声；Q负，盐噪声； Q=0，算术均值滤波器修正α均值滤波器：适用多种噪声；d=0,算术均值滤波器；d=MN－1,中值均值滤波器均值滤波器中值滤波器：模糊小,适用多种噪声，椒盐噪声最大/小值滤波器：分别对椒噪声和盐噪声有效中点滤波器：高斯噪声和均匀噪声效果好顺序统计滤波器空间滤波复原