数字图像处理_图像滤波PPT演示幻灯片

用于视觉信息处理、图像过滤、图像过滤、图像处理的图像经常包含杂色，需要通过图像过滤方法消除杂色。噪声图像、噪声图像过滤、2、内容框架、像素基础介绍了用于图像锐化的算术和逻辑运算直方图直方图均衡化算法。图像增强基本方法空间域平滑锐化频域过滤器锐化的频域过滤器相关代码实现兴趣示例，3，介绍像素基础，像素相邻像素之间的相邻，连接和连接像素之间的距离，4，像素相邻，垂直4相邻，对角4相邻，8相邻，5，相邻和连接，相邻两个像素点连接两个像素点不仅需要空间接触，而且灰度值必须满足一定的相似性。6，像素集的相邻和连接，相邻：两个像素集的部分像素点相邻时，可以认为两组像素相邻；连接：同样，像素集连接也必须首先确保两组像素相邻，相邻像素的灰度值保持相似的标准(相似准则：两组像素中的一些像素点满足连接要求)。7，像素之间的距离，空间中像素的接近度可以测量为像素之间的距离。三个像素点p，q，r，坐标分别为：距离函数d必须满足的条件：(1)(2)(3)，8，公共像素距离公式，欧氏距离标准距离板距离，9，像素之间的基本运算，算术运算对于图像和图像的算术和逻辑运算：加：减：乘：除：and、or、not、isoor等逻辑运算也基于相应像素点之间的逻辑运算，目标图像都是二进制逻辑图像。11，作为图像之间的运算加法的应用而收集的图像、原始场景图像、噪声图像。图像之间的加法运算常用于使用平均图像过滤噪波，以查找多个收集到的相同图像的平均图像。假定有m图像。m越大，可以证明平均图像越近。12，应用图像之间的运算减法，医学图像处理去除背景；运动检测起到了很大的作用，例如，采样的连续2帧图像，如果像素点没有变化的部分是移动的对象，那么具有变化的说明像素移动了。分离两个相邻的图像，突出显示图像中的目标位置和外观变化。13、直方图、直方图是表示整个图像中灰度值变化范围的二维坐标系，垂直轴表示每个灰度值的统计数字。直方图可以反映灰度图像的灰色分布特征。原始图像，直方图，14，灰度直方图定义：nk:灰度值是rk的像素数(计数值)，r，h (r)，一般方法：图像均衡化图像规范化直方图规范化的增强效果难以控制，应用不太广泛。此处不详细说明。16，灰度贴图，灰度贴图：r:原始图像灰度s:目标图像灰度，目标：t()更改像素灰度分布，灰色动态范围，17，r，s，s，基本思路：将原始直方图转换为均匀分布的形式，可以增加像素灰度值的动态范围，从而获得提高图像整体对比度的效果。，22，了解算法，s，p(s)，理想的规范化直方图，0，l-1，1/l，p (s)，l-1，0.L1)，转换后相应的灰度值为s；原始图像的规范化直方图为p(r)、25、L=8、示例、26、在图像处理过程的显示过程中，直方图均衡化算法、自动处理/分析时不使用直方图均衡化算法、30、图像增强基本方法、空间域平滑图像卷积锐化图像差分频域平滑频域滤波锐化频域滤波空间域方法比较简单、易于理解，详细介绍；频域方法介绍得更简单。31，图像平滑，图像平滑旨在消除图像的高频分量而不影响低频分量；高频分量贴图中灰色值(如边)发生重大变化的区域，平滑可以减少该部分的起伏；消除噪音在提取大目标之前，过滤太小细节的影响。类别：线性平滑过滤器非线性平滑过滤器、32、原始图像、平滑图像、33、原始图像、平滑图像、34、线性平滑过滤器相邻平均、相邻平均每个像素点平滑结果33模板：相邻平均、平滑过滤器减少噪波点，但视觉细节逐渐减少，计算量模板和图像的运算涉及图像卷积，我们将讨论图像卷积的原理。35，图像卷积，图像平滑中，对模板的运算用于图像卷积的概念。卷积模板的每个位置对应于权重系数。例如，a1a9可以根据特定要求确定数值。卷积对应于模板中心a5正在处理的当前像素点，是通过系数乘以图像的灰度值来处理的像素点的新灰度值获得的值。36，噪波图像，2x2，3x3，4x4，37，33，55，38，单帧，8帧嵌套，16帧嵌套，64帧嵌套，128帧嵌套，39，加权平均值，大小相同的模板，接近模板中心的像素点的权重越大，相应地越小。要减少计算量，请将模板系数最小值设置为1，将其他值增加到等比系列，中心系数最大。40，根据高斯分布确定模板系数，高斯函数：表示相邻像素点到中心像素点的距离，可以表示为欧氏距离。通过调整可以控制平滑效果的程度。高斯系数与距离成反比。41，噪波图像，2x2，3x3，4x4，42，非线性过滤器，线性过滤器在平滑噪波的同时破坏无噪音区域的信号；非线性过滤允许在保留信号的同时过滤噪波。非线性滤波的一般方法是集中滤波。43，中值筛选器，一维中值筛选器模板大小为，原始数据，中值筛选器，平均筛选器，44，二维中值筛选器，公式：二维中值筛选器更广泛地应用于图像筛选器。45，对齐中心值，二维中心值过滤器，46，中心值过滤器阶段在图内漫游模板，并将模板中心与图中的像素位置匹配。读取模板下每个像素的灰度值。将这些灰度值按从小到大的顺序排列。查找这些值的中间值。将此值分配给与模板中心位置相对应的像素。、47、噪波图像、中值过滤器3x3，48、平均值过滤器和中值过滤器比较、噪波图像、平均值过滤器、平均值过滤器、平均值过滤器和中值过滤器都是2x2模板、49、平均值、平均值、中值和平均值中值是数值阵列后的中值，最常发生的灰阶值。这三者都与直方图密切相关。直方图的一个峰值对应于一个区域，如果该峰值是对称的，则平均值等于中值，等于最大频率值。50，实现中央过滤的代码，Matlab的函数medfilt1和medfilt2，第一个是一维中央过滤器，第二个是二维中央过滤器。使用Help查看功能功能、51、示例、52、代码说明、读取图像、eight.tif是图像名。如果图像不在MATLAB的工作文件夹下，则必须在文件名前添加目录位置(例如，“d image eight.tif”、“添加噪波”、“salt环半径与剪切频率成反比”)。65，理想低通滤波器，响铃现象，(a)半径为5的频域ILPF，(b)对应空间滤波器(c)空间域中的5个脉冲为5像素(d)空间域(b)和(c)的线路模拟，减少铃声效果，高频率和低频率之间的转换比较平滑。顺序为n。具体原理可以参考数字信号处理。68，巴特沃斯低通滤波器，剪裁频率：H最大值降低到一定比例的频率D(u，v)=D0到H(u，v)=1/2，69，巴特沃斯低通滤波器，低通滤波器经常通过低通滤波器平滑图像以获得图像质量，70，巴特沃斯低通滤波器，半径分别为5，15，30，80和230，71，巴特沃斯低通滤波器，阶对真宗现象的影响：阶数越高，越明显。阶数分别为1，2，5和20，72，其他低通滤波器，梯形，指数，73，其他示例：字符识别前增强处理，74，其他示例：面部皱纹处理，75，频域锐化滤波器，理想的高通滤波器ih plane频率H(u，v)=1/2，78，高频增强滤波器，高通滤波器的结果：边缘增强，平滑区域变暗。方法：改进传输函数高通过滤器：G(u，v)=H(u，v)F(u，v)高频增强传输函数：he (u，v)=KH (u，v) c高频原图乘以放大系数a，减去低通图，成为高频提升滤波器。A=1:高通滤波A1:原始图的一部分添加到高通图中，高通滤波中丢失的低频分量，81，高通滤波与高频提升滤波比较，(a)模糊图像(b)高通滤波处理的结果(c)高频提升滤波处理的结果(a=2)()分析：图像调查组件变化缓慢。反射分量对应于边缘上急剧图像日志的傅立叶变换后的低频部分对应于照度分量，高频分量对应于反射分量过滤器特性。对高频和低频分量有不同的影响。84，相同过滤器，一般应用：压缩图像的动态范围，同时增加对比度过滤器：常数c控制过滤器函数坡度，85，相同过滤器，窗口细节清晰；窗口外的灰度可以实现为均衡、86、频域技术和空域技术、空间滤波器的工作原理，因为利用频域的分析空间平滑滤波器，图像的灰度值可以对应于频域的高频分量，消除或减弱更快变化部分的影响。空间锐化滤镜可以通过使用频域高通滤波来实现，因为它消除或减弱了与频域低频分量相对应的图像中灰度值缓慢变化的部分。87，频域技术和空域技术，空域的平滑滤波在频域中低通滤波频域越宽，空域越窄，平滑效果弱的频域越窄，空域越宽，模糊效果越强，平滑模板系数为正，中间系数值越大。88、频域技术和空域技术，空域的锐化滤波器对频域中的高通滤波器空域具有正负值，模板中心系数值较大。89、摘要、频域平滑滤波消除高频组件频域锐化滤波低频组件电流滤波同时消除对高低频组件的影响、90、颜色增强技术、人眼视觉特性：分辨率灰度级在10 20级之间；彩色分辨率可以达到灰度分辨率的100倍以上。颜色增强技术利用人的视觉特性将灰度图像更改为彩色图像，或更改彩色图像中已有颜色的分布，从而提高图像的分辨率。颜色增强方法可分为伪彩色增强和伪彩色增强两类。伪彩色增强伪彩色增强是通过根据线性或非线性映射函数将黑白图像的不同灰度转换为不同颜色来获得一个颜色图像的技术。使源图像详细信息更易于识别，并使目标更易于识别。伪彩色增强方法主要有密度分割方法、灰度1颜色转换和频域伪彩色增强三种。91，密度分割法，密度分割法n个宗地，从0(黑色)到M0(白色)(i=1，2，n)来为每个地块着色，从而将一个灰度图像替换为伪彩色图像。这个方法比较简单直观。缺点是有限数量的颜色会变形。伪彩色增强示例：0-3132-6364-9596-1275128-159392-223224-255黑色蓝色青色深红黄色，92，根据比色法原理原始图像f(x，y，93，是，94，频域伪彩色增强，频域伪彩色增强方法是将黑白图像从傅立叶变换分离到频域，将频域中具有三个不同传输特性的滤波器分离到三个单独的组件；然后，反向傅立叶变换生成表示不同频率分量的三个单色图像，这三个图像进一步处理(例如，直方图均衡化)。最后，将它作为三色分量添加到彩色显示器的红、绿