数字图像处理与分析1学习教案

1、会计学1数字图像处理与分析数字图像处理与分析(fnx)1第一页，共100页。解决问题的思路(sl)第2页/共100页第二页，共100页。第3页/共100页第三页，共100页。问题问题(wnt)1(wnt)1： 灰度分布不合理灰度分布不合理没有没有(mi yu)充分利用灰度动态范围充分利用灰度动态范围典型场合典型场合: 曝光不足曝光不足(bz)、曝光过度、对比过于强烈、曝光过度、对比过于强烈第4页/共100页第四页，共100页。问题问题2 2：噪声：噪声(zoshng)(zoshng)干扰干扰原因：强噪声(zoshng)成像通道第5页/共100页第五页，共100页。问题问题(wnt)3(wnt)

2、3：图像模糊：图像模糊影响影响(yngxing)图像细节分辨图像细节分辨原因：成像通道分辨率不足原因：成像通道分辨率不足(bz)、景物移动等、景物移动等第6页/共100页第六页，共100页。结果：改善结果：改善(gishn)后的图像不一定逼后的图像不一定逼近原图像近原图像前提：前提：不考虑图像降质的原因不考虑图像降质的原因第7页/共100页第七页，共100页。注意注意(zh y)：1、图像增强处理并不能增加原始图像的信、图像增强处理并不能增加原始图像的信息，其结果只能增强对某种信息的辨别能力息，其结果只能增强对某种信息的辨别能力，而这种处理肯定，而这种处理肯定(kndng)会损失一些其会损失一

3、些其它信息它信息2、强调根据、强调根据具体应用具体应用而言，更而言，更“好好”，更更“有用有用”的视觉效果图像的视觉效果图像第8页/共100页第八页，共100页。第9页/共100页第九页，共100页。图图象象增增强强方方法法总总结结第10页/共100页第十页，共100页。第11页/共100页第十一页，共100页。1.线性灰度变换。线性灰度变换。2.分段分段(fn dun)线性灰度变换。线性灰度变换。3.非线性灰度变换。非线性灰度变换。第12页/共100页第十二页，共100页。第13页/共100页第十三页，共100页。(1)线性灰度变换0f(x,y)g(x,y)abcd线性拉伸前线性拉伸前:图像

4、图像(t xin)灰度集中在灰度集中在a,b之间之间.线性拉伸后线性拉伸后:图像图像(t xin)灰度集中在灰度集中在c,d之间之间.第14页/共100页第十四页，共100页。图像灰度变换前后(qinhu)效果对比图: 变换前 变换后第15页/共100页第十五页，共100页。第16页/共100页第十六页，共100页。第17页/共100页第十七页，共100页。线性拉伸将原始输入图像线性拉伸将原始输入图像(t (t xin)xin)中的灰度值不加区别地扩中的灰度值不加区别地扩展。展。(2)分段(fn dun)线性变换分段线性拉伸是将某一段感兴趣的灰度范围线性扩展(kuzhn)，相对抑制不感兴趣的灰

5、度区域。第18页/共100页第十八页，共100页。0f(x,y)g(x,y)ababMM分段(fn dun)线性变换第19页/共100页第十九页，共100页。MyxfbbbyxfbMbMbyxfaaayxfababayxfyxfaayxg),(),(),(),(),(0),(),(分段(fn dun)线性变换第20页/共100页第二十页，共100页。第21页/共100页第二十一页，共100页。第22页/共100页第二十二页，共100页。原图原图肺窗肌肉窗肌肉窗骨窗骨窗第23页/共100页第二十三页，共100页。255255a ab bf fg g255255a ab b(i,j)(i,j)25

6、5255a ab bf fg g255255(i,j)(i,j)线性对比度展宽(zhn kun)灰级窗灰级窗第24页/共100页第二十四页，共100页。(3)非线性灰度变换对数变换(binhun)幂次变换(binhun) 第25页/共100页第二十五页，共100页。对数变换对数变换低灰度区扩展(kuzhn)，高灰度区压缩。第26页/共100页第二十六页，共100页。第27页/共100页第二十七页，共100页。原图像(t xin)对数变换后第28页/共100页第二十八页，共100页。指数(zhsh)变换高灰度区扩展(kuzhn)，低灰度区压缩。第29页/共100页第二十九页，共100页。第30页

7、/共100页第三十页，共100页。原始(yunsh)图像第31页/共100页第三十一页，共100页。灰度倒置(dozh)底片效果第32页/共100页第三十二页，共100页。原始(yunsh)图像第33页/共100页第三十三页，共100页。非线性灰度变换对数(du sh)效应第34页/共100页第三十四页，共100页。原始(yunsh)图像第35页/共100页第三十五页，共100页。非线性灰度变换指数(zhsh)效应第36页/共100页第三十六页，共100页。第37页/共100页第三十七页，共100页。123456643221166466345666146623136466灰度直方图5,4,5,

8、6,2,14h 第38页/共100页第三十八页，共100页。n不同不同(b tn)的图像具有相同的图像具有相同直方图直方图第39页/共100页第三十九页，共100页。第40页/共100页第四十页，共100页。第41页/共100页第四十一页，共100页。第42页/共100页第四十二页，共100页。第43页/共100页第四十三页，共100页。低。从三幅图像的灰度分布来看图像的质量均不理想。第44页/共100页第四十四页，共100页。注意高对比度的图像有更平坦的直方图。一幅(y f)图像应该利用全部或几乎全部可能的灰度级第45页/共100页第四十五页，共100页。第46页/共100页第四十六页，共1

9、00页。第47页/共100页第四十七页，共100页。第48页/共100页第四十八页，共100页。第49页/共100页第四十九页，共100页。第50页/共100页第五十页，共100页。第51页/共100页第五十一页，共100页。第52页/共100页第五十二页，共100页。第53页/共100页第五十三页，共100页。第54页/共100页第五十四页，共100页。)(1)()(000rTsdsdsspdrrprssrdrrprT0)()(第55页/共100页第五十五页，共100页。形式为：kjkjjjkknnrprTs00)()(第56页/共100页第五十六页，共100页。2、计算(j sun)图像各

10、灰度级的累计分布概率1,.,1 , 0, 10,)Pr(lkrnnrkkkkjjkjjrkknnrPrTs00)()(1,.,1 , 0, 10lkrk第57页/共100页第五十七页，共100页。ksks的值落到的哪个(n ge)区间,则对应变换到该灰度值第58页/共100页第五十八页，共100页。例例rkr0=0r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1 nk 790102385065632924512281p(rk) 第59页/共100页第五十九页，共100页。例例rkr0=0r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7

11、=1 nk 790102385065632924512281p(rk) 0.190.250.210.160.080.060.030.02第60页/共100页第六十页，共100页。rkr0=0r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1 nk 790102385065632924512281p(rk) 0.190.250.210.160.080.060.030.02sk计算计算(j sun) 0.190.440.650.810.890.950.981.00例例步骤步骤(bzhu)(bzhu)：第61页/共100页第六十一页，共100页。rkr0=0r1=1/7

12、r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1 nk 790102385065632924512281p(rk) 0.190.250.210.160.080.060.030.02sk计算计算(j sun) 0.190.440.650.810.890.950.981.00sk舍入舍入 1/73/75/76/76/71112. 2. 把计算把计算(j sun)(j sun)的的sksk就近安就近安排到排到8 8个灰度级中。个灰度级中。例例第62页/共100页第六十二页，共100页。rkr0=0r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1 n

13、k 790102385065632924512281p(rk) 0.190.250.210.160.080.060.030.02sk计算计算(j sun) 0.190.440.650.810.890.950.981.00sk舍入舍入 1/73/75/76/76/7111sk nsk 7901023850985448p(sk) 0.190.250.210.240.113. 3. 重新命名重新命名sksk，归并，归并(gubng)(gubng)相同灰度级的象素数。相同灰度级的象素数。例例第63页/共100页第六十三页，共100页。均衡化前后(qinhu)直方图比较例例第64页/共100页第六十四页

14、，共100页。均衡化第65页/共100页第六十五页，共100页。第66页/共100页第六十六页，共100页。实际应用(yngyng)中，有时需要具有特定直方图的图像，以便能够有目的地对图像中的某些灰度级分布范围内的图像加以增强。第67页/共100页第六十七页，共100页。原图像(t xin)第68页/共100页第六十八页，共100页。均衡化后的图像(t xin)第69页/共100页第六十九页，共100页。第70页/共100页第七十页，共100页。(一个由指定值构成的行向量)。第71页/共100页第七十一页，共100页。3.2.3 3.2.3 空间平滑空间平滑(pnghu)(pnghu)滤波增强

15、滤波增强第72页/共100页第七十二页，共100页。图像平滑的作用(zuyng)类似剃须刀第73页/共100页第七十三页，共100页。平滑可以去除(q ch)毛糙，噪声，但也使图像变得模糊。第74页/共100页第七十四页，共100页。1. 邻域(ln y)平均法:线性滤波 (均值滤波)2. 中值滤波：非线性滤波第75页/共100页第七十五页，共100页。行平滑等等。1. 1.邻域邻域(ln y)(ln y)平均法平均法第76页/共100页第七十六页，共100页。(x,y);M表示集合s内像素的总数。sjijifMyxg,),(1),(第77页/共100页第七十七页，共100页。四近四近邻邻八近

16、邻八近邻第78页/共100页第七十八页，共100页。在图像上，对待处理的像素给定一个模板(mbn)，该模板(mbn)包括了其周围的邻近像素。将模板(mbn)中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。第79页/共100页第七十九页，共100页。91第80页/共100页第八十页，共100页。1091 1 11 1 11 1 1H 非加权邻域(ln y)平均33模板：12143122345768957688567891214312234576895768856789344456678原图像(t xin)处理(chl)后的图像非加权邻域非加权邻域均值滤波器 处理方法待处理像素待处理像素第81页/共1

17、00页第八十一页，共100页。12143122345768957688567891091 1 11 1 11 1 1H1111111111214312234576895768856789边界边界(binji)处理：处理：第82页/共100页第八十二页，共100页。121431223457689576885678900000000121430012234005768900576890056789000000001121433112143311223445576899557689955678995567899边界边界(binji)处理：处理：第83页/共100页第八十三页，共100页。第84页/共

18、100页第八十四页，共100页。第85页/共100页第八十五页，共100页。第86页/共100页第八十六页，共100页。1111211111011H1212421211612H111101111813H0010041414141214Hn 下面几个下面几个(j )典型的加权平均滤波器。典型的加权平均滤波器。第87页/共100页第八十七页，共100页。中值滤波方法对脉冲干扰和椒盐噪声的抑制(yzh)效果好，在抑制(yzh)随机噪声的同时能够保持边缘减少模糊。第88页/共100页第八十八页，共100页。第89页/共100页第八十九页，共100页。12143122345768957688567891214312234576895768856789234566678第90页/共100页第九十页，共100页。可以看出，中值滤波的效果优于均值滤可以看出，中值滤波的