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文档简介

第五章图像预处理图象预处理?等同于普通图象处理，但不为人的视觉效果，而为机器识别效果为什么要进行图象预处理?如何进行图象预处理?5.1直方图修正直方图均衡化:一种通过重新均匀地分布各灰度值来增强图像对比度的方法．尺度变换原始图像灰度区间[a,b]为空间[Zk]的子空间,此时将原区间内的像素点z映射成新区间内像素点[a,b]←→[Zk]线性变换：图像像素灰度值分布在[a,b]区间推广：图像的大多数像素灰度值分布在[a,b]区间直方图均衡化举例1直方图均衡化举例25.2图像线性运算

5.2.1线性系统

图像处理系统可以用一个线性系统作为模型对于线性系统，当系统输入是一个中心在原点的脉冲(x,y)时，输出g(x,y)就是系统的脉冲响应．如果f和g表示图像，则卷积就变成了对像素点的加权计算，脉冲响应就是一个卷积模板5.3线性滤波器

(a)原始图像(b)高斯噪声被高斯噪声所污染的图像５.３.１均值滤波器每一个像素值用其局部邻域内所有值的均值置换其中，M是邻域N内的像素点总数。在像素点[i,j]处取3X3邻域，得:3X3窗口7X7窗口在设计线性平滑滤波器时，选择滤波权值应使得滤波器只有一个峰值，称之为主瓣，并且在水平和垂直方向上是对称的．一个典型的3X3平滑滤波器的权值模板如下：经验设计

５.３.２高斯平滑滤波σ＝13X3σ＝213X13σ＝319X19σ＝425X25（1)旋转对称性（2)付立叶变换性质高斯函数它的付立叶变换也是一个高斯函数高斯函数的付立叶变换通过下式计算：图像与一维水平高斯函数卷积．水平方向上被模糊化图像与一维垂直高斯函数卷积，垂直方向上被模糊化卷积是服从结合律和交换律的，卷积次序可以颠倒。（3）高斯函数的可分离性

高斯函数的可分离性表示为将二维计算退化为一维计算与高斯函数有关的一个性质是高斯函数与其自身的卷积会产生一个与σ成比例的高斯函数，该性质的一维表达：（4）级联高斯函数（5）高斯滤波器设计--杨辉三角形逼近法高斯函数的最佳逼近由二项式展开的系数决定

0111211331146411510105116152015615点逼近对应于杨辉三角形的第5行这一模板被用来在水平方向上平滑图像．二维高斯滤波器用两个一维高斯滤波器逐次卷积来实现；模板尺寸约为10时的滤波效果极好．对较大的滤波器，通过重复使用小高斯滤波器来实现．高斯滤波器设计--直接法离散高斯分布:例如，选ó2=2，n=7，在[0,0]处的值等于产生下列数组：左上角值定义为1并取整：5.4非线性滤波

（1）按亮度值大小排列像素点（2）选排序像素的中间值作为点的新值均值滤波和高斯滤波运算的主要问题？5.4.1中值滤波σ＝13X3σ＝213X13σ＝319X19σ

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