图象增强2课件

数字图像处理北京大学计算机研究所陈晓鸥.第一节图像增强3.1.1图像增强引言3.1.2点运算增强3.1.3直方图增强3.1.4彩色图像增强3.1.5空域过滤器3.1.6频域过滤器3.1.7从频域规范产生空域模板.3.1.5

图像增强:空域过滤器空域过滤器1)空域过滤器的基本概念空域过滤器的定义、分类2)钝化过滤器基本低通滤波、中值滤波3)锐化过滤器基本高通滤波、高增益滤波、微分过滤器.3.1.5图像增强:空域过滤1)空域过滤处理的基本概念空域过滤及过滤器的定义

使用空域模板进行的图像处理，被称为空域过滤。模板本身被称为空域过滤器空域过滤器的分类数学形态分类、处理效果分类.3.1.5图像增强:空域过滤数学形态分类处理效果分类空域过滤器非线性过滤器线性过滤器带通低通高通中值最小值最大值锐化过滤器钝化过滤器.3.1.5图像增强:空域过滤线性过滤器的定义线性过滤器是线性系统和频域过滤概念在空域的自然延伸。其特征是结果像素值的计算由下列公式定义：

R=w1z1+w2z2+…+wnzn其中：wii=1,2,…,n是模板的系数

zii=1,2,…,n是被计算像素及其邻域像素的值.3.1.5图像增强:空域过滤低通滤波器主要用途：钝化图像、去除噪音高通滤波器主要用途：边缘增强、边缘提取带通滤波器主要用途：删除特定频率、增强中很少用.3.1.5图像增强:空域过滤非线性过滤器的定义使用模板进行结果像素值的计算，结果值直接取决于像素邻域的值，而不使用乘积和的计算

R=w1z1+w2z2+…+wnzn.3.1.5图像增强:空域过滤中值滤波主要用途：钝化图像、去除噪音计算公式：R=mid{zk|k=1,2,…,9}最大值滤波主要用途：寻找最亮点计算公式：R=max{zk|k=1,2,…,9}最小值滤波主要用途：寻找最暗点计算公式：R=min{zk|k=1,2,…,9}.3.1.5图像增强:空域过滤最大值滤波.3.1.5图像增强:空域过滤最小值滤波.3.1.5图像增强:空域过滤2)钝化过滤器(1)钝化过滤器的主要用途(2)基本低通滤波(3)中值滤波.3.1.5图像增强:空域过滤(1)钝化过滤器的主要用途对大图像处理前，删去无用的细小细节连接中断的线段和曲线降低噪音钝化处理，恢复过分锐化的图像图像创艺（阴影、软边、朦胧效果）.3.1.5图像增强:空域过滤(2)基本低通滤波过滤器模板系数的设计模板尺寸对过滤器效果的影响低通空域滤波的缺点和问题算法实现和提高效率.3.1.5图像增强:空域过滤过滤器模板系数的设计根据空域中低通冲激响应函数的图形来设计模板的系数例如，选择高斯函数作为冲激函数

g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)0.3.1.5图像增强:空域过滤器设计模板系数的原则1）大于02）都选1，或中间选1，周围选0.5111111111111111111111111110.5110.510.5110.510.5110.50.50.50.50.50.50.50.50.50.50.5.3.1.5图像增强:空域过滤器模板系数与像素邻域的计算通过求均值，解决超出灰度范围问题111111111111111111111111110.5110.510.5110.510.5110.50.50.50.50.50.50.50.50.50.50.51/25*1/17*.3.1.5图像增强:空域过滤模板尺寸对过滤器效果的影响模板尺寸越大，图像越模糊，图像细节丢失越多.3.1.5图像增强:空域过滤5x5模板.3.1.5图像增强:空域过滤9x9模板.3.1.5图像增强:空域过滤低通空域滤波的缺点和问题如果图像处理的目的是去除噪音，那么，低通滤波在去除噪音的同时也钝化了边和尖锐的细节.3.1.5图像增强:空域过滤算法实现和提高效率边缘的计算1）相邻近似计算法2）不完整模板近似法111111111111111111111111/4*1/9*.3.1.5图像增强:空域过滤算法实现和提高效率提高效率的方法按列求和减列，加列计算:R2=R1-w1+w41111111111/9*R1=w1+w2+w3

R2=w2+w3+w41111111111/9*111111111111.3.1.5图像增强:空域过滤(3)中值滤波中值滤波的原理用模板区域内象素的中值，作为结果值R=mid{zk|k=1,2,…,9}强迫突出的亮点（暗点）更象它周围的值，以消除孤立的亮点（暗点）.3.1.5图像增强:空域过滤中值滤波算法的实现将模板区域内的象素排序，求出中值。例如：3x3的模板，第5大的是中值，

5x5的模板，第13大的是中值，

7x7的模板，第25大的是中值，

9x9的模板，第41大的是中值。对于同值象素，连续排列。如（10,15,20,20,20,20,20,25,100）.3.1.5图像增强:空域过滤中值滤波算法的特点在去除噪音的同时，可以比较好地保留边的锐度和图像的细节.3.1.5图像增强:空域过滤3)锐化过滤器(1)锐化过滤器的主要用途(2)基本高通滤波(3)高增益滤波(4)微分过滤器.3.1.5图像增强:空域过滤(1)锐化过滤器的主要用途印刷中的细微层次强调。弥补扫描、挂网对图像的钝化超声探测成象，分辨率低，边缘模糊，通过锐化来改善图像识别中，分割前的边缘提取锐化处理恢复过度钝化、暴光不足的图像图像创艺（只剩下边界的特殊图像）尖端武器的目标识别、定位.3.1.5图像增强:空域过滤(2)基本高通滤波过滤器模板系数的设计过滤器效果的分析基本高通空域滤波的缺点和问题.3.1.5图像增强:空域过滤过滤器模板系数的设计根据空域中高通冲激响应函数的图形来设计模板的系数:g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)0.3.1.5图像增强:空域过滤器设计模板系数的原则1）中心系数为正值，外围为负值2）系数之和为01-118-11-111-11-111-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-18-1-1-1-1-1-11/9*1/25*.3.1.5图像增强:空域过滤器5x5模板1-118-11-111-11-111-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-11/25*.3.1.5图像增强:空域过滤器3x3模板-1-18-1-1-1-1-1-11/9*.3.1.5图像增强:空域过滤过滤器效果的分析常数或变化平缓的区域，结果为0或很小，图像很暗，亮度被降低了在暗的背景上边缘被增强了图像的整体对比度降低了计算时会出现负值，归0处理为常见.3.1.5图像增强:空域过滤基本高通空域滤波的缺点和问题高通滤波在增强了边的同时，丢失了图像的层次和亮度.3.1.5图像增强:空域过滤(2)高增益过滤高增益过滤的原理过滤器扩大因子及模板系数的设计高增益过滤模板尺寸的选定高增益过滤器效果的分析.3.1.5图像增强:空域过滤高增溢过滤的原理弥补高通滤波的缺陷，在增强边和细节的同时，不丢失原图像的低频成分。高通滤波可看作为：

高通=原图–

低通在上式原图上乘一个扩大因子A，有高增溢过滤：

高增溢=A原图–

低通.3.1.5图像增强:空域过滤高增溢过滤的原理

高增溢=A原图–

低通

=(A–1)原图+（原图–

低通）

=(A–1)原图+高通当A=1时，高增溢就是高通过滤，当A>1时，原图像的一部分被加到高通中。特别是Unsharp_Masking=A原图–

低通，是印刷图像处理重要工具(USM)。.3.1.5图像增强:空域过滤高增溢过滤的原理

高增溢=(A–1)*原图+高通

USM=A*原图–

低通

.3.1.5图像增强:空域过滤器过滤器扩大因子及模板系数设计对于3x3的模板，设

w=9A–1；（高通时w=8）A的值决定了过滤器的特性当A=1.1时，意味着把0.1个原图像加到基本高通上。当A=1.2时，结果处在上限的边缘-1-1w-1-1-1-1-1-11/9*.3.1.5图像增强:空域过滤高通及高增溢模板尺寸的选定照理讲，高通和高增溢的模板尺寸可以比3x3大。例如：

模板取7x7，高通权值为48，其它均为-1，规整化系数为1/49根据经验，高通过滤模板很少有大于3x3的.3.1.5图像增强:空域过滤高增溢过滤器效果的分析高增溢比高通的优点是很明显的，即增强了边，又保留了层次。噪音对结果图像的视觉效果有重要的影响，高增溢在增强了边的同时也增强了噪音。.3.1.5图像增强:空域过滤(4)微分过滤器微分过滤器的原理过滤器扩大因子及模板系数的设计微分过滤器效果的分析.3.1.5图像增强:空域过滤微分过滤器的原理均值产生钝化的效果，而均值与积分相似，由此而联想到，微分能不能产生相反的效果，即锐化的效果呢？结论是肯定的。在图像处理中应用微分最常用的方法是计算梯度。函数f(x,y)在(x,y)处的梯度为一个向量：

f=[f/x,f/y]

.3.1.5图像增强:空域过滤微分过滤器的原理

计算这个向量的大小为：

f=mag(f)=[(f/x)2+(f/y)2]1/2

考虑一个3x3的图像区域，z代表灰度级，上式在点z5的

f值可用数字方式近似。

(f/x)

用（z5

–z6）近似

(f/y)用（z5

–z8）近似，组合为：

f[(z5-z6)2+(z5-z8)2]1/2z2z8z5z3z9z6z1z7z4.3.1.5图像增强:空域过滤微分过滤器的原理用绝对值替换平方和平方根有：

f|z5-z6|+|z5-z8|另外一种计算方法是使用交叉差：

f[(z5-z9)2+(z6-z8)2]1/2

f|z5-z9|+|z6-z8|z2z8z5z3z9z6z1z7z4.3.1.5图像增强:空域过滤微分过滤器模板系数设计Roberts交叉梯度算子Prewitt梯度算子Sobel梯度算子.3.1.5图像增强:空域过滤微分过滤器模板系数设计Roberts交叉梯度算子

f|z5-z9|+|z6-z8|梯度计算由两个模板组成，第一个求得梯度的第一项，第二个求得梯度的第二项，然后求和，得到梯度。两个模板称为Roberts

交叉梯度算子z2z8z5z3z9z6z1z7z401-10-1001.3.1.5图像增强:空域过滤微分过滤器模板系数设计Prewi