《图像增强技术》PPT课件.ppt
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1、主讲:苏菡Matlab在图像增强中的应用图像增强技术图象增强技术概述图象增强技术概述v目标:“视觉”效果更好,图象保真度不是首要目标v方法:空间域增强:直接处理图象的象素频率域增强:修改图象的傅立叶变换v评价:高度主观视觉解释:观察者机器感知:机器识别大量的试验、修改方法分类方法分类v 空间域处理 全局运算:在整个图象空间域进行 局部运算:在与象素有关的空间域进行 点运算:对图象作逐点运算v 频域处理 在图象的Fourier变换域上进行处理图像增强的一个应用图像增强的一个应用背景知识背景知识v空间域增强指增强构成图象的象素值v空域技术基于灰度级映射变换映射变换的类型取决于增强准则的选取g(x,
2、y)=Tf(x,y)q T是对f的邻域的操作q T是对图象集合的操作象素点象素点(x,y)的的3x3邻域邻域灰度变换灰度变换v一种最简单的空域变换技术v点处理邻域取1x1s=T(r)T操作蜕变为灰度级变换函数(强度映射)对比度增强的灰度变换系数对比度增强的灰度变换系数一些基本的灰度变换一些基本的灰度变换v把原始灰度值按照一定的准则映射到目标灰度值v计算机实现:建立映射表v常用的方法:线性变换v图像反转v分段线性变换对数以及反对数变换幂次变换三种基本类型的函数三种基本类型的函数q 线性变换q正比q反比q 对数变换q对数q反对数q 幂次变换q n次幂q n次方根在曝光不足或过度的情况下,图像灰度可
3、能会局限在一个很小的范围内。这时在显示器上看到的将是一个模糊不清、似乎没有灰度层次的图像。下图是对曝光不足的图像采用线性变换对图像每一个像素灰度作线性拉伸。可有效地改善图像视觉效果。图象反转图象反转适用于增强嵌入于图象暗色区域的白色或者灰色细节,特别是黑色面积占主导地位的时候对数变换对数变换vs=c log(1+r)v压缩图象灰度的动态范围v典型运用是傅立叶谱的显示幂次变换幂次变换v大于1v小于1v等于1一个典型运用:伽马校正一个典型运用:伽马校正CRT的电压-强度满足幂次规律,指数范围为1.82.5幂次变换用于对比度增强幂次变换用于对比度增强分段线性函数分段线性函数0f(x,y)g(x,y)
4、abcdMfMg对比度拉伸对比度拉伸:提高图象的灰度级的动态范围提高图象的灰度级的动态范围 通过细心调整折线拐点的位置及控制分段直线的斜率,可对任一灰度区间进行拉伸或压缩。获取变换函数的方法之一获取变换函数的方法之一 固定函数:指数函数、正弦函数、分段直线、对数函数,如显示傅立叶的s=clog(1+|r|)2550255142021623灰度切割灰度切割v应用:增强特征(卫星图象中大量的水)增强X射线图象中的缺陷v两种基本切割方式用算术、逻辑操作增强用算术、逻辑操作增强多幅图象间的运算q算术运算q加法:常用q减法:常用q乘法q除法q逻辑运算q与运算:常用作模板,从一幅图象中分离出一幅子图象(感
5、兴趣的区域:ROI)q或运算:同上q非运算图象减法处理:增强图象之间的差异图象减法处理:增强图象之间的差异图象相减在医学上的运用图象相减在医学上的运用在在运动检测上的运用运动检测上的运用v检测同一场景两幅图象之间的变化 设:时间1的图象为T1(x,y),时间2的图象为T2(x,y)g(x,y)=T2(x,y)-T1(x,y)=-算法设计应注意的问题算法设计应注意的问题v直接计算差值图象,象素值的差值在-255 255v标定方法:v方法一:每个象素值加255,再除2v方法二:找出最小值;每个象素值减去这个最小值;乘以系数255/max;加法运用的例子:图象平均处理加法运用的例子:图象平均处理空间
6、滤波基础空间滤波基础在待处理的图象中逐点移动模板R=w(-1,-1)f(x-1,y-1)+w(-1,0)f(x-1,y)+w(-1,1)f(x-1,y+1)+w(0,-1)f(x,y-1)+w(0,0)f(x,y)+w(0,1)f(x,y+1)+w(1,-1)f(x+1,y-1)+w(1,0)f(x+1,y)+w(1,1)f(x+1,y+1)示意图示意图111111111线性滤波的通用公式线性滤波的通用公式 对于一个尺寸为m*n的模板,假设m=2a+1,n=2b+1,a,b 为非负整数,在M*N的图象f上,用m*n大小的滤波器模板进行线性滤波由下式给出:3*3空间滤波摸空间滤波摸板板非非线性滤
7、波线性滤波v同样基于邻域处理,模板移动机理同线性滤波v非线性滤波不能用线性滤波通式表达程序实现应考虑的问题程序实现应考虑的问题模板移出图象边界应对策略:q 限制模板中心点移动范围q 边缘处部分滤波q 扩大图象q补0或则常值q复制边缘象素模板图像的空间域平滑图像的空间域平滑 任何一幅原始图像,在其获取和传输等过程中,会受到各种噪声的干扰,使图像恶化,质量下降,图像模糊,特征淹没,对图像分析不利。为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪。它可以在空间域和频率域中进行。本节介绍空间域的几种平滑法。4.5.14.5.1局部平滑法局部平滑法 局部平滑法是一种直接在空间域上进行平滑处理的技术。
8、假设图像是由许多灰度恒定的小块组成,相邻像素间存在很高的空间相关性,而噪声则是统计独立的。因此,可用邻域内各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值,实现图像的平滑。设有一幅NN的图像f(x,y),若平滑图像为g(x,y),则有 式中x,y=0,1,N-1;s为(x,y)邻域内像素坐标的集合;M表示集合s内像素的总数。可见邻域平均法就是将当前像素邻域内各像素的灰度平均值作为其输出值的去噪方法。(m-1,n-1)(m-1,n)(m-1,n+1)(m,n-1)(m,n)(m,n+1)(m+1,n-1)(m+1,n)(m+1,n+1)例如,对图像采用33的邻域平均法,对于像素(m,n),其邻域像素如下
9、:则有:其作用相当于用这样的模板同图像卷积。设图像中的噪声是随机不相关的加性噪声,窗口内各点噪声是独立同分布的,经过上述平滑后,信号与噪声的方差比可望提高M倍。这种算法简单,但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊,特别在边缘和细节处。而且邻域越大,在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。如图4.5.1(c)和(d)。(a)原图像 (b)对(a)加椒盐噪声的图像(c)33邻域平滑 (d)55邻域平滑 为克服简单局部平均法的弊病,目前已提出许多保边缘、细节的局部平滑算法。它们的出发点都集中在如何选择邻域的大小、形状和方向、参加平均的点数以及邻域各点的权重系数等,下面简要介绍几种算法。4.5.2
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