章图像处理平滑应用.pptVIP

数字图像处理;空间域;3.1 空间域滤波增强技术;模板操作;卷积运算; 卷积运算中的卷积核就是模板运算中的模板，卷积就是作加权求和的过程。邻域中的每个像素（假定邻域为3×3大小，卷积核大小与邻域相同），分别与卷积核中的每一个元素相乘，乘积求和所得结果即为中心像素的新值。卷积核中的元素称作加权系数（亦称为卷积系数），卷积核中的系数大小及排列顺序， 决定了对图像进行处理的类型。改变卷积核中的加权系数， 会影响到总和的数值与符号， 从而影响到所求像素的新值。 ;例;“－”表示无法进行模板操作的像素点。 解决这个问题可以采用两种简单方法： 一种方法是忽略图像边界数据； 另一种方法是在图像四周复制原图像边界像素的值，从而使卷积核悬挂在图像四周时可以进行正常的计算。 ;图像平滑滤波技术;图像平滑滤波技术; 邻域平均法是简单的空域处理方法。这种方法的基本思想是用几个像素灰度的平均来代替一个像素原来的灰度值，实现图像的平滑。;12;(1)简单平均法：;图像的邻域平均法 (a) 原始图像 (b) 邻域平均的图像;平滑可以抑制高频成分， 但也使图像变得模糊。;16; 邻域平均法的平滑效果与所采用邻域的半径（模板大小）有关。半径愈大， 则图像的模糊程度越大， 因此， 减少图像的模糊是图像平滑处理研究的主要问题之一。 为解决邻域平均法造成图像模糊的问题，重点在于如何选择邻域的大小、形状和方向，如何选择参加平均的点数以及邻域各点的权重系数等。;(2)邻域加权平均方法;邻域加权平均法举例：;图像平滑滤波技术; 中值滤波是用一个有奇数点的滑动窗口，将窗口中心点的值用窗口各点的中值代替。 具体操作步骤如下： （1）将模板在图中漫游，并将模板中心与图中某个象素位置重合。 （2）读取模板下各对应象素的灰度值。 （3）将这些灰度值从小到大排成1列。 （4）找出这些值里排在中间的1个。 （5）将这个中间值赋给对应模板中心位置的象素。;例：取3X3窗口;23;两种平滑滤波技术之比较 (1) 对大的边缘高度，中值滤波较邻域均值好得多，而对于较小边缘高度，两种滤波只有很少差别。 （2）中值滤波是非线性的。 （3）中值滤波在抑制图像随机脉冲噪声方面甚为有效。且运算速度快，便于实时处理。 （4）中值滤波去除孤立线或点干扰，而保留空间清晰度较平滑滤波为好；但对高斯噪声则不如平滑滤波。;含均匀随机噪声;(课堂作业)中值滤波的应用;图像锐化滤波技术;28;29;30;31;32; 图像轮廓上，像素灰度有陡然变化，梯度值很大。 图象灰度变化平缓区域，梯度值很小。 等灰度区域，梯度值为零。;34;35;36;37;38;39;40;41; 为在锐化边缘的同时减少噪声的影响，Prewitt从加大边缘增强算子的模板大小出发，由2x2扩大到3x3来计算差分，如图(a)所示。 (a)Prewitt 算子 (b)Sobel算子 Sobel在Prewitt算子的基础上，对4-邻域采用带权的方法计算差分，对应的模板如图(b)。 根据梯度计算式就可以计算Roberts、Prewitt和Sobel梯度。一旦梯度算出后，就可根据不同的需要生成不同的梯度增强图像。 ;4.3.2 Laplacian增强算子 Laplacian 算子是线性二阶微分算子。即 ▽2f(x，y)= ;4.5 彩色图像技术;锥状细胞 ;吸收率;杆状细胞 ;图像的形成 ;色彩的产生;一定可见光谱成分作用于人眼而引起的视觉效果。白色物体对不同波长的光具有相同的反射特性。白色物体在白光的照射下,将白光中所有色光都反射出来,从而呈现白色。既不反射光也不透射光,而能完全吸收入射光的物体,就呈现黑色。;颜色是外来的光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉，它具有色调、饱和度和亮度三个特性。物体的颜色不仅取决于物体本身，还与光源、周围环境的颜色，以及观察者的视觉系统有关系。;色调（hue）又称为色相，是当人眼看到一种或多种波长的光时所产生的彩色感觉，它反映颜色的种类。 饱和度（saturation）是指颜色的纯度，可用来区别颜色的深浅程度。混入的白光越少，饱和度越高，颜色越鲜明。 亮度（intensity）是视觉系统对可见物体辐射或者发光多少的感知属性。 通常把色调和饱和度称为色度（chromaticity）。亮度表示颜色的明亮程度，而色度则表示颜色的类别与深浅程度。 ;1802年，Thomas Young提出假设：人眼有三种相当于红、绿、蓝三种基色的颜色感知器。 1