图像处理第三章 空域图像增强解析.ppt

图像增强的目标 图像增强的目标是处理图像，使其比原图像更适合于特定的应用。 灰度级切片 若图像灰度在0～Mf范围内，其中大部分像素的灰度级分布在区间［a, b］，很小部分的灰度级超出了此区间，为改善增强的效果，可令： 灰度变换实例： 灰度变换 图像的算术/代数运算 定义：代数运算是指两幅输入图像进行点对点的加、减、乘或除计算而得到输出图像。 图象运算：算术运算 加法运算的定义 C(x,y) = A(x,y) + B(x,y) 主要应用举例 去除“叠加性”噪音 生成图像叠加效果 图象运算：算术运算 生成图像叠加效果 对于两个图像f(x,y)和h(x,y)的均值有： g(x,y) = 1/2f(x,y) + 1/2h(x,y) 会得到二次曝光的效果。推广这个公式为： g(x,y) = αf(x,y) + βh(x,y) 其中α+β= 1 我们可以得到各种图像合成的效果，也可以用于两张图片的衔接。 图象运算：算术运算 图象运算：算术运算 去除“叠加性”噪音 对于原图像f(x,y)，有一个噪音图像集 { gi(x,y) } i =1,2,...M 其中：gi(x,y) = f(x,y) + h(x,y)i M个图像的均值定义为： g(x,y) = 1/M (g0(x,y)+g1(x,y)+…+ gM(x,y)) 当：噪音h(x,y)i为互不相关，且均值为0时， 上述图像均值将降低噪音的影响。 加法运算应用 通过求平均值降噪 加性噪声：加性噪声和图像信号强度不相关。 乘性噪声：乘性噪声和图像信号是相关的。 椒盐噪声：黑图像上的白点，白图像上的黑点。 量化噪声：是由量化过程引起的，解决的最好方法是最佳量化。 加法运算应用 加法运算应用 加法运算应用 图象运算：算术运算 减法的定义 C(x,y) = A(x,y) - B(x,y) 主要应用举例 去除不需要的叠加性图案 检测同一场景两幅图像之间的变化 计算物体边界的梯度 图象运算：算术运算 去除不需要的叠加性图案 设：背景图像b(x,y)，前景背景混合图像f(x,y) g(x,y) = f(x,y) – b(x,y) g(x,y) 为去除背景的图像。 电视制作的蓝屏技术就基于此。 图象运算：算术运算 检测同一场景两幅图像之间的变化 设： 时间1的图像为T1(x,y) 时间2的图像为T2(x,y) g(x,y) = T2 (x,y) - T1(x,y) 减法运算 几乎相同但稍有不对准图像的减法运算 （运动检测）书上的例题3.2.2 图象运算：算术运算 计算物体边界的梯度 在一个图像内，寻找边缘时，梯度幅度（描绘变化陡峭程度的量）的近似计算: |Vf(x,y)| = max(f(x,y)–f(x+1,y) ,f(x,y)–f(x,y+1)) 以后还会讲到 减法运算 图象运算：算术运算 乘法的定义 C(x,y) = A(x,y) * B(x,y) 主要应用举例 图像的局部显示 用二值模板图像与原图像做乘法 图象运算：算术运算 乘法运算和除法运算 乘法运算 可用于去除图像中部分影像。 首先构造一副掩膜图像，在需要保留区域，图像灰度值为1；而在被去除区域，图像灰度值为0； 然后将掩膜图像乘原始图像。 除法运算 多光谱遥感图像运算的比值计算。 同谱异物，同物异谱。 图象运算：逻辑运算 与运算的定义 g(x,y) = f(x,y) ? h(x,y) 主要应用举例 求两个子图像的相交子图 图象运算：逻辑运算 或运算的定义 g(x,y) = f(x,y) v h(x,y) 主要应用举例 合并子图像 图象运算：逻辑运算 求反的定义 g(x,y) = 255 - f(x,y) 主要应用举例 获得一个阴图像 获得一个子图像的补图像 绘制区别于背景的、可恢复的图形 图象运算：逻辑运算 获得一个阴图像 图象运算：逻辑运算 获得一个子图像的补图像 255- 图象运算：逻辑运算 异或运算的定义 g(x,y) = f(x,y) ? h(x,y) 主要应用举例 获得相交子图像 绘制区别于背景的、可恢复的图形 图象运算：逻辑运算 获得相交子图像 一个灰度级别在范围[0，L-1]的数字图象的直方图是一个离散函数 p(rk)= nk k = 0,1,2,…,L-1 由于rk的增量是1，直方图可表示为： p(k)= nk 一个灰度级别在范围[0，L-1]的数字图象的直方图是一个离散函数 p(rk)= nk/n 或 p(k)= nk/n 有 n 是图象的像素总数 nk