第四章频率域滤波学案.ppt

电子科技大学 光电信息学院 二○一三年3月11日 主要内容 主要内容 (一) 线性灰度变换 (一) 线性灰度变换 　(二) 分段线性灰度变换 　　将感兴趣的灰度范围线性扩展，相对抑制不感兴趣的灰度区域。 设f(x,y)灰度范围为[0,Mf]，g(x,y)灰度范围为[0,Mg], 　(二) 分段线性灰度变换 　(二) 分段线性灰度变换 　(三) 非线性灰度变换 　 (1) 对数变换 　　低灰度区扩展，高灰度区压缩。 　 (2) 指数变换 　　高灰度区扩展，低灰度区压缩。 (三) 非线性灰度变换——对数变换 (三) 非线性灰度变换——对数变换 (三) 非线性灰度变换——对数变换 (三) 非线性灰度变换——指数变换 　(一) 直方图均衡化 直方图均衡化是将原图像的直方图通过变换函数修正为均匀的直方图，然后按均衡直方图修正原图像。 图像均衡化处理后，图像的直方图是平直的，即各灰度级具有近似相同的出现频数，那么由于灰度级具有均匀的概率分布，图像看起来就更清晰了。 1. 由（2）式计算sk。 主要内容 定义 使用空间模板进行的图像处理，被称为 空间滤波，模板本身被称为空间滤波器。 空间平滑滤波器的作用 ??模糊处理:去除图像中一些不重要的细节减小噪声。 空间平滑滤波器的分类 ??线性滤波器：均值滤波器 ?? 非线性滤波器： ?? 最大值滤波器 ?? 中值滤波器 ?? 最小值滤波器 取3×3方形窗，对中心像素计算： 例如：取3×3方形窗口 锐化滤波器的主要用途 突出图像中的细节，增强被模糊了的细节。 印刷中的细微层次强调。 弥补扫描对图像的钝化。 超声探测成像，分辨率低，边缘模糊，通过 锐化来改善。 锐化处理恢复过度钝化、暴光不足的图像。 图像识别中，分割前的边缘提取。 尖端武器中的目标识别、定位。 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0。 主要内容 (1) 理想低通滤波器 理想低通滤波器 主要内容 伪彩色处理。 假彩色处理。 真彩色与伪彩色 伪彩色处理灰度变换曲线 主要内容 习题： 利用线性灰度变换，试写出把灰度范围 [0，30] 拉伸为[0，50]，把灰度范围 [30，60] 移动到 [50，80]，把灰度范围 [60，90] 压缩为 [80，90] 的变换方程。（见教材p105，习题5.2） 给定以下图像数据: 习题： 试求出用均值滤波器对该图进行平滑后的结果。可不考虑边界像素。 试求出用如下均值加权滤波器M对该图进行平滑后的结果。可不考虑边界像素。（见教材p106，习题5.5） Convolution and Correlation(卷积与相关) Peng zhenming School of Opto-Electronic Information, University of Electronic Science and Technology of China zmpeng@ 2010.3.16 Agenda Convolution (first 1D than 2D (images)) Correlation Digital filters What can it be used for? Many many things defined by the programmer…. and some standard operations: Blur image Remove noise Object detection Morphology Edge detection Neighborhood processing As opposed to point (pixel) processing Convolution Convolution (1D) Normalise filter response Convolution (1D) Convolution (1D) Convolution (1D) Convolution (1D) Convolution (1D) Convolution (1D) Convolution (1D) Convolution (1D) Math of convolution g(x): output, h: filter, * means convolution, f(x): input, n = INT[ width of filter / 2] INT[ ]: rounds down, for example: INT[1.7] = 1 For example: Filter (h):