数字图像处理(五).pdf

研究生课程 数字图像处理 武汉大学计算机学院 袁志勇 Email:yzypcc@163.com 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 空域滤波器 3.1.6 频域滤波器 3.1.7 从频域规范产生空域模板(*:了解) 3.1.5 图像增强:空域滤波器 • 空域滤波器 1) 空域滤波器的基本概念 – 空域滤波器的定义、分类 2) 平滑/钝化 （smoothing) 滤波器 – 基本低通滤波、中值滤波 3) 锐化滤波器(Sharpening filter) – 基本高通滤波、高增益滤波、微分滤波器 3.1.5 图像增强:空域滤波 1) 空域滤波处理的基本概念 – 空域滤波及滤波器的定义 使用空域模板（模板也叫模板卷积）进 行的图像处理，被称为空域滤波。模板本身 被称为空域滤波器。 – 空域滤波器的分类 数学形态分类、处理效果分类 3.1.5 图像增强:空域滤波 数学形态分类 空域滤波器 线性滤波器 非线性滤波器 高通 低通 带通 最大值 最小值 中值 处理效果分类 平滑滤波器 锐化滤波器 3.1.5 图像增强:空域滤波 • 在空域实现滤波增强功能的方式通常是使用模 板卷积，主要步骤为： S1:将模板在图中漫游，并将模板中心与图中某 个位置重合； S2:将模板上系数与模板下对应像素相乘； S3:将所有乘积相加； S4:将和（即模板的输出响应）赋给图中对应模 板中心位置的像素。 3.1.5 图像增强:空域滤波 – 线性滤波器的定义 • 线性滤波器是线性系统和频域滤波概念在空 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 = w z + w z + … + w z 1 1 2 2 n n 其中：wi i = 1,2, … ,n 是模板系数 zi i = 1,2, … ,n 是被计算像素 及其邻域像素值 3.1.5 图像增强:空域滤波 • 低通滤波器 – 主要用途：平滑图像、去除噪声 • 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、图像增强中很 少用 3.1.5 图像增强:空域滤波 – 非线性滤波器 (Nonlinear Filter)的定义 (Order-statistics Filter:统计排序滤波器) • 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 = w z + w z + … + w z 1 1 2 2 n n 3.1.5 图像增强:空域滤波 • 中值滤波(Median filter) – 主要用途：平滑图像、去除噪声 – 计算公式：R = mid {zk | k = 1,2,…,9} • 最大值滤波(Max filter) – 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