边缘增强掩模操作色学及彩色增强分析.pptxVIP

边缘增强掩模操作色学及彩色增强分析;;1 梯度锐化法（最常用） 对于图像f(x，y)，在(x，y)处的梯度定义为 ;梯度的数值:f (x, y)在其最大变化率方向上的单位距离所增加的量。;简化;求梯度的两种差分运算 (a) 水平垂直差分法 (b)交叉差分计算法;(a) (b) 图像梯度锐化结果 (a) 二值图像 (b) 水平垂直梯度运算结果 ;结论：图像中灰度变化较大的边缘区域其梯度值大，在灰度变化平缓的区域其梯度值较小，而在灰度均匀区域其梯度值为零。 边界点的处理：最后一行和最后一列的各像素的梯度无法求得，一般用前一行和前一列的梯度值近似代替。 ;Roberts算子：;优点：引入了平均因素，对图像中随机噪声有一定的平滑作用； 由于它是相隔两行或两列之差分，边缘两侧元素得到了增强，边缘显得粗而亮。 ;常用的梯度算子 ;特点：增强的图像仅显示灰度变化比较徒的边缘轮廓，而灰度变化比较平缓或均匀的区域则呈黑色。 第二种输出形式 ;第四种输出形式;;（1）Laplacian 算子：二阶微分算子;0 ;拉普拉斯锐化结果 （a） 二值图像； （b） 拉普拉斯运算结果 ;特点： (a) 在灰度均匀的区域或斜坡中间▽2f(x，y)为0，增强图像上像元灰度不变； (b) 在斜坡底或低灰度侧形成“下冲”；而在斜坡顶或高灰度侧形成“上冲”。;拉普拉斯锐化前、 后图像的灰度 (a) 原图像灰度； (b) 拉普拉斯锐化后图像的灰度 ; 常用的几种拉普拉斯增强算子（模板）： ;Sobel;二、掩模处理(Mask);;掩模增强的具体步骤;;1 色度学基础 灰度图像：图像的像素值是光强，二维空间变量函数 f(x, y)。 彩色图像：像素值看成是二维空间变量和光谱变量的函数f(x, y, λ)，即多光谱图像。; 1） 三色原理 人的视觉系统：杆状细胞和锥状细胞两种感光细胞。 杆状细胞： 暗视器官, 能在昏暗的环境中感受到光刺激而引起视觉，但视物无色觉，只能区别明暗，展现视物的粗略轮廓； 锥状细胞：明视器官，在照度足够高时起作用， 并能分别辨颜色，对物体表面的细节和轮廓具有较高的分辨能力。锥状细胞将电磁光谱的可见部分分为三个波段：红、绿、蓝。???三种颜色被称为三基色。 ;人类视觉系统三类锥状细胞的敏感曲线 ; 根据人眼的结构，所有颜色都可看作是三种基本颜色——R（Red）、 G（Green)和B（Blue)按照不同的比例组合而成。为了建立标准，国际照度委员会(CIE)早在1931年就规定三种基本色的波长分别为R：700 nm，G：546.1 nm，B： 435.8 nm。 ;2） 颜色的三个属性 颜色是外界光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉。颜色分两大类：非彩色和彩色。非彩色是指黑色、白色和介于这两者之间深浅不同的灰色， 也称为无色系列。彩色是指除了非彩色以外的各种颜色。颜色有三个基本属性， 分别是色调、 饱和度和亮度。基于这三个基本属性，提出了一种重要的颜色模型HSI（Hue、 Saturation、 Intensity）。;RGB模型:面向诸如视频监视器、 彩色摄像机或打印机之类的硬件设备； HSI模型:面向以彩色处理为目的的应用，如动画中的彩色图形; CMYK和YUV色彩系统:在印刷工业上和电视信号传输中，经常使用CMYK和YUV色彩系统。 ;黑色;2） HSI 模型 Munseu提出， 反映人的视觉系统观察彩色的方式，在彩色图像处理、艺术等方面经常使用。 ① I（亮度，灰度，Intensity)分量与图像的彩色信息无关； ② H（色调，Hue)和S（饱和度Saturation)分量与人感受颜色的方式是紧密相联的。 这些特点使得HSI模型非常适合借助人的视觉系统来感知彩色特性的图像处理算法。 ;色相：角度，反映了该彩色最接近什么样的光谱波长。 0°：红色， 120°：绿色， 240°：蓝色。0°到240°的色相覆盖了所有可见光谱的彩色，240°到300°：人眼可见的非光谱色（紫色）。 ;柱形彩色空间;（1) RGB转换到HSI（转换公式有多种形式，表达的思想一致） 对任何3个［0，1］范围内的R、G、B值，其对应HSI模型中的I、S、H分量的计算公式为 ; 另一种 RGB转换到HSV转换公式;（2） HSI转换到RGB 假设S、I 的值在［0，1］之间，R、G、B的值也在［0，1］之间，则HSI转换为RGB的公式为(分成3段以利用对称性) （a）当H在［