第四章图像增强2图像运算.ppt
第四章图像增强第四章图像增强2图像运算图像运算12021/2/234.6 图象运算：算术运算22021/2/234.6 图象运算：算术运算n减法的定义 n主要应用举例n去除不需要的叠加性图案n检测同一场景两幅图象之间的变化n计算物体边界的梯度32021/2/234.6 图象运算：算术运算n去除不需要的叠加性图案设：背景图象b(x,y)，前景背景混合图象f(x,y)g(x,y)为去除了背景的图象。电视制作的蓝屏技术就基于此。42021/2/234.6 图象运算：算术运算n检测同一场景两幅图象之间的变化 设：时间1的图象为T1(x,y)，时间2的图象为T2(x,y)=-52021/2/234.6 图象运算：算术运算n计算物体边界的梯度n 在一个图象内，寻找边缘时，梯度幅度描绘变化陡峭程度的量的近似计算62021/2/234.6 图象运算：算术运算n乘法的定义n主要应用举例n 图象的部分显示n用二值蒙板图象与原图象做乘法72021/2/234.6 图象运算：算术运算82021/2/234.6 图象运算：算术运算n除法的定义比值处理n 图像的亮度可理解为是照射分量和反射分量的乘积。对多光谱图像而言，各波段图像的照射分量几乎一样，对它们作比值处理，就能把它去掉，而对反映地物细节的反射分量，经比值后能把差异扩大，有利于地物的识别。92021/2/234.6 图象运算：算术运算n主要应用举例n遥感图像处理n比值增强n消除山影、云影n显示隐伏构造 102021/2/234.6 图象运算：逻辑运算n2.1.2 逻辑运算n求反n异或、或n与112021/2/234.6 图象运算：逻辑运算n求反的定义 n主要应用举例n获得一个负图象n获得一个子图像的补图像122021/2/234.6 图象运算：逻辑运算n获得一个负图象132021/2/234.6 图象运算：逻辑运算n获得一个子图像的补图像255-=142021/2/234.6 图象运算：逻辑运算n异或运算的定义n主要应用举例n获得相交子图象152021/2/234.6 图象运算：逻辑运算n获得相交子图象=162021/2/234.6 图象运算：逻辑运算n或运算的定义 n主要应用举例n合并子图像=172021/2/234.6 图象运算：逻辑运算n与运算的定义n n主要应用举例n求两个子图像的相交子图=182021/2/234.6 图象运算：几何变换n 几何变换n1.根本变换n2.灰度级插值192021/2/234.6 图象运算：几何变换n根本几何变换的定义n常用的根本几何变换n平移变换n旋转变换n镜像变换：程度镜像、垂直镜像n缩放变换n拉伸变换n离散几何变换的计算202021/2/234.6 图象运算：几何变换n根本几何变换的定义n对于原图象f(x,y)，坐标变换函数nn唯一确定了几何变换：nng(x,y)是目的图象。212021/2/234.6 图象运算：几何变换n平移变换 设:用齐次矩阵表示：222021/2/234.6 图象运算：几何变换n旋转变换:绕原点旋转 度 设:用齐次矩阵表示：232021/2/234.6 图象运算：几何变换0,00,0 x xy y242021/2/234.6 图象运算：几何变换n程度镜像n 设:n 用齐次矩阵表示：252021/2/234.6 图象运算：几何变换0,00,0 x xy y262021/2/234.6 图象运算：几何变换n垂直镜像 设:用齐次矩阵表示：272021/2/234.6 图象运算：几何变换0,0 xy282021/2/234.6 图象运算：几何变换n缩放变换:x方向缩放c倍，y方向缩放d倍 设:用齐次矩阵表示：292021/2/234.6 图象运算：几何变换n拉伸变换F FD DC CB BA AF FD DC CA AB B302021/2/234.6 图象运算：几何变换n离散几何变换的计算问题n向前映射法n向后映射法312021/2/234.6 图象运算：几何变换n离散几何变换的计算问题n设两幅图像坐标系统之间几何畸变关系能用解析式来描绘 假设a(x,y),b(x,y)，那么可直接进展正反变换。假设a(x,y),b(x,y)未知，利用线性和非线性变换函数，根据同名像素坐标反求变换系数。线性变换 322021/2/23二次多项式二次多项式 根据同名像素坐标，利用最小二乘法求解aij,bij。确定a(x,y)和b(x,y)。4.6 图象运算：几何变换332021/2/234.6 图象运算：几何变换n离散几何变换的计算问题n旋转、缩放、拉伸变换的漏点问题342021/2/234.6 图象运算：几何变换n向前映射计算法直接法n n从原图象坐标计算出目的图象坐标n镜像、平移变换使用这种计算方法352021/2/234.6 图象运算：几何变换n向后映射计算法间接法n n从结果图象的坐标计算原图象的坐标n旋转、拉伸、放缩可以使用n解决了漏点的问题，出现了马赛克362021/2/234.6 图象运算：几何变换n灰度级插值n最邻近插值法n双线性插值n高阶插值372021/2/23n最邻近插值法n在待求像素的四邻点中，将间隔 这点最近的邻点灰度赋给待求像素。该方法最简单，但校正后的图像有明显锯齿状，即存在灰度不连续性。4.6 图象运算：几何变换382021/2/23n双线性插值 利用待求像素四个邻点的灰度在二方向上作线性内插。4.6 图象运算：几何变换392021/2/23n计算式如下：4.6 图象运算：几何变换n特点：计算比最近邻点法复杂。但没有灰度不连续性的缺点。它具有低通滤波性质，使高频分量受损，图像轮廓有一定模糊。402021/2/234.6 图象运算：几何变换n双线性插值412021/2/234.6 图象运算：几何变换n高阶插值n高阶插值的实现n用三次样条插值n常用卷积来实现n将大大增加计算量422021/2/23n三次内插法n该方法利用三次多项式S(x)来逼近理论上的最正确插值函数SINC函数，如下图。其数学表达式为：4.6 图象运算：几何变换432021/2/23n上式|x|是周围像素沿坐标方向的间隔。如下图，待求像素 的灰度值由其周围十六个点的灰度值加权内插得到。4.6 图象运算：几何变换442021/2/23n可推导出待求像素的灰度计算式如下：n特点：该算法计算量最大，但内插效果最好，精度最高。4.6 图象运算：几何变换452021/2/23
