IE1-IP-04空域增强技术课件.pptx

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1、图象工程第4章空域增强技术第2页第4讲上次课程内容回顾u像素间联系像素间联系邻域邻域(4-,8-,对角对角-)，连接，连接(4-,8-,m-)，连通，连通距离距离(欧氏欧氏-，城市，城市-，棋盘，棋盘-)u图像坐标变换图像坐标变换(平移平移T，旋转，旋转R，缩放，缩放S)u几何失真校正几何失真校正空间变换空间变换灰度插值灰度插值(最邻近插值，双线性插值最邻近插值，双线性插值)第3页第4讲第第4 4章章 空域增强技术空域增强技术 4.1 空域技术分类4.2 象素间运算4.3 直接灰度映射4.4 直方图变换4.5 线性滤波4.6 非线性滤波4.7 局部增强第4页第4讲图象增强图象增强目标目标：改善

2、图象质量/改善视觉效果标准标准：相当主观，因人而异 没有完全通用的标准 可以有一些相对一致的准则技术：技术：“好”，“有用”的含义不相同 具体增强技术也可以大不相同第第4章章 空域增强技术空域增强技术 第5页第4讲4.1 空域技术分类空域技术分类空域：空域：指由象素组成的空间 空域增强：空域增强：点操作点操作：灰度点操作几何操作第6页第4讲4.1 空域技术分类空域技术分类点操作点操作：(1)借助对一系列图象间的操作进行变换(2)将f()中的每个象素按EH操作直接变换以得到g()；(3)借助f()的直方图进行变换模板操作模板操作：第7页第4讲4.2 图象间运算图象间运算 图象间的运算指以图象为单

3、位进行的操作，运算的结果是一幅新图象 4.2.1 算术和逻辑运算4.2.2 图象间运算的应用第8页第4讲4.2.1 算术和逻辑运算1.算术运算算术运算(1)加法：记为p+q(2)减法：记为p q(3)乘法：记为p q(4)除法：记为pq 对整幅图象的算术和逻辑运算是逐象素进行的，即在两幅图象的对应（位置）象素间进行 第9页第4讲MATLAB实现算术运算u加法加法imaddu减法减法imsubtractu乘法乘法immultiplyu除法除法imdivideu举例：举例：I=imread(Girl.bmp);J=imread(LENA256.bmp);K=imadd(I,J,uint16);im

4、show(K,)X=imadd(I,50);第10页第4讲MATLAB实现算术运算I=imread(LENA256.bmp);J=imread(Girl.bmp);Iq=imsubtract(I,J);imview(Iq)%减法减法I=imread(LENA256.bmp);J=immultiply(I,0.5);subplot(1,2,1),imshow(I)subplot(1,2,2),imshow(J)%乘法乘法I=imread(LENA256.bmp);J=imdivide(I,0.5);subplot(1,2,1),imshow(I)subplot(1,2,2),imshow(J)%

5、除法除法第11页第4讲4.2.1 算术和逻辑运算2.逻辑运算逻辑运算(1)补（COMPLEMENT）：记为NOT q(2)与（AND）：记为p AND q(3)或（OR）：记为p OR q(4)异或（XOR）：记为p XOR q图4.2.1，图4.2.2，图4.2.3 第12页第4讲4.2.2 图象间运算的应用1.图象间加法的应用图象间加法的应用 模型 运算 均值 方差第13页第4讲4.2.2 图象间运算的应用第14页第4讲4.2.2 图象间运算的应用2.图象间减法的应用图象间减法的应用第15页第4讲4.2.2 图象间运算的应用3.图象间除法的应用图象间除法的应用第16页第4讲4.3 直接灰度

6、映射直接灰度映射 将 f(x,y)中的每个象素灰度按EH 操作直接变换以得到g(x,y)4.3.1 灰度映射原理 4.3.2 典型灰度映射 第17页第4讲4.3.1 灰度映射原理直接灰度映射是一种点操作第18页第4讲4.3.1 灰度映射原理关键：设计映射规则关键：设计映射规则(变换函数变换函数)第19页第4讲1、图象求反2、增强对比度3、动态范围压缩4、灰度切分4.3.2 典型灰度映射第20页第4讲4.3.2 典型灰度映射第21页第4讲灰度映射MATLAB实现f=imread(cameraman.tif);g=imadjust(f,0,1,1,0);%g=imcomplement(f);fig

7、ure(1);imshow(g);%求反f=imread(cameraman.tif);g=im2uint8(mat2gray(log(1+double(f);figure(2);imshow(g);%动态范围压缩第22页第4讲4.4 直方图变换直方图变换 直方图是图象的一种统计表达 直方图反映了图中灰度的分布情况4.4.1 直方图均衡化 4.4.2 直方图规定化 第23页第4讲灰度统计直方图1-D的离散函数提供了图象象素的灰度值分布情况计算：设置一个有 L 个元素的数组，对原图的灰度值进行统计4.4.1 直方图均衡化第24页第4讲4.4.1 直方图均衡化思考：直方图和图像是一一对应吗？第25

8、页第4讲直方图均衡化借助直方图变换实现（归一的）灰度映射均衡化（线性化）基本思想变换原始图象的直方图为均匀分布 =大动态范围使象素灰度值的动态范围最大 =增强图象整体对比度（反差）4.4.1 直方图均衡化第26页第4讲归一化直方图增强函数(反变换)(1)EH(s)：单值单增函数，各灰度级在变换后仍保持排列次序(2)变换前后灰度值动态范围一致4.4.1 直方图均衡化第27页第4讲（归一化）累积直方图(1)tk 是 k 的单值单增函数 (2)灰度取值范围一致，0 tk 1 (3)将s的分布转换为t 的均匀分布 4.4.1 直方图均衡化表4.4.1第28页第4讲4.4.1 直方图均衡化各灰度级对应的

9、象素个数级概率各灰度级对应的象素个数级概率 及及 修正后各灰度级对应的概率分布修正后各灰度级对应的概率分布 1/7-0.142/7-0.283/7-0.434/7-0.575/7-0.71 6/7-0.86tktktk第29页第4讲4.4.1 直方图均衡化第30页第4讲4.4.1 直方图均衡化第31页第4讲4.4.1 直方图均衡化第32页第4讲直方图均衡化的MATLAB实现clear all;f=imread(cameraman.tif);figure(1)imshow(f);figure(2)imhist(f);%绘制图象f的直方图ylim(auto);g=histeq(f,256);%对f

10、进行直方图均衡，输出图象的灰度级数为256figure(3)imshow(g);figure(4)imhist(g);ylim(auto);第33页第4讲4.4.1 直方图均衡化缺点：第34页第4讲借助直方图变换实现规定/特定的灰度映射(1)对原始直方图进行灰度均衡化(2)规定需要的直方图，计算能使规定直方图均衡化的变换(3)将原始累积直方图对应映射到规定累积直方图4.4.2 直方图规定化三三个个步步骤骤第35页第4讲两种映射/对应规则(1)单映射规则(ps(sk)-pu(ul)(2)组映射规则（I(l)：整数函数）(ps(si)-pu(uj)4.4.2 直方图规定化表4.4.2第36页第4讲

11、4.4.2 直方图规定化第37页第4讲4.4.2 直方图规定化第38页第4讲4.4.2 直方图规定化第39页第4讲4.4.2 直方图规定化第40页第4讲直方图规定化的MATLAB实现I=imread(cameraman.tif);%读取图像hgram=0:2:255;%制定灰度变换范围J=histeq(I,hgram);%实现图像直方图规定化figure,imshow(I)%显示原始图像figure,imshow(J)%显示规定化后图像figure,imhist(I,64)%对原始图像进行直方统计并显示，64个柱子(bin)figure,imhist(J,64)%对规定化后图像进行直方图统计并

12、显示第41页第4讲4.4.2 直方图规定化第42页第4讲映射误差映射误差对应映射间数值的差值（取绝对值）的和ErrorSML=|0.20-0.44|+|(0.8-0.2)-(0.89-0.44)|+|(1-0.8)-(1-0.89)|=0.24+0.15+0.09=0.48 ErrorGML=|0.20-0.19|+|(0.8-0.2)-(0.81-0.19)|+|(1-0.8)-(1-0.81)|=0.01+0.02+0.01=0.04 ErrorGML 邻域运算：(0=R=255)4.5.1 技术分类和实现原理第49页第4讲1、邻域平均邻域平均(滤波输出举例滤波输出举例)系数都是正的保持灰

13、度值范围（所有系数之和为1）例：3 3 模板4.5.2 线性平滑滤波器第50页第4讲4.5.2 线性平滑滤波器第51页第4讲2、加权平均加权平均中心系数大周围系数小 4.5.2 线性平滑滤波器第52页第4讲线性平滑滤波器的MATLAB实现clear allI=imread(cameraman.tif);J=imnoise(I,salt&pepper);imshow(J)K1=imfilter(J,fspecial(average,3);%进行3*3均值滤波K2=imfilter(J,fspecial(average,5);%进行5*5均值滤波K3=imfilter(J,fspecial(ave

14、rage,7);%进行7*7均值滤波figure(2),imshow(K1)figure(3),imshow(K2)figure(4),imshow(K3)第53页第4讲4.6 非线性滤波非线性滤波逻辑的、几何的、代数的非线性滤波器基于集合的、基于形状的、基于排序的 4.6.1 非线性平滑滤波器4.6.2 非线性锐化滤波器第54页第4讲4.6.1 非线性平滑滤波器 在一维情况下，中值滤波器是一个含有奇数个象素的滑动窗口，排序后，窗口象素序列为：，M是窗口长度，gj是窗口象素的中值滤波输出。记作：第55页第4讲4.6.1 非线性平滑滤波器第56页第4讲4.6.1 非线性平滑滤波器既消除噪声又保持

15、细节（不模糊）中值（中值（median）滤波器滤波器(1)将模板中心与象素位置重合(2)读取模板下各对应象素的灰度值(3)将这些灰度值从小到大排成1列(4)找出这些值里排在中间的1个(5)将这个中间值赋给模板中心位置象素第57页第4讲中值（median）滤波器的模板中值滤波器的消噪声效果与两个不同的但又有联系的因素有关。首先是模板的尺寸，其次是参与运算的象素数图象中尺寸小于模板尺寸一半的过亮或过暗区域将会在滤波后会被消除掉4.6.1 非线性平滑滤波器第58页第4讲4.6.1 非线性平滑滤波器第59页第4讲百分比（percentile）滤波器中值滤波器是一个特例特例最大值最小值中点滤波器4.6.

16、1 非线性平滑滤波器第60页第4讲4.6.1 非线性平滑滤波器最大值滤波第61页第4讲4.6.1 非线性平滑滤波器最小值滤波第62页第4讲1、非线性锐化滤波器、非线性锐化滤波器利用微分可以锐化图象（积分平滑图象）梯度：对应一阶导数 最常用的微分矢量（需要用2个模板分别沿 X和 Y 方向计算）4.6.2 非线性锐化滤波器第63页第4讲1、非线性锐化滤波器、非线性锐化滤波器(滤波输出举例滤波输出举例)模以2为范数/模计算（对应欧氏距离）以1为范数（城区距离）以为范数（棋盘距离）4.6.2 非线性锐化滤波器第64页第4讲2、最大、最大-最小锐化变换最小锐化变换 将最大值滤波器和最小值滤波器结合使用可

17、以锐化模糊的边缘并让模糊的目标清晰起来迭代实现：4.6.2 非线性锐化滤波器第65页第4讲锐化滤波器的MATLAB实现I=imread(cameraman.tif);H=fspecial(prewitt);%H=fspecial(sobel);TH=imfilter(I,H,replicate);figure(1);imshow(TH);H=H;TH=imfilter(I,H,replicate);figure(2);imshow(TH);第66页第4讲4.7 局部增强局部增强全局增强 vs.局部增强局部增强多了一个选择局部区域的步骤直接利用局部信息以达到局部增强的目的利用每个象素的邻域内象素

18、的均值和方差 局部增益函数 第67页第4讲4.7 局部增强局部增强第68页第4讲作业作业u4.9，4.13，4.25uPrewitt梯度算子梯度算子 Sobel梯度算子梯度算子u求求4.25图像的中心象素在经图像的中心象素在经priwitt和和sobel滤波滤波后的输出值（城市距离）。后的输出值（城市距离）。-110-110-110000-1-1-1111-220-110-110000-1-1-21121、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。4月-234月-23Monday,April 24,20232、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。18:34:2418:34:2418:344/24

19、/2023 6:34:24 PM3、越是没有本领的就越加自命不凡。4月-2318:34:2418:34Apr-2324-Apr-234、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。18:34:2418:34:2418:34Monday,April 24,20235、知人者智，自知者明。胜人者有力，自胜者强。4月-234月-2318:34:2418:34:24April 24,20236、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。24四月20236:34:24下午18:34:244月-237、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。四月236:34下午4月-2318:34April 24,20238、业余

20、生活要有意义，不要越轨。2023/4/2418:34:2418:34:2424 April 20239、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。6:34:24下午6:34下午18:34:244月-2310、你要做多大的事情，就该承受多大的压力。4/24/2023 6:34:24 PM18:34:2424-4月-2311、自己要先看得起自己，别人才会看得起你。4/24/2023 6:34 PM4/24/2023 6:34 PM4月-234月-2312、这一秒不放弃，下一秒就会有希望。24-Apr-2324 April 20234月-2313、无论才能知识多么卓著，如果缺乏热情，则无异纸上画饼充饥，无补于事。Monday,April 24,202324-Apr-234月-2314、我只是自己不放过自己而已，现在我不会再逼自己眷恋了。4月-2318:34:2424 April 202318:34谢谢大家谢谢大家