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时间:2021-11-14
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1、------------------------------------------作者xxxx------------------------------------------日期xxxx图像平滑与锐化处理【精品文档】图像平滑与锐化处理1图像平滑处理打开ImageInterpreter/Utilities/LayerStack对话框,如图1-1图1-1打开LayerStack对话框在InputFile中打开tm_striped.img,在Layer中选择1,在OutputFile中输入输出文件名band1.img,单击Add按
2、钮。忽略零值,单击OK(如图1-2所示)。【精品文档】【精品文档】图1-2LayerStack对话框设置打开Interpreter>SpatialEnhancement>Convolution对话框。如图1-3图1-3打开Convolution对话框在InputFile中选择band1.img。在OutputFile中选择输出的处理图像,命名为lowpass.img。在Kernel中选择7*7LowPass,忽略零值。单击OK完成图像的增强处理(如图1-4所示)。【精品文档】【精品文档】图1-4卷积增强对话框(Convolutio
3、n)平滑后的图像去掉噪音的同时造成了图像模糊,特别是对图像的边缘和细节消弱很多。而且随着邻域范围的扩大,在去噪能力增强的同时模糊程度越严重(如图1-5)。图1-5处理前后的对比为了保留图像的边缘和细节信息,可对上述算法进行改进,引入阈值T,将原有图像灰度值f(i,j),和平均值g(i,j)之差的绝对值与选定的阈值进行比较,根据比较结果决定像元(i,j)的最后灰度值G(i,j)。当差小于阈值的时候取原值;差大于阈值的时候取平均值。这里通过查询得T取4,其表达式为下:g(i,j),当
4、f(i,j)-g(i,j)
5、>4G(i,j)=f(
6、i,j),当
7、f(i,j)-g(i,j)
8、<=4具体操作步骤:在图标控制面板工具栏中点击空间建模Modeler>ModelMaker选项。先放置对象图形,依次连接每个对象图形,然后定义对象,最后定义函数并运行模型(如图1-6,1-7,1-8,1-9,1-10,1-11所示)。【精品文档】【精品文档】图1-6定义第一个对象图1-7定义第二个对象【精品文档】【精品文档】图1-8定义函数图1-9定义输出对象【精品文档】【精品文档】图1-10最终模型【精品文档】【精品文档】图1-11平滑处理后图像为了突出边缘和轮廓、线状目标信息可以采用锐
9、化的方法。锐化可使图像上的边缘与线性目标的反差提高,因此也称为边缘增强。2.1加载原图像在Viewer#1中打开原图像atl_spotp_92.img(如图2-1所示)。【精品文档】【精品文档】图2-1打开原图像卷积增强是将整个图像按像元分块处理,用于改变图像的空间频率特征。卷积增强处理的关键是卷积核—系数矩阵的选取。此处卷积核选择边缘检测(Edgedetect),边缘检测又称邻值滤波,即核中所有系数和为零,可以将低频区域平滑或变成零,高频核将边界变成高亮度,而不一定将其他物体消去。具体操作为打开SpatialEnhancemen
10、t中的Convolution,在InputFile中选择atl_spotp_92.img。在OutputFile中选择输出的处理图像,命名为ruihua.img。在Kernel中选择5*5EdgeDetect,忽略零值。单击OK完成图像的增强处理(如图2-2,2-3所示)。图2-2打开Convolution【精品文档】【精品文档】图2-3卷积增强对话框图2-4利用5*5EdgeDetect模板处理后的图像【精品文档】【精品文档】上述处理得到图像的原图像失去了原图像的面目而成为了边缘图像,为了在突出边缘信息的同时保留图像原背景,设置
11、一个非负阈值T进行处理。在查找阈值,将阈值设为130(如图2-5所示)。图2-5查找边缘灰度值,确定阈值2.4.1公式在图标控制面板工具栏中点击空间建模Modeler>ModelMaker选项。先放置对象图形,依次连接每个对象图形,然后定义对象,最后定义函数并运行模型(如图2-6,2-7,2-8,2-9,2-10,2-11所示)。【精品文档】【精品文档】图2-6定义第一个对象图2-7定义第二个对象适当选取T(阈值),使梯度值>=T的个点的灰度值等于该点的梯度值,其他的则保留原始灰度值,形成背景。即由公式5.26知,当阈值大于等于T
12、时选取锐化后的图像,其他情况选择原图像。由2.3可知T为130。即【精品文档】【精品文档】
13、gradf(x,y)
14、,
15、gradf(x,y)
16、>=130g(x,y)=f(x,y),其它图2-8函数的定义图2-9定义输出对象【精品文档】【精品文档】图2
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