第4章-2图像增强ppt课件.ppt

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1、第四章图像增强4.1概述和分类4.2空域变换增强4.3空域滤波增强4.4频域滤波增强4.5彩色增强主要内容14.3空域滤波增强空间滤波器?平滑空间滤波器?锐化空间滤波器空间滤波和空间滤波器的定义使用空间模板进行的图像处理，被称为空间滤波。模板本身被称为空间滤波器2空域滤波空域滤波就是在待处理的图像中逐点地移动模板，对每个点，滤波器在该点的响应通过事先定义的关系来计算。线性滤波,滤波器模板m×n，a=(m-1)/2，b=(n-1)/2，则在图像(x,y)处的响应为3平滑空间滤波器平滑空间滤波器的作用模糊处理:去除图像中一些不重要的细节?减小噪

2、声平滑空间滤波器的分类?线性滤波器：均值滤波器?非线性滤波器?最大值滤波器?中值滤波器?最小值滤波器4按统计特性来分：平稳噪声：其统计特性不随时间变化的噪声非平稳噪声：其统计特性随时间变化的噪声噪声分类5按噪声和信号关系来分：加性噪声乘性噪声6标准白噪声和高斯白噪声标准白噪声：在频域上不存在信号能量突然变大的频带，在时域上也找不到信号能量突然变大的时间段，即它在频域和时域上的分布是一致的。功率谱密度在整个频域均匀的。如热噪声。是理想化噪声模型，因为不可能有带宽无限宽的信号。幅度均值为零，方差为一常数。高斯白噪声：它的幅度分布(概率密度函数)服从高

3、斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。热噪声和散粒噪声是高斯白噪声。7一维高斯白噪声N(0.0128,0.9596)8高斯噪声，均值128，均方30高斯噪声图直方图，均值128，均方309噪声信号公式描述白噪声：其功率谱密度函数为：n0为一常数，单位为W/HZ10高斯噪声：高斯噪声信号的一维概率密度函数如右式。α为噪声的数学期望值，也就是均值；σ为噪声的方差。11椒盐噪声（PepperandSalt）：即黑图像的白点、白图像上的黑点，往往由图像中的孤立噪声点。对图像的质量影响由椒盐噪声的强度。Inoise=d*prod(

4、size(I))d是强度，d=0.0512斑点噪声（Speckle）：均匀分布的随机噪声Inoise=I+n*I,n是一个均匀分布的随机噪声（均值为0，方差为V）v=0.04135.1均值滤波器所谓的均值滤波是指在图像上对待处理的像素给一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。145.1均值滤波器以模板运算系数表示即：1214312234576895768856789121431223457689576885678934445667815邻域运算实现方式：模板卷积将模板在图中沿一定方向逐点移动，并将

5、模板中心与图中某个像素位置重合；将模板上系数与模板下对应像素相乘；将所有乘积相加；将和（模板的输出响应）赋给图中对应模板中心位置的像素。模板的输出响应S0’为：S0’=k0s0+k1s1+….+k8s816邻域运算的并行处理参与处理的像素(x,y)的邻域，是原始图像的(x,y)像素的邻域。此邻域不包括已经处理过的像素。例如在像素s0的3×3邻域中，通过邻域平均法得到s0’值。在求s1’的过程中，s0被包含在它的3×3邻域中，此时在计算s1’时是用s0还是用s0’值呢？这里我们规定用s0值而不用s0’值，即：17处理的特点是：平滑过程不受操作顺序的

6、影响，这种处理方法称为并行处理。如果参与处理的像素的邻域，一部分是未经处理的像素（原始图像的像素灰度值），而另一部分是已经处理的图像输出的像素，这种处理方法称为串行处理。18例如：设图像中某一个区域为：选取3×3模板结果19不同形式的平滑模板加权平均：认为在计算得到的e’值中，e应该有较大的贡献，可采用加权平均处理可根据具体应用设计不同模板（不同的加权平均）模板内各系数和为1处理常数图像时，图像没有变化对一般图像处理后，整幅图像灰度的平均值保持不变。1/91/91/91/91/91/91/91/91/9adg2ebhcfi20编程实现由于紧连原始

7、图像边框的一行和一列不能进行处理，故能进行平滑处理的像素是N-2行和N-2列（假定图像尺寸是N×N)时刻注意平滑效果。即保证去掉颗粒噪声又使图像不致模糊。否则需另求其他的平滑方法。边界像素可设置为0或原灰度值。21例1平滑：邻域平均模板越大，图象越平滑(2+2+2+3+2+3+4+6+4)/9=3.127/9=339/9=4.341/9=4.5加权平均，离P点越远，影响越小。22整幅图像的处理：采取从左至右，直到右部边缘。然后下移一行又从左至右再进行。为考虑平滑效果，有时需要对图像进行两次或三次这样的操作。问题：颗粒噪声得到平滑，但整幅图像变得模

8、糊。原因：因为图像对象的细节部分，也是灰度有跳变的区域，当它们也得到平滑后，图像自然变得模糊起来。解决方法：阈值法235.1均值滤波器将