空域增强技术讲稿学习教案

会计学1空域空域(kngy)增强技术讲稿增强技术讲稿第一页，共81页。图象增强目标：改善图象质量/改善视觉效果标准：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：“好”，“有用”的含义(hny)不相同 具体增强技术也可以大不相同第4章 空域(kngy)增强技术 第1页/共81页第二页，共81页。4.1空域技术(jsh)分类空域：指由像素组成的空间(kngjin) 空域增强： 点操作：灰度点操作几何操作),( ),(HyxfEyxg),(),(yxfPyxgxy),(),(yxMyx第2页/共81页第三页，共81页。4.1空域技术(jsh)分类点操作：(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(d do)g()；(3) 借助f ()的直方图进行变换模板操作： )(HsEt )( , HsnsEt 第3页/共81页第四页，共81页。4.2图象(t xin)间运算 图象间的运算指以图象为单位(dnwi)进行的操作，运算的结果是一幅新图象。 算术和逻辑运算图象间运算的应用第4页/共81页第五页，共81页。4.2.1 算术算术(sunsh)和逻辑运算和逻辑运算1. 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(duyng)（位置）象素间进行。 第5页/共81页第六页，共81页。4.2.1 算术算术(sunsh)和逻辑运算和逻辑运算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第6页/共81页第七页，共81页。),(),(),(yxeyxfyxgMiiyxgMyxg1),(1),(),(),(yxfyxgE),(),(/1yxeyxgM4.2.2 图象间运算图象间运算(yn sun)的应用的应用第7页/共81页第八页，共81页。2、算术、算术(sunsh)运算的用途运算的用途n（1）多图像平均，降低加性(additive)随机噪声；n（2）二次曝光(double-exposure)：一图像内容加到另外图像上。n（3）图像相减：去掉不需要的加性噪声（缓慢变化的背景阴影、周期性噪声，图像上每一像素处均已知的附加污染），检测同一场景的两幅图像之间的变化（序列图像运动检测）。n（4）除运算：比率图像（颜色和多光谱图像分析）。n（5）乘法(chngf)：乘以掩膜图像(mask image)，仅留下感兴趣的物体。第8页/共81页第九页，共81页。第9页/共81页第十页，共81页。图像图像(t xin)减运算在减运算在机动车辆检测中机动车辆检测中第10页/共81页第十一页，共81页。 灰度映射可使图像灰度值的动态范围加大，图像灰度映射可使图像灰度值的动态范围加大，图像对比度扩展，图像清晰对比度扩展，图像清晰(qngx)，特征明显，是图像，特征明显，是图像增强的重要手段。增强的重要手段。 通过改变通过改变(gibin)图像中各像素点的灰度值来改善图像中各像素点的灰度值来改善图像的视觉效果图像的视觉效果 图像灰度映射的分类：图像灰度映射的分类：v 点运算点运算v 灰度拉伸灰度拉伸第11页/共81页第十二页，共81页。DADBbf (DA)=aDA+b第12页/共81页第十三页，共81页。第13页/共81页第十四页，共81页。第14页/共81页第十五页，共81页。第15页/共81页第十六页，共81页。第16页/共81页第十七页，共81页。原始图像原始图像(t xin)：f ( x,y ) ，变换后图像，变换后图像(t xin)：g ( x,y )，两者间存在分段线性变换：，两者间存在分段线性变换： - - - - - - - - 1）物体灰度区间以改善图像）物体灰度区间以改善图像(a,a)(b,b) f g 0 M M第18页/共81页第十九页，共81页。第19页/共81页第二十页，共81页。图象图象(t xin)直方图的定义直方图的定义第20页/共81页第二十一页，共81页。图象图象(t xin)直方图的定义举例直方图的定义举例直方图是用来表达直方图是用来表达(biod)(biod)一幅图像灰度级分布情况的统一幅图像灰度级分布情况的统计表。计表。 横坐标：灰度值横坐标：灰度值 fk 纵坐标：为某一灰度值纵坐标：为某一灰度值 fk 的像素个数的像素个数 nk， 或是灰度出现或是灰度出现(chxin)的概率的概率Pf (fk)第21页/共81页第二十二页，共81页。第22页/共81页第二十三页，共81页。第23页/共81页第二十四页，共81页。第24页/共81页第二十五页，共81页。第25页/共81页第二十六页，共81页。 直方图均衡化技术是将原图像直方图均衡化技术是将原图像(t xin)(t xin)的直方图变为均衡分的直方图变为均衡分布的形式布的形式, , 即将一已知灰度概率分布的图像即将一已知灰度概率分布的图像(t xin), (t xin), 经过某种经过某种变换变换, , 变成一幅具有均匀灰度概率分布的新图像变成一幅具有均匀灰度概率分布的新图像(t xin)(t xin)。 直方图均衡化直方图均衡化 直方图均衡化基本直方图均衡化基本(jbn)思想思想1, 1 , 0, )(00-LkfPnngkiifkiik第26页/共81页第二十七页，共81页。1399821373360646820529260 f h03122434415164718293第27页/共81页第二十八页，共81页。 h03122434415164718293 hs00.1210.0820.1630.1640.0450.0460.1670.0480.0890.12第28页/共81页第二十九页，共81页。ikkhihp0)()(255,.,2,1i hs hp00.1210.0820.1630.1640.0450.0460.1670.0480.0890.1200.1210.2020.3630.5240.5650.6060.7670.8080.8891.00第29页/共81页第三十页，共81页。)(255ihpg255,.,2,1i0g0i1399821373360646820529260 f g511332552552249251133204133133194 019414319422492 01539225592194 0 hp00.1210.2020.3630.5240.5650.6060.7670.8080.8891.00第30页/共81页第三十一页，共81页。第31页/共81页第三十二页，共81页。图像(t xin)Lena的直方图 均衡(jnhng)后图像Lena的直方图 原始(yunsh)Lena图像 直方图均衡后的Lena图像 第32页/共81页第三十三页，共81页。原始图像 直方图均衡后的图像 第33页/共81页第三十四页，共81页。0.020.020.050.050.090.090.120.120.140.140.20.20.220.220.160.160 00.050.050.10.10.150.150.20.20.250.250.020.020.070.070.160.160.280.280.420.420.620.620.840.841 10 00.20.20.40.40.60.60.80.81 11.21.20.070.070.090.090.120.120.140.140.20.20 00.220.220.160.160 00.050.050.10.10.150.150.20.20.250.25 例：例：第34页/共81页第三十五页，共81页。kiisiskspsEHt0)()(ljjujulupuEHv0)()(4.4.2 直方图规定直方图规定(gudng)化化三三个个步步骤骤(bzhu)第35页/共81页第三十六页，共81页。1 , , 1 , 01 , , 1 , 0)()(00-NlMkupspljjukiis1 , , 1 , 0)()()(00-NlupsplIiljjuis4.4.2 直方图规定直方图规定(gudng)化化表第36页/共81页第三十七页，共81页。4.4.2 直方图规定直方图规定(gudng)化化第37页/共81页第三十八页，共81页。4.4.2 直方图规定直方图规定(gudng)化化第38页/共81页第三十九页，共81页。4.4.2 直方图规定直方图规定(gudng)化化第39页/共81页第四十页，共81页。4.5线性滤波(lb)利用像素本身以及其邻域(ln y)像素的灰度关系进行增强的方法常称为滤波 4.5.1 技术分类和实现原理模板卷积，邻域(ln y)操作4.5.2 线性平滑滤波器 减弱或消除图象中的噪声 第40页/共81页第四十一页，共81页。4.5.1 技术分类技术分类(fn li)和实现原理和实现原理功能特点线性非线性平滑（低通）G1G2锐化（高通）G3G4第41页/共81页第四十二页，共81页。sXYxyXYxyR4s2385sssssss76104kkkkkk32kkk50167800881100skskskR4.5.1 技术技术(jsh)分类和实现原理分类和实现原理第42页/共81页第四十三页，共81页。4kkkkkk32kkk501678111111111-101MiiiskMz4.5.2 线性平滑线性平滑(pnghu)滤波器滤波器图第43页/共81页第四十四页，共81页。v 空域空域(kngy)滤波的定义滤波的定义 在图像空间借助模板进行在图像空间借助模板进行(jnxng)邻域操作，这一图像邻域操作，这一图像处理过程被称为空域过滤，模板本身被称为空域过滤器。处理过程被称为空域过滤，模板本身被称为空域过滤器。n所谓模板就是一个系数矩阵所谓模板就是一个系数矩阵n模板大小：经常是奇数，如：模板大小：经常是奇数，如：3*3 5*5 7*7n模板系数模板系数: 矩阵的元素矩阵的元素k1 k2 k3k4 k5 k6k7 k8 k94.5.2 线性线性平滑滤波器平滑滤波器第44页/共81页第四十五页，共81页。n模板大小模板大小(dxio)：3*3n模板系数模板系数: 矩阵的元素矩阵的元素ns1 s2 s3s4 s5 s6s7 s8 s9k1 k2 k3k4 k5 k6k7 k8 k9第45页/共81页第四十六页，共81页。按特点按特点(tdin)：线性，非线性：线性，非线性v 空域空域(kngy)滤波的分类滤波的分类 按功能按功能(gngnng)：平滑，锐化：平滑，锐化线性平滑线性平滑非线性平滑非线性平滑线性锐化线性锐化非线性锐化非线性锐化消除噪声消除噪声加强图像中的加强图像中的边缘和轮廓边缘和轮廓第46页/共81页第四十七页，共81页。 可去除可去除(q ch)图像噪声，从而起到图像平滑的作用。图像噪声，从而起到图像平滑的作用。噪声图像噪声图像 利用模板，将一个像元及其邻域中的所有像元的灰度的平均利用模板，将一个像元及其邻域中的所有像元的灰度的平均值赋给输出图像中相应的像元，从而达到平滑的目的。值赋给输出图像中相应的像元，从而达到平滑的目的。第47页/共81页第四十八页，共81页。1111111111111111111111111111111111v 设计模板设计模板(mbn)的原则的原则3*3模板模板(mbn)5*5第48页/共81页第四十九页，共81页。11111111111111111111111111/25 *1111111111/9 *第49页/共81页第五十页，共81页。 设输入设输入(shr)图像灰图像灰度为：度为： 464523428 经过经过3 3的模板的模板(mbn)窗口：窗口： 111111111 进行计算：进行计算： R=(8*1+2*1+4*1+3*1+2*1+5*1+4*1+6*1+4*1)/9 =4.22 输出图像灰度为输出图像灰度为： -4.22-第50页/共81页第五十一页，共81页。噪声图像噪声图像 用用33模板滤波模板滤波 第51页/共81页第五十二页，共81页。第52页/共81页第五十三页，共81页。4.5.2 线性平滑线性平滑(pnghu)滤波器滤波器)/2(exp)/2(exp21)(2222iiif-第53页/共81页第五十四页，共81页。v 中值滤波中值滤波(lb)的原理的原理 1.用一个模板窗口（用一个模板窗口（3*3, 5*5, 7*7, ）在图像上滑动；）在图像上滑动；2.把窗口中像素把窗口中像素(xin s)的灰度值按升的灰度值按升(或降或降)次序排列；次序排列；3.将中间值赋给窗口中心的像素将中间值赋给窗口中心的像素(xin s)，这就是其灰度值，这就是其灰度值。 v 中值滤波中值滤波(lb)优点优点1.抑制噪声抑制噪声2.较好地保护边缘轮廓信息，减少模糊。较好地保护边缘轮廓信息，减少模糊。4.6.1 非线性非线性平滑滤波器平滑滤波器第54页/共81页第五十五页，共81页。（1）中心(zhngxn)加权算子 1111211111012）中心和四邻(sln)点加权算子 121242121161模板设计要求：对称、归一化、奇数第55页/共81页第五十六页，共81页。（3）按灰度近似程度(chngd)加权算子 -) 1, 1(), 1() 1, 1() 1,(2/1) 1,() 1, 1(), 1() 1, 1(1jijijijijijijijik)0,( ,| ),(),(|),(),(),(21),(111111- lkjifljkifljkiDljkiDnjmiDljkimn-11111),(21mnnjmiDk第56页/共81页第五十七页，共81页。1.平滑滤波器本质上是一种低通滤波器，模板的所有系数都是正数。2.在设计滤波器时通常还要求行列(hng li)数为奇数，保障中心定位性能。3.空域低通滤波的去噪能力与它的模板大小有关，模板越大，去噪声能力越强；4.空域低通滤波具有平滑的效果，在去除噪声的同时模糊了图像边缘、细节。第57页/共81页第五十八页，共81页。 设输入设输入(shr)图像灰图像灰度为：度为： 464523428 经过经过(jnggu)3 3的模板的模板窗口：窗口： 111111111 排序：排序： 2，2，3，4，4，4，5，6，8 输出图像灰度为：输出图像灰度为： -4-4第58页/共81页第五十九页，共81页。用用33模板模板(mbn)中值中值滤波处理后的结果滤波处理后的结果 噪声噪声(zoshng)图图像像 用用33模板邻域平模板邻域平均均(pngjn)处理后处理后的结果的结果 原始图像原始图像 第59页/共81页第六十页，共81页。4.6.1 非线性平滑非线性平滑(pnghu)滤波器滤波器第60页/共81页第六十一页，共81页。第61页/共81页第六十二页，共81页。边缘特征： 空域灰度有较大起落； 频域高频分量。边缘点：其两边象素的灰度级有显著的不同，一个在较亮的区域内部，一个在外部，边缘点位于这样的一对邻点之间。边缘：阶跃边缘、屋顶(w dn)状边缘（灰度从增加到减少的变化转折点）JIf(x,y)y00y0 xxxy0fe(x)Pfe(x)第62页/共81页第六十三页，共81页。Tyfxff4.6.2 非线性非线性锐化滤波器锐化滤波器第63页/共81页第六十四页，共81页。性质(xngzh): 1) Gf(x,y)最大增加率的方向; 2) |Gf(x,y)|=(f/ x)2+( f/ y)2T差分代替(dit)微分前向差分定义： fi= fi+1 - fi, nfi= n-1 fi+1 - n-1 fi, 后向差分定义： fi= fi - fi-1, nfi= n-1 fi -n-1 fi-1,fi= fi+1/2 - fi-1/2, nfi= n-1 fi+1/2 -n-1 fi-1/2,f(x,y)f(x+1,y)f(x+1,y)Gf(x,y)=f/x, f/yT第64页/共81页第六十五页，共81页。梯度梯度(t d)定义为定义为 ),(),(),(jifjifyxfGyx模值和方向模值和方向(fngxing)分别为：分别为： 2/122),(),(),(),(jifjifyxfGyxgyx),(/ ),(1jifjiftanxy-2122)1,(),(), 1(),(),(-yxfyxfyxfyxfyxg第65页/共81页第六十六页，共81页。f(x,y)f(x,y)g(x,y)yx)f(x,y),f(x,y)(g(x,y)yxmax),()(max),(nmfx,yfyxg-（1）（2）（3）注：简化后的梯度算子不具有各向同性( xin tn xn)的性质第66页/共81页第六十七页，共81页。2122)2()(magyfxfff ) 1 (yfxff , max)(yfxff4.6.2 非线性非线性锐化滤波器锐化滤波器第67页/共81页第六十八页，共81页。| ) 1,(), 1(| ) 1, 1(),(|),()1,(), 1()1, 1(),(),(2122-yxfyxfyxfyxfyxfGyxfyxfyxfyxfyxfGf(x,y)f(x+1,y)f(x+1,y+1)f(x,y+1)100-101-10图(a) Roberts算子第68页/共81页第六十九页，共81页。)1, 1() 1,(2) 1, 1()1, 1() 1,(2) 1, 1()1, 1(), 1(2) 1, 1()1, 1(), 1(2) 1, 1(-yxfyxfyxfyxfyxfyxfSyxfyxfyxfyxfyxfyxfSyx22),(yxSSSyxg|),(22yxSSyxg(b)Sobel算子1-1-20012-101-10-20-1012第69页/共81页第七十页，共81页。1,1()1,()1,1(111111111111111）-yxfyxfyxf),yf(x）f(x,y),yf(xP),yf(x,y)f(x),yf(x),yf(x,y)f(x),yf(xPyx(c)Prewitt算子-1-10011-101-10-10-10111第70页/共81页第七十一页，共81页。图6-40 一阶微分算子的效果（b）原图（b）Robert算子（c）Sobel算子（d）Priwitt算子第71页/共81页第七十二页，共81页。(1)g(x,y)=Gf(x,y), if Gf(x,y) T; else f(x,y).(T 0)(2) g(x,y)=LG, if Gf(x,y) T; else f(x,y).(3) g(x,y)= Gf(x,y), if Gf(x,y) T; else LB(4) g(x,y)= LG , if Gf(x,y) T; else LB第72页/共81页第七十三页，共81页。22222),(),(),(yyxfxyxfyxf拉普拉斯（Laplacian）算子，二阶偏导数的和。是一个标量，具有各向同性的性质。其离散计算形式(xngsh)定义为： ),(4) 1,() 1,(), 1(), 1()1,(),(),() 1,(), 1(),(),(), 1(),(),(2yxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxLyxf-第73页/共81页第七十四页，共81页。0 -1 0-1 4 -10 -1 0-1 -1 -1 -1 8 -1-1 -1 -11 -2 1-2 4 -21 -2 1第74页/共81页第七十五页，共81页。数字信号321000600001310000777一阶微分-1-1-1-1006-60012-2-1000700二阶微分000106-126011-411007-70信号特点斜坡脉冲平坦区细线阶跃第75页/共81页第七十六页，共81页。1. 沿着斜坡，一阶微分都不为零，二阶微分的非零值只出现在斜沿着斜坡，一阶微分都不为零，二阶微分的非零值只出现在斜坡的起始处与终点处。斜坡在图像中对应边缘特征，因此一阶微分坡的起始处与终点处。斜坡在图像中对应边缘特征，因此一阶微分增强后图像的边缘区较宽，而二阶微分的边缘较细。这一特点使得增强后图像的边缘区较宽，而二阶微分的边缘较细。这一特点使得它在图像的边缘检测算子中得到它在图像的边缘检测算子中得到(d do)更多应用。更多应用。2. 脉冲对应图像中的椒盐噪声，二阶微分放大噪声的能力很强。脉冲对应图像中的椒盐噪声，二阶微分放大噪声的能力很强。3. 细线对应高斯噪声模糊，二阶微分去模糊能力很强。细线对应高斯噪声模糊，二阶微分去模糊能力很强。4. 一阶微分对阶跃信号响应强烈，且是单响应。一阶微分对阶跃信号响应强烈，且是单响应。5. 二阶微分对阶跃信号产生双响应。因此二阶微分用于边缘提取二阶微分对阶跃信号产生双响应。因此二阶微分用于边缘提取时要考虑正负性。时要考虑正负性。6. 总之在图像增强，如去图像模糊时，二阶微分算子的效果更好总之在图像增强，如去图像模糊时，二阶微分算子的效果更好一些。一阶微分则在图像边缘提取中更常用。一些。一阶微分则在图像边缘提取中更常用。第76页/共81页第七十七页，共81页。4.6.2 非线性非线性锐化滤波器锐化滤波器),(),(1yxfSSyxfSnn第77页/共81页第七十八页，共81页。4.7 局部(jb)增强),(),(),(),(),(yxmyxmyxfyxAyxg-10),(),(kyxMkyxA图第78页/共81页第七十九页，共81页。第79页/共81页第八十页，共81页。第80页/共81页第八十一页，共81页。