数字图像处理空域滤波

,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,数字图像处理空域滤波,11、获得的成功越大，就越令人高兴。野心是使人勤奋的原因，节制使人枯萎。,12、不问收获，只问耕耘。如同种树，先有根茎，再有枝叶，尔后花实，好好劳动，不要想太多，那样只会使人胆孝懒惰，因为不实践，甚至不接触社会，难道你是野人。(名言网),13、不怕，不悔(虽然只有四个字，但常看常新。,14、我在心里默默地为每一个人祝福。我爱自己，我用清洁与节制来珍惜我的身体，我用智慧和知识充实我的头脑。,15、这世上的一切都借希望而完成。农夫不会播下一粒玉米，如果他不曾希望它长成种籽；单身汉不会娶妻，如果他不曾希望有小孩；商人或手艺人不会工作，如果他不曾希望因此而有收益。-马钉路德。,数字图像处理空域滤波数字图像处理空域滤波11、获得的成功越大，就越令人高兴。野心是使人勤奋的原因，节制使人枯萎。,12、不问收获，只问耕耘。如同种树，先有根茎，再有枝叶，尔后花实，好好劳动，不要想太多，那样只会使人胆孝懒惰，因为不实践，甚至不接触社会，难道你是野人。(名言网),13、不怕，不悔(虽然只有四个字，但常看常新。,14、我在心里默默地为每一个人祝福。我爱自己，我用清洁与节制来珍惜我的身体，我用智慧和知识充实我的头脑。,15、这世上的一切都借希望而完成。农夫不会播下一粒玉米，如果他不曾希望它长成种籽；单身汉不会娶妻，如果他不曾希望有小孩；商人或手艺人不会工作，如果他不曾希望因此而有收益。-马钉路德。空域滤波器空域滤波和空域滤波器的定义：,使用空域模板进行的图像处理，被称为空域滤波。模板本身被称为空域滤波器。空间域图像增强基础知识,基本概念,点运算,代数运算,直方图运算,空间域滤波器,平滑空域滤波器,锐化空域滤波器,例：模板滤波示意：,模板的输出为：,平滑空域滤波器,作用,（,1,）模糊处理,:,去除图像中一些不重要的细节。,（,2,）减小噪声。,平滑空间滤波器的分类,（,1,）线性滤波器：均值滤波器,（,2,）非线性滤波器,最大值滤波器,中值滤波器,最小值滤波器,线性滤波器,包含在滤波器邻域内像素的平均值，也称为均值滤波器。,作用,（,1,）减小图像灰度的“尖锐”变化，减小噪声。,（,2,）由于图像边缘是由图像灰度尖锐变化引起的，所以也存在边缘模糊的问题,。,线性滤波器,图,a,是标准的像素平均值。,图,b,是像素的加权平均，表明一些像素更为重要。,线性滤波器,例,1,3 x 3,5 x 5,9 x 9,15 x 15,35 x 35,原图,图像说明：,顶端的黑方块，大小分别为,3,，,5,，,9,，,15,，,25,，,35,，,45,，,55,个像素，边界相隔,25,个像素。位于底端的字母在,10,到,24,个像素之间，增量为,2,个像素。垂直线段,5,个像素宽，,100,个像素高，间隔,20,个像素。圆的直径,25,个像素，边缘相隔,15,个像素。灰度以,20%,增加。噪声矩形大小是,50*120,像素。,结果分析：,（,1,）噪声明显减少，但图像变模糊了。尤其是图像细节域滤波器近似相同时。,（,2,）滤波器越大，模糊程度加剧。,线性滤波器,例,2,提取感兴趣物体而模糊图像,统计排序滤波器,什么是统计排序滤波器？,是一种非线性滤波器，基于滤波器所在图像区域中像素的排序，由排序结果决定的值代替中心像素的值。,分类：,（,1,）中值滤波器：用像素领域内的中间值代替该像素。,（,2,）最大值滤波器：用像素领域内的最大值代替该像素。,（,3,）最小值滤波器：用像素领域内的最小值代替该像素。,统计排序滤波器,中值滤波器,主要用途：去除噪声,计算公式：,R=mid z,k,|k=1,2,n,最大值滤波器,主要用途：寻找最亮点,计算公式：,R=max z,k,|k=1,2,n,最小值滤波器,主要用途：寻找最暗点,计算公式：,R=min z,k,|k=1,2,n,中值滤波器,中值滤波的原理,用模板区域内像素的中间值，作为结果值,R=mid z,k,|k=1,2,n,强迫突出的亮点或暗点更象它周围的值，以消除孤立的亮点或暗点。,中值滤波器,中值滤波算法的实现,将模板区域内的像素排序，求出中间值,例如：,3x3,的模板，第,5,大的是中值，,5x5,的模板，第,13,大的是中值，,7x7,的模板，第,25,大的是中值，,9x9,的模板，第,41,大的是中值。,对于同值像素，连续排列。,如（,10,15,20,20,20,20,20,25,100,）,中值滤波器,中值滤波算法的特点：,（,1,）,在去除噪音的同时，可以比较好地保留边的锐度和图像的细节（优于均值滤波器）,（,2,）,能够有效去除脉冲噪声：以黑白点（椒盐噪声）叠加在图像上中。,中值滤波器,3x3均值滤波,3x3中值滤波,原图,实例,原图像,高斯噪声,椒盐噪声,高斯噪声图的55十字中值滤波噪声,椒盐噪声图的55十字中值滤波噪声,最大值滤波器,最小值滤波器,锐化滤波,主要用于增强图像的边缘及灰度跳变部分,邻域平均方法积分过程结果使图像的边缘模糊,锐化方法微分过程结果使图像的边缘突出,注意：噪声的影响,先去噪，再锐化操作,梯度运算,微分锐化中常用的方法,设图像,f(x,y),在点(,x,y),的梯度矢量为,Gf(x,y)：,两个重要性质,：,（1）梯度的方向是在函数,f(x,y),最大变化率方向上（2）梯度的幅度用,Gf(x,y),表示：,对于数字图像，则用离散的式子表示,简化,f(i,j),f(i,j+1),f(i+1,j),f(i,j),f(i,j+1),f(i+1,j),f(i+1,j+1),Roberts,梯度算子,结论,梯度的近似值和相邻象素的灰度差成正比，因此在图像变化缓慢区域，其值很小，而在线条轮廓等变化快的部分其值很大，梯度运算可使细节清晰，从、而达到锐化的目的,考虑一个,3x3,的图像区域，,z,代表,灰度级，上式在点,z,5,的,f,值可用,数字方式近似,。,z,5,z,1,z,2,z,3,z,4,z,6,z,7,z,8,z,9,Roberts,交叉梯度算子,：,f|z,9,-z,5,|+|z,8,z,6,|,梯度计算由两个模板组成，第一个求得梯度的第一项，第二个求得梯度的第二项，然后求和，得到梯度。两个模板称为,Roberts,交叉梯度算子。,-1,0,0,1,0,-1,1,0,Prewitt,梯度算子,3x3,的梯度模板,f|(z,7,+z,8,+z,9,)-(z,1,+z,2,+z,3,)|+|(z,3,+z,6,+z,9,)-(z,1,+z,4,+z,7,)|,-1,-1,0,0,-1,0,1,1,1,-1,0,-1,0,1,1,-1,0,1,Sobel,梯度算子,3x3,的梯度模板,f|(z,7,+,2,z,8,+z,9,)-(z,1,+,2,z,2,+z,3,)|+|(z,3,+,2,z,6,+z,9,)-(z,1,+,2,z,4,+z,7,)|,-1,-2,0,0,-1,0,1,2,1,-1,0,-2,0,1,2,-1,0,1,拉普拉斯算子,一个连续的二元函数,f(x,y)，,其拉普拉斯运算定义为：,拉普拉斯算子,对于数字图像，拉普拉斯算子可以简化为：,g(i,j)=4f(i,j)-f(i+1,j)-f(i-1,j)-f(i,j+1)-f(i,j-1),也可以表示成卷积形式：,g(i,j)=f(i,j)H(r,s),0,H(r,s)=,-1,0,-1,4,-1,0,-1,0,拉普拉斯变换对图像增强的基本方法,(1),用于拉普拉斯模板中心系数为负,(1),用于拉普拉斯模板中心系数为正,原图:月球北极,拉普拉斯滤波后的图像,33，中,心点为8,的掩膜,标,定,的,图,像,原始图像,拉普拉,斯的结果,END,16,、业余生活要有意义，不要越轨。,华盛顿,17,、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。,罗素,贝克,18,、最大的挑战和突破在于用人，而用人最大的突破在于信任人。,马云,19,、自己活着，就是为了使别人过得更美好。,雷锋,20,、要掌握书，莫被书掌握；要为生而读，莫为读而生。,布尔沃,