數(shù)字圖像處理第3章(1)-wenkub
2023-05-24 17:30:49 本頁面
【正文】 平面表示，各個平面的 重要性 不同。 [0到 1,500,000]用常用對數(shù) Lg壓到 [0到 ]. c=1 增強(qiáng)顯示小的變換系數(shù) ,突出細(xì)節(jié)。 Digital Image Processing, 3rd ed. 指數(shù)冪變換 ?crs ?其中 c和 γ為正常數(shù)，圖中 c=1。 Digital Image Processing, 3rd ed. 左上圖的 8個位圖（二值圖 ,第 0到第 7個比特） Digital Image Processing, 3rd ed. 使用最顯著的 2,3,4個比特面的效果 Digital Image Processing, 3rd ed. Digital Image Processing, 3rd ed. Histogram Processing 直方圖處理 4種基本 的圖像 類型 低調(diào) /暗圖像 高調(diào) /亮圖像 低反差圖像 高反差圖像 Digital Image Processing, 3rd ed. 灰度變換函數(shù) T T非單調(diào) ,多 r對一 s T嚴(yán)格單調(diào) ,1對 1映射 ,可逆 Digital Image Processing, 3rd ed. Probability Density Function Digital Image Processing, 3rd ed. Histogram Equalization 直方圖均衡 一個單值單調(diào)上升的灰度變換函數(shù)。 本例的思想可以舉一反三，用于其它局部增強(qiáng)。 highboost filtering unsharp masking highboost filtering Digital Image Processing, 3rd ed. 在 Matlab中定義特定類型的２維濾波器 H = FSPECIAL(TYPE) 類型： ? 39。 circular averaging filter ? 39。 filter approximating the 2D Laplacian operator ? 39。 motion filter ? 39。 Sobel horizontal edgeemphasizing filter ? 39。)。 ? I1= imfilter(I,h)。 % 39。 ? subplot(1,3,1),imshow(I), title(39。Laplacian Filtered image39。)。 普通集合：當(dāng)隸屬度函數(shù)僅有兩個值，例如 0和 1。 ’borders’ are not ‘edges’ Digital Image Processing, 3rd ed. Homework 2 Page 120121 習(xí)題 ， (a,b) 。 Digital Image Processing, 3rd ed. 圖 (a)低 對比度圖像 ， (b)直方圖均衡后的結(jié)果， (c)基于規(guī)則的模糊集合對比度增強(qiáng) 的結(jié)果。模糊集合： “年輕人”集合 離散的模糊集是右圖上的 29個點(diǎn)，所以 ? ?zA?完全定義了 A Digital Image Processing, 3rd ed. 模糊集合論原理 ? ?? ?ZzzzA A ?? |, ?元素集 Z，論域。 ? subplot(1,3,3), imshow(I2), title(39。)。 ? I2 = imfilter(I,h)。unsharp39。laplacian39。 unsharp contrast enhancement filter Digital Image Processing, 3rd ed. 例： ? I = imread(39。 Prewitt horizontal edgeemphasizing filter ? 39。 Laplacian of Gaussian filter ? 39。 Gaussian lowpass filter ? 39。 averaging filter ? 39。 y=1,2,…N m+1．當(dāng) m=3時， )2,2()2,2()1,()1,0(),()0,0(),( ??????? yxfTyxf
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