圖像濾波ppt課件(存儲(chǔ)版)
【正文】 38 圖像平滑216。對(duì)隨機(jī)噪聲的抑制能力，中值濾波比平均值濾波要差一些。 梯度法216。圖像函數(shù) f (x, y) 的 梯度定義 為 一個(gè)向量： 梯度 的兩個(gè)重要 性質(zhì) 是： （ 1） 梯度的方向在函數(shù) f(x, y)最大變化率的方向上。 梯度法以上梯度法又稱為 水平垂直差分法 。252。 Sobel梯度是在 Prewitt算法的基礎(chǔ)上，對(duì) 4鄰域采用加權(quán)方法進(jìn)行差分，因而對(duì)邊緣的檢測(cè)更加精確，常用的模板如下 :56 圖像銳化216。58 圖像銳化216。此法將背景用一個(gè)固定灰度級(jí) LB來實(shí)現(xiàn)， 便于研究邊緣灰度的變化。252。252。67 圖像銳化216。 定向檢測(cè)252。 定向檢測(cè)原始圖像 垂直檢測(cè) 水平檢測(cè)74。 Laplacian算子窗口大小影響著銳化的結(jié)果。以 Laplacian算法對(duì)該圖像進(jìn)行銳化、提取邊緣的結(jié)果見 (b)，圖像中 灰度為常數(shù)的下部與變化均勻的左上部值均為 0。 Laplacian算子252。 Laplacian算子252。 Prewitt和 Sobel梯度(c)輪廓灰度規(guī)定化輸出(d)背景灰度規(guī)定化輸出 式中： T是根據(jù)需要指定的一個(gè)灰度級(jí)，它將明顯邊緣用一固定的灰度級(jí) LG來實(shí)現(xiàn)。 Prewitt和 Sobel梯度由梯度的計(jì)算可知 :① 在灰度變化 平緩 的區(qū)域其 梯度值較小 ，② 圖像中灰度變化較大的 邊緣 區(qū)域其 梯度值大 ，③ 而在灰度 均勻 區(qū)域其 梯度值為零 。與 Roberts梯度相比， Prewitt算法較多地考慮了鄰域點(diǎn)的關(guān)系，擴(kuò)大了模板，從 2*2擴(kuò)大到 3*3來進(jìn)行差分， (x,y)為中心像素其模板為55 圖像銳化216。Roberts梯度相當(dāng)于 在圖像上開一個(gè) 2*2的窗口，用模板 h1計(jì)算后取絕對(duì)值再加上模板 h2計(jì)算后取絕對(duì)值。48 圖像銳化216。實(shí)際上就是 微分法 。邊緣和輪廓一般都位于 灰度突變 的地方，且突變常常具有 任意的方向 。 42 圖像平滑216。 中值濾波混有椒鹽噪宙的 IKNOS圖像 中值濾波后的圖像 均值濾波后的圖像36 圖像平滑216。 中值濾波中值濾波器的窗口形狀可以有多種，如線狀、方形、十字形、圓形、菱形等（見圖）。 設(shè)有一個(gè)一維序列 f1, f2, …, fn， 取窗口長(zhǎng)度（點(diǎn)數(shù)）為 m（ m為奇數(shù)），對(duì)其進(jìn)行中值濾波，就是從輸入序列中相繼抽出 m個(gè)數(shù) fiv, …, fi1, fi, fi+1, …, fi+v（ 其中 fi為窗口中心點(diǎn)值， v=(m1)／ 2）， 再將這 m個(gè)點(diǎn)按其數(shù)值大小排序，取其序號(hào)為中心點(diǎn)的那個(gè)數(shù)作為濾波輸出。30 圖像平滑216。 均值濾波252。左圖，電視截屏圖像，受電視掃描條帶的影響。為了避免中心像素值過高影響平均值升高，在運(yùn)算時(shí)可不取中心值，用周圍的八個(gè)像素進(jìn)行計(jì)算 (圖 (b) )。 252。 均值濾波252。 卷積核中的元素稱作加權(quán)系數(shù)（亦稱為卷積系數(shù)）， 卷積核中的系數(shù)大小及排列順序， 決定了對(duì)圖像進(jìn)行區(qū)處理的類型。例如， 有一種常見的平滑算法是將原圖中的一個(gè)像素的灰度值和它周圍鄰近 8個(gè)像素的灰度值相加，然后將求得的平均值作為新圖 像中該像素的灰度值。 通常假設(shè)圖像含有高斯噪聲。設(shè) f(x, y)為理想圖像， n(x, y)為噪聲，輸出圖像為g(x, y) 。? 按頻譜分布形狀進(jìn)行分類，均勻分布的噪聲稱為 白噪聲 。 均值濾波216。遙 感數(shù)字圖像處理林金堂閩江學(xué)院地理科學(xué)系1第 7章 圖像濾波 2第 7章 圖像濾波216。 圖像噪聲216。? 從噪聲幅度分布形態(tài)可分為 高斯型、瑞利型噪聲 。 圖像噪聲? 按噪聲對(duì)圖像的影響可分為加性噪聲模型和乘性噪聲模型兩大類。 0均值的高斯噪聲指每個(gè)像素值中附加了 0均值的具有高斯概率密度的函數(shù)值。11 圖像平滑模板操作和卷積運(yùn)算 模板操作是數(shù)字圖像處理中常用的一種運(yùn)算方式，圖像的平滑、銳化以及后面將要討論的細(xì)化、邊緣檢測(cè)等都要用到模板操作。鄰域中的每個(gè)像素（假定鄰域?yàn)?33大小，卷積核大小與鄰域相同），分別與卷積核中的每一個(gè)元素相乘，乘積求和所
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