數(shù)字圖像增強ppt課件(編輯修改稿)
2025-05-31 23:28 本頁面
【文章內容簡介】 為了抑制噪聲改善圖像質量所進行的處理稱 圖像平滑或去噪 。它可以在 空間域 和 頻率域 中進行。本節(jié)介紹 空間域 的幾種平滑法。 ? 空間域：鄰域運算、中值濾波 ? 頻率域： 33 圖像平滑：鄰域運算 ? 輸出圖象中每個象素是由對應的輸入象素及其一個 鄰域 內的象素共同決定時的圖象運算。 33圖像平滑： 鄰域平均法 設有一幅 N N的圖像 f(x,y)，若平滑圖像為g(x,y),則有 式中 x,y=0,1,… ,N1； s為（ x,y）鄰域 內 像素坐標的集合； M表示集合 s內像素的總數(shù)。 可見 ,鄰域平均法就是將當前像素鄰域內各像素的灰度平均值作為其輸出值的去噪方法 。 ,1( , ) ( , )i j sg x y f i jM?? ?33 圖像平滑： 鄰域平均法 (m1,n1) (m1,n) (m1,n+1) (m,n1) (m,n) (m,n+1) (m+1,n1) (m+1,n) (m+1,n+1) 例如，對圖像采用 3 3的鄰域平均法，對于像素 （ m,n)，其鄰域像素如下： 則有： 19( , ) ( , )i Z j Zg m n f m i n j??? ? ???322 圖像平滑： 鄰域平均法 其作用相當于用這樣的模板同圖像 卷積 。 這種算法簡單，但它的主要缺點是在降低噪聲的同時使 圖像產生模糊 ， 特別在邊緣和細節(jié)處 。而且鄰域越大，在去噪能力增強的同時模糊程度越嚴重。如 下 圖 11111119111H???????????(a)原圖像 (b) 對 (a)加椒鹽噪聲的圖像 (c)3 3鄰域平滑 (d) 5 5鄰域平滑 33 圖像平滑： 鄰域平均法 超限像素平均法 中值濾波 為克服簡單局部平均法的弊病，目前已提出許多 保邊緣、細節(jié)的局部平滑算法 。它們的出發(fā)點都集中在 如何選擇鄰域的大小、形狀和方向、參加平均的點數(shù)以及鄰域各點的權重系數(shù) 等，下面簡要介紹兩種算法： 超限像素平滑法 對 鄰域平均法 稍加改進，可導出超限像素平滑法。它是將 f(x,y)和 鄰域平均 g(x,y)差的絕對值與選定的閾值進行比較，根據(jù)比較結果決定點（ x,y）的最后灰度 g180。(x,y)。其 表達式為 該算法對 抑制椒鹽噪聲比較有效 ，對保護僅有微小灰度差的細節(jié)及紋理也有效。 可見 隨著鄰域增大，去噪能力增強，但模糊程度也大 。 同局部平滑法相比，超限像 素 平滑法去椒鹽噪聲效果更好 。 (a)原圖像 (b)對 (a)加椒鹽噪聲的圖像 (c)3 3鄰域平滑 (d) 5 5鄰域平滑 (e)3 3超限像素平滑 (T=64) (f)5 5超限像素平滑 (T=48) 中值濾波 ? 原理：用一個 M N的窗口在圖像上滑動，把窗口中像素的灰度值按升 /降次序排列，取排列在 正中間的灰度值作為窗口中心所在像素的灰度值 。 例：采用 1 3窗口進行中值濾波 原圖像為： 2 2 6 2 1 2 4 4 4 2 4 處理后為： 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4 一維中值濾波的概念很容易推廣到二維。一般來說，二維中值濾波器比一維濾波器更能抑制噪聲。 二維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。 不同形狀的窗口產生不同的濾波效果，使用中必須根據(jù)圖像的內容和不同的要求加以選擇 。從以往的經驗看，方形或圓形窗口適宜于外輪廓線較長的物體圖像，而十字形窗口對有尖頂角狀的圖像效果好。 圖 (a)為原圖像；圖 (b)為加椒鹽噪聲的圖像；圖 (c)和圖 (d)分別為 3 5 5模板進行中值濾波的結果。 可見 中值濾波法能有效削弱椒鹽噪聲，且比鄰域、超限像素平均法更有效 。 ?32對比度增強 ?33圖像平滑 ?34圖像銳化 圖像增強 34 圖像銳化 /邊緣檢測 ? 目的 ： 加強圖像中景物的邊緣和輪廓 ? 分析： 邊緣與輪廓一般位于灰度突變的地方，而且在圖像上常常具有任意的方向。 34 圖像銳化 /邊緣檢測 x G ( x) x G ( x) x G ( x) 階躍邊界 “陡峭 ” 邊界 “模糊 ” 邊界 銳化方法 : 增強圖像中的高頻邊緣 34圖像銳化 /邊緣檢測 ? 梯度銳化法 ? 邊緣的銳利程度由圖像灰度的梯度決定 ? Laplacian增強算子 —梯度算子 梯度是一個矢量，其大小和方向為： 對于圖像 f(x， y)，在 (x， y)處的梯度定義為 在離散的數(shù)字圖像中： ( , )39。( , )39。( , )f x yx xf x yy yfg ra d x yf???????????????????? ??( , ) ( , )39。 2 39。 2 2 21 39。 39。gr a
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