數(shù)字圖像處理期末復習資料-資料下載頁
2025-01-14 03:10本頁面
【正文】 小，沒有振鈴效應產(chǎn)生。Butterworth低通濾波器振鈴現(xiàn)象隨著階數(shù)的增加而明顯【指數(shù)低通濾波器】：該濾波器在抑制噪聲的同時，圖像邊緣的模糊程度較用Butterworth濾波產(chǎn)生的大些，無明顯的振鈴效應。指數(shù)低通濾波器從通過頻率到截止頻率之間沒有明顯的不連續(xù)性，而是存在一個平滑的過渡帶。指數(shù)低通濾波器實用效果比Butterworth低通濾波器稍差，仍無明顯的振鈴現(xiàn)象。【梯形低通濾波器】：梯形低通濾波器介于理想低通濾波器和指數(shù)濾波器之間，濾波的圖像有一定的模糊和振鈴效應?！靖咄V波】：圖像中的邊緣或線條與圖像頻譜中的高頻成分相對應。采用高通濾波器讓高頻順利通過，使圖像的邊緣或線條變得清楚，實現(xiàn)圖像的銳化常用的高通濾波器：理想高通濾波器、Butterworth高通濾波器、指數(shù)濾波器、梯形濾波器【理想高通濾波器】：D0仍為截止頻率，當比D0大時全部通過，否則全部阻止。【巴特沃思高通濾波器】：Butterworth高通濾波效果較好，但計算復雜，其優(yōu)點是有少量低頻通過，H(u，v)是漸變的，振鈴現(xiàn)象不明顯【指數(shù)高通濾波器】：指數(shù)高通效果比Butterworth差些，振鈴現(xiàn)象不明顯；【提醒高通濾波器】：梯形高通會產(chǎn)生微振鈴效應，但計算簡單，較常用四種高通濾波器的比較：①理想高通有明顯振鈴，圖像的邊緣模糊不清。②Butterworth高通效果較好，振鈴不明顯，但計算復雜。 ③指數(shù)高通效果比Butterworth差些，但振鈴也不明顯。④梯形高通的效果是微有振鈴、但計算簡單，故較常用?！就_濾波】：同態(tài)濾波的目的：消除不均勻照度的影響而又不損失圖象細節(jié)依據(jù):反射分量反映圖象內容，隨圖象細節(jié)不同在空間上作快速變化。反射分量的頻譜落在空間高頻區(qū)域；入射分量在空間上通常均具有緩慢變化的性質。入射分量的頻譜落在空間低頻區(qū)域.這樣同態(tài)濾波函數(shù)就可以分別作用在這兩個分量上。同態(tài)濾波方法就是利用上式的形式將圖像中的照明分量和反射分量分開。這樣同態(tài)濾波函數(shù)就可以分別作用在這兩個分量上。：信息量最大，相關性最小【彩色增強技術的定義】：利用人眼的視覺特性，將灰度圖像變成彩色圖像，或著改變彩色圖像已有的彩色分布，改善圖像的可分辨性?！静噬鰪娤嚓P方法】：偽彩色增強Pseudocolor（單波段）、假彩色增強Falsecolor（多波段）、彩色變換【彩色合成相關原理】：三基色原理：紅、綠、藍，其中任何一色都不能由三基色中另外兩種基色合成。以三基色中兩種以上色光按一定比例混合，產(chǎn)生其它色彩。彩色合成方法：加色法【偽彩色增強】：將一個波段或者單一的黑白圖像變換成彩色圖像，從而把人眼不能區(qū)分的微小的灰度差別顯示為明顯的色彩差異。常用方法：方法1：密度分割法；方法2：灰度變換法方法1：密度分割法(Intensity Slicing)：將單一波段或經(jīng)過處理的單一分量圖象，針對其象元灰度值的大小進行分割，并給每個灰度區(qū)間賦予不同顏色（紅、綠、藍）的方法。密度分割中的彩色是人為賦予的，與地物的真實色彩毫無關系，因此稱為偽彩色。密度分割法相關處理技術：①線性分割：對所研究的亮度范圍進行均勻分割②非線性分割：對所研究范圍進行非均勻分割，感興趣的亮度范圍細分，不感興趣的亮度范圍粗分③根據(jù)實際情況確定分割級數(shù)和分割點：根據(jù)研究區(qū)域直方圖峰點和谷點的數(shù)目及具體值來確定分割級數(shù)和分割點方法2：灰度變換法（color transformation）：將原圖像f(x,y)中每一個像元的灰度值分別經(jīng)過紅、綠、藍三種獨立變換，變成三基色分量圖像IR(x,y) 、 IG(x,y)、IB(x,y) ，然后用它們分別去合成一幅彩色圖像?！緜尾噬鰪妼τ谶b感圖像處理的意義】：區(qū)分出地物的類別【真彩色合成】：當三幅影像的工作波段分別為紅、綠、藍時，對應分別賦予紅色、綠色、藍色，合成后的影像十分接近自然界的色彩，稱為真彩色合成?！炯俨噬铣伞浚焊鞴ぷ鞑ǘ伪毁x予的顏色，與波段所代表的真實顏色不同，合成色不是地物真實的顏色，因此這種合成叫做假彩色合成。【假彩色增強】：對多個波段的遙感圖像，根據(jù)加色法原理，選擇某三個波段分別賦予紅、綠、藍三種原色，合成彩色圖像由于三原色的選擇與原波段所代表的真實顏色不同，生成的合成色不是地物真實的顏色，因此這種合成叫做假彩色合成
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