【正文】 例 : 灰度級(jí)為 4 3 2 2 2 4 1 1 1 1 mask 0 1 0 1 4 1 0 1 0 微分法 2．拉普拉斯運(yùn)算法 3． Roberts算子 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ?? ? ? ? ? ? ? ?122 2, , 1 , 1 1 , , 1, 1 , 1 1 , , 1g i j f i j f i j f i j f i jf i j f i j f i j f i j? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ? ? ? ?近 似 式 ：(i,j) (i+1,j) (i,j+1) (i+1,j+1) 微分法 4．高頻增強(qiáng)濾波器： ? ? ? ? ? ? ? ?, , , ,g x y f x y c f x y f x yff??? ? ???：：?光學(xué)操作將聚焦的正像與散焦的負(fù)像在底版上疊加，散焦的負(fù)像相當(dāng)于一個(gè)模糊掩模。 1 1 1 9 1 1 1 1 1 1 2 2 5 2 1 1 2 1 2 1 1 6 1 2 2 1 2 微分法 經(jīng)平滑后的圖像（模糊） 原圖 5． 定向?yàn)V波： 沿特定方向增強(qiáng)，有塑像效果 1 c 1 1 c 1 1 c c 1 1 1 c 1 1 1 1 c 1 1 1 c c 1 微分法 頻域： G(u,v)= H(u,v) F(u,v) 其中： F(u,v)： 原始圖象傅立葉頻譜 G(u,v)： 平滑后圖象的傅立葉頻譜 H(u,v)： 濾波 轉(zhuǎn)移函數(shù) H(u,v)函數(shù)的定義方法很多，針對(duì)具體情況選用不同方法。 FFT H(u,v) IFFT f(x,y) F(u,v) G(u,v) g(x,y) 高通濾波法 圖像中的均勻與不均勻反映了頻率高低不同 抑制低頻（增強(qiáng)高頻） — 銳化 抑制高頻（增強(qiáng)低頻） — 平滑 濾波傳遞函數(shù) g(x,y) = h(x,y) * f (x,y) G(u,v) = H(u,v)F(u,v) 以下討論考慮對(duì) F(u,v)的實(shí)部、虛部影響完全相同的濾波轉(zhuǎn)移函數(shù) —— 零相移濾波器 高通濾波法 (1)理想濾波器 000 ( , )( , )1 ( , )D u v DH u vD u v D??? ???D0 高通濾波法 (2) 巴特沃斯濾波器 高通濾波法 ? ?? ?2000201,1 4,— —— —11( , ) ( , )21( , )nnH u vDD u vDnH u v f H u vDD u v????????????????截 止 頻 率 。階 數(shù) ， 控 制 曲 線 形 狀 截 止 頻 率 為 ＝(3) 指數(shù)濾波器 高通濾波法 ? ?0 ( , )( , ) nD D u vH u v e ??? ?0l n 2 ( , )( , ) nD D u vH u v e ??(4) 梯形濾波器 ? ?11 1 00101 ( , )1( , ) ( , ) ( , ) [ , ][]0 ( , )D u v DH u v D u v D D u v D DDDD u v D? ???? ? ????? ??D1 D0 H(u,v) D(u,v) 高通濾波法 同態(tài)增晰 ? 作用 消除圖像上照明不均的問(wèn)題，增加暗區(qū)的圖像細(xì)節(jié)，同時(shí)又不損失亮區(qū)的圖像細(xì)節(jié)，它在頻域中同時(shí)將圖像亮度范圍進(jìn)行壓縮和將圖像對(duì)比度進(jìn)行增強(qiáng) ? 成像物理背景 人眼對(duì)圖象亮度響應(yīng)具有類(lèi)似于對(duì)數(shù)運(yùn)算的非線性形式 f(x, y) = I(x,y) R(x,y) I(x,y)： 照射分量（低頻） R(x, y)： 反射分量（高頻） (圖象細(xì)節(jié)的不同在空間作快速變化 ) ?分析 關(guān)心反射信息，但室內(nèi)外照射分量強(qiáng)度不同，圖片明暗不均，能否消除照度不均，而增強(qiáng)反射部分比重 ? ?過(guò)程 f (x,y)=i(x,y)r(x,y) i(x,y)——照射分量 ,低頻區(qū)， r(x,y)——反射分量，反映圖像的細(xì)節(jié)分量，處于高頻區(qū) 同態(tài)增晰 f(x,y) ln FFT H(u,v) 高頻增強(qiáng) FFT 1 exp g(x,y) 步驟： （ 1） z(x,y) = ln [f(x,y)] = ln[I(x,y)] + ln[R(x,y)] 把頻譜分開(kāi) （ 2） Z(u,v) = I(u,v) + R(u,v) 傅立葉變換 （ 3） S(u,v) = H(u,v) Z(u,v) 同態(tài)濾波函數(shù)用 H(u,v) 處理 Z(u,v) （ 4） s(x,y) = F1[S(u,v)] = i(x,y) + r(x,y) （ 5） g(x,y) = exp [s(x,y)]= exp [i(x,y) + r(x,y)]= i0(x,y) r0 (x,y) 同態(tài)增晰 如果圖像照明不均，圖像上各部分的亮度會(huì)有起伏，壓縮照度分量的灰度范圍或頻域上消弱照度分量的頻譜分量。因反射分量反映細(xì)節(jié)，利用對(duì)比度增強(qiáng)這一分量的對(duì)比度或頻域上加大反射頻譜成分，使暗區(qū)細(xì)節(jié)增強(qiáng)，并保留亮區(qū)圖像細(xì)節(jié) 同態(tài)增晰 H(u,v) D(u,v) a)同態(tài)濾波處理前 b)同態(tài)濾波處理后 （壓縮圖像的動(dòng)態(tài)范圍，增加了圖像各部分之間的對(duì)比度） 同態(tài)增晰 彩色增強(qiáng) 偽彩色增強(qiáng) 真彩色增強(qiáng) 偽彩色增強(qiáng) (1) 亮度切割 ( , ) ( , ) 0 , 1 ( 1 )mmf x y C f x y R m M M M? ? ? ? 個(gè) 平 面 切 割 成 個(gè) 區(qū)x, y l1 L 紅色 藍(lán)色 亮度切割剖面示意 偽彩色效果圖 偽彩色增強(qiáng) （ 2）從灰度到彩色的變換 紅色轉(zhuǎn)換器 綠色轉(zhuǎn)換器 藍(lán)色轉(zhuǎn)換器 IR(x,y) IG(x,y) IB(x,y) 輸入三個(gè)電子槍?zhuān)傻玫狡漕伾珒?nèi)容由 3個(gè)變換函數(shù)調(diào)制的混合圖像 偽彩色增強(qiáng) 偽彩色增強(qiáng) a) 紅色變換特性 b) 綠色變換特性 IR L 0 L/2 L f (x, y) L/2 L f (x, y) IG L 0 L/2 L f (x, y) IB L 0 L/2 L f (x, y) I L c) 藍(lán)色變換特性 d) 合成特性 真彩色增強(qiáng) ?從彩色到彩色的一種轉(zhuǎn)換 ?目的 1） 引起人們的特別關(guān)注 2） 人眼對(duì)不同顏色的靈敏度不同 1 1 12 2 23 3 3gfgfRRGGBB? ? ?? ? ?? ? ?? ? ? ???? ? ? ?????? ? ? ?? ? ? ?????? ? ? ?原 始 彩 色 圖 像真彩色效果例圖 真彩色增強(qiáng) 作業(yè) 41 試給出把灰度范圍（ 0， 10）拉伸為（ 0， 15），把灰度范圍（ 10， 20）移到（ 15， 25），并把灰度范圍（ 20， 30）壓縮為（ 25， 30）的變換方程。 42 試給出變換方程 T(z),使其滿足在 10≤ z≤ 100的范圍內(nèi)， T(z)是 lgz的線性函數(shù) 0 0 0 0 0 0 790 1023 850 985 448 0 1 2 3 4 5 6 7 560 920 1046 705 356 267 170 72 0 1 2 3 4 5 6 7 nk/n nk/n g(x,y) nk/n nk f(x,y) 表 a 表 b 作業(yè) 45 已知一幅 64 64的數(shù)字圖像，其灰度級(jí)有 8個(gè)，各灰度級(jí)出現(xiàn)的 頻 數(shù)如表 a所示。試將此幅圖像進(jìn)行直方圖變換，使其變換后的圖像具有如表 b所示的灰度級(jí)分布，并畫(huà)出變換前后圖像的直方圖 47 試設(shè)計(jì)一個(gè)程序?qū)崿F(xiàn) n n的中值濾波器。當(dāng)模板中心移過(guò)圖像中每個(gè)位置時(shí)，設(shè)計(jì)一種簡(jiǎn)便的中值更新方法。 作業(yè)