光電圖像處理復(fù)習(xí)-資料下載頁
2025-06-07 16:27本頁面
【正文】 x,y) = y + y0。 (2)旋轉(zhuǎn)變換(Rotation) (3)鏡像變換：水平鏡像/垂直鏡像 (4)縮放變換(Zoom) (5)拉伸變換(Stretch)5. 圖像的插值方法灰度級插值 最鄰近插值法雙線性插值（一階插值）高階插值第四章1. 圖像增強的目的：改善圖像質(zhì)量，獲得更適合于人眼觀察、或者對后續(xù)計算機處理、分 析過程更有利的圖像。 方式：2. 空間域灰度變換：直接灰度變換法：線性變換；對數(shù)變換；指數(shù)變換。直方圖調(diào)整法：直方圖均衡化；直方圖匹配。3. 直方圖均衡化，就是把一已知灰級概率分布的圖像，經(jīng)過變換后，使之成為一幅具有均勻灰度概率分布的新圖像。它可以很好地改善圖像的對比度。直方圖規(guī)格化，就是把一已知灰級概率分布的圖像，經(jīng)過變換后，使之稱為一幅具有指定形狀直方圖的新圖像。它通常在圖像拼接中用于匹配不同環(huán)境變化下所獲取的圖像。4. 均值濾波：實現(xiàn)圖像平滑最常見的方法是在像素鄰域內(nèi)求局部均值，稱為均值濾波。特點：局部求均值的運算或平均計算使數(shù)字信號變“平坦”，可以在圖像中消除或抑制噪聲。同時，圖像中景物邊緣也會不同程度地變得模糊。中值濾波：用局部中值代替局部平均值。 特點：對離散階躍信號、斜聲信號不產(chǎn)生作用，對點狀噪聲和干擾脈沖有良好的抑制作用。能保持圖像邊緣，使原始圖像不產(chǎn)生模糊。中值濾波與均值濾波的區(qū)別僅限于：中值濾波是求局部中值而不是局部均值，即對參與計算的像素灰度值按大小排序，然后取位置居中的像素灰度值。5. 常用差分算子6.第五章1. 圖像復(fù)原可以看作圖像退化的逆過程。2. 圖像退化/復(fù)原過程的一體模型f(x,y)表示一幅輸入圖像。g(x,y)是f(x,y)產(chǎn)生的一幅退化圖像。H表示退化函數(shù)。2. 點擴展函數(shù)的確定：(一)運用先驗知識:(1) 長時間曝光下大氣湍流造成的轉(zhuǎn)移函數(shù)。(2) 光學(xué)散焦 (3) 照相機與景物相對運動(二) 運用后驗判斷的方法 (1)若有把握斷定原始景物某部位有一個清晰的點，于是那個點再退回圖像的模糊圖像就是h(x,y) 。 (2)原景物含有明顯的直線，從這些線條的退化圖像得出h(x,y) 。(3)有明顯的界限9
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