圖像空間域增強-wenkub.com
2024-10-02 21:31 本頁面
【正文】 ?微分過濾器的兩種應用 （ 1） 梯度 25的賦最大值 255， 否則賦原值 。 ? 在圖像處理中應用微分最常用的方法是計算梯度 。 當 A = ， 結果處在上限的邊緣 1 1 w 1 1 1 1 1 1 1/9 * 圖像增強 :空域過濾 ?高通及高增溢模板尺寸的選定 ? 照理講，高通和高增溢的模板尺寸可以比 3x3大。 彌補掃描 、 掛網對圖像的鈍化 ? 超聲探測成象 ， 分辨率低 ， 邊緣模糊 ， 通過銳化來改善 ? 圖像識別中 ， 分割前的邊緣提取 ? 銳化處理恢復過度鈍化 、 暴光不足的圖像 ? 圖像創(chuàng)藝 （ 只剩下邊界的特殊圖像 ） ? 尖端武器的目標識別 、 定位 圖像增強 :空域過濾 (2) 基本高通濾波 ?過濾器模板系數的設計 ?過濾器效果的分析 ?基本高通空域濾波的缺點和問題 圖像增強 :空域過濾 ?過濾器模板系數的設計 ? 根據空域中高通沖激響應函數的圖形來設計模板的系數 : g(x,y) = h(x,y) * f(x,y) 0 圖像增強 :空域過濾器 ?設計模板系數的原則 1）中心系數為正值，外圍為負值 2）系數之和為 0 1 1 1 8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 8 1 1 1 1 1 1 1/9 * 1/25 * 圖像增強 :空域過濾器 5 x 5模板 1 1 1 8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1/25 * 圖像增強 :空域過濾器 3 x 3 模板 1 1 8 1 1 1 1 1 1 1/9 * 圖像增強 :空域過濾 ?過濾器效果的分析 ? 常數或變化平緩的區(qū)域 ， 結果為 0或很小 ， 圖像很暗 ， 亮度被降低了 ? 在暗的背景上邊緣被增強了 ? 圖像的整體對比度降低了 ? 計算時會出現負值 ， 歸 0處理為常見 圖像增強 :空域過濾 ?基本高通空域濾波的缺點和問題 ? 高通濾波在增強了邊的同時，丟失了圖像的層次和亮度 圖像增強 :空域過濾 (2) 高增益過濾 ?高增益過濾的原理 ?過濾器擴大因子及模板系數的設計 ?高增益過濾模板尺寸的選定 ?高增益過濾器效果的分析 圖像增強 :空域過濾 ?高增溢過濾的原理 ? 彌補高通濾波的缺陷 ， 在增強邊和細節(jié)的同時 ， 不丟失原圖像的低頻成分 。 其特征是結果像素值的計算由下列公式定義： R = w1z1 + w2z2 + … + wnzn 其中： wi i = 1,2, … ,n 是模板的系數 zi i = 1,2, … ,n 是被計算像素及其鄰域像素的值 chapter 4 Image Enhancement in the Spatial Domain chapter 4 Image Enhancement in the Spatial Domain 圖像增強 :空域過濾 ?低通濾波器 ?主要用途： 鈍化圖像、去除噪音 ?高通濾波器 ?主要用途： 邊緣增強、邊緣提取 ?帶通濾波器 ?主要用途： 刪除特定頻率、增強中很少用 圖像增強 :空域過濾 ?非線性過濾器的定義 ? 使用模板進行結果像素值的計算，結果值直接取決于像素鄰域的值，而不使用乘積和的計算 R = w1z1 + w2z2 + … + w nzn 圖像增強 :空域過濾 ? 中值濾波 ? 主要用途： 鈍化圖像、去除噪音 ? 計算公式： R = mid {zk | k = 1,2,…,9} ? 最大值濾波 ? 主要用途： 尋找最亮點 ? 計算公式： R = max {zk | k = 1,2,…,9} ? 最小值濾波 ? 主要用途： 尋找最暗點 ? 計算公式： R = min {zk | k = 1,2,…,9 } 圖像增強 :空域過濾 ?最大值濾波 圖像增強 :空域過濾 ?最小值濾波 圖像增強 :空域過濾 2) 鈍化過濾器 (1) 鈍化過濾器的主要用途 (2) 基本低通濾波 (3) 中值濾波 圖像增強 :空域過濾 (1) 鈍化過濾器的主要用途 ? 對大圖像處理前 ， 刪去無用的細小細節(jié) ? 連接中斷的線段和曲線 ? 降低噪音 ? 鈍化處理 ， 恢復過分銳化的圖像 ? 圖像創(chuàng)藝 （ 陰影 、 軟邊 、 朦朧效果 ） 圖像增強 :空域過濾 (2) 基本低通濾波 ? 過濾器模板系數的設計 ? 模板尺寸對過濾器效果的影響 ? 低通空域濾波的缺點和問題 ? 算法實現和提高效率 圖像增強 :空域過濾 ? 過濾器模板系數的設計 ? 根據空域中低通沖激響應函數的圖形來設計模板的系數 圖像增強 :空域過濾器 ? 設計模板系數的原則 1）大于 0 2）都選 1，或中間選 1，周圍選 1 1 1 1 1 1
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