數(shù)字圖像處理第3章(1)-在線瀏覽
2025-07-16 17:30本頁面
【正文】 ??xyxy Sts tssttsS rpmr),( ,2,2 )(][?p(r)是對(duì)應(yīng)灰度值 r的歸一化的局部直方圖分量， S表示某鄰域； k?[0,1], M,D是整圖的均值 ,方差 (b) (a) (c) 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)： K0= K1= K2= E= Digital Image Processing, 3rd ed. 比較原圖：雖然亮部不變，只有一些暗部被增強(qiáng)，但也包括一些不該增強(qiáng)的。 Digital Image Processing, 3rd ed. Basics of Spatial Filtering 掩模 / 模板 掩模下 的子圖 Digital Image Processing, 3rd ed. 線性濾波的通式（ ） ? ??? ?????aasbbttysxftswyxg ),(),(),(m*n是濾波器的大小 , a=(m1)/2, b=(n1)/2 ∑ ∑ ),(a as b bt tsw= =使用時(shí)， g(x,y) 要除以比例因子 點(diǎn) (x,y)周圍像素的 加權(quán)和 Digital Image Processing, 3rd ed. 模板卷積 ? 圖象 f(x,y) 大小 N N ? 模板 (filter mask, template), m m 相關(guān) ：模板 T(i,j) ? ?????????? 1010),(),(),(),( mimjjyixfjiTyxfTyxg其中 x=1,2,…N m+1。 highboost filtering 鈍化 /非銳化 ? Digital Image Processing, 3rd ed. ),(),(),( yxfyxfyxg ma s k ??),( yxf),( yxf),(),(),( yxgyxfyxg m a s k??),(),(),( yxgkyxfyxg m as k???k1 Unsharp masking amp。average39。disk39。gaussian39。laplacian39。log39。motion39。prewitt39。sobel39。unsharp39。39。 ? h = fspecial(39。 )。 ? h = fspecial(39。)。laplacian39。 ? figure。Original image39。 ? subplot(1,3,2), imshow(I1), title(39。)。Unsharp Filtered image39。 Digital Image Processing, 3rd ed. 使用一階微分做圖像銳化 —— 梯度 ?????????????????????????yfxfggfyx68592/122 ][zzzzggggfyxyx?????????稱為 Roberts交叉梯度算子 Sobel算子： Digital Image Processing, 3rd ed. Sobel梯度算子用于隱形眼鏡的圖像 Digital Image Processing, 3rd ed. Combining Spatial Enhancement Methods b=Laplacian(a) c=a+b d=Sobel(a) Digital Image Processing, 3rd ed. e= averaging(d) f=c?e g=a+f h=gk (K) Digital Image Processing, 3rd ed. 使用 模糊技術(shù) 進(jìn)行灰度變換和空間濾波 隸屬度函數(shù) ? ?zA?什么年齡是屬于“年輕人” 左圖用突變的閾值產(chǎn)生干脆的集合，右圖用漸變的閾值產(chǎn)生模糊的集合 Digital Image Processing, 3rd ed. 引言 A={(1,1),…(19,1),(20,1),(21,),(22,),…(29,)} ? ?? ?ZzzzA A ?? |, ?元素集 Z，論域。模糊集合： 空集：當(dāng)且僅當(dāng) Z中的隸屬度函數(shù)等于零，模糊集合為空集。
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