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《數(shù)字圖像處理-圖像增強(qiáng)-空域?yàn)V波.ppt》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。
1、1空間濾波器是由2部分組成：一鄰域和預(yù)定義操作。4.3空域?yàn)V波增強(qiáng)空域?yàn)V波是指在圖像空間中借助模板進(jìn)行鄰域操作完成的，根據(jù)操作特點(diǎn)分為線性濾波和非線性濾波兩類；而根據(jù)濾波效果又分為平滑濾波和銳化濾波?？沼?yàn)V波就是在待處理的圖像中逐點(diǎn)地移動(dòng)模板，對(duì)每個(gè)點(diǎn)，濾波器在該點(diǎn)的響應(yīng)通過(guò)事先定義的關(guān)系來(lái)計(jì)算。在圖像中任意一點(diǎn)（x,y）,濾波器的響應(yīng)g(x,y)是濾波器系數(shù)與由該濾波器包圍的圖像像素的乘積之和。空域?yàn)V波增強(qiáng)基于濾波操作的增強(qiáng)借助模板進(jìn)行鄰域操作完成的線性的-基于傅立葉變換的分析非線性的-直接對(duì)鄰域進(jìn)行操作特點(diǎn)分功能分平滑－低通濾波，其目的，模糊或消除噪聲銳化－高通濾波，其目的增強(qiáng)被模糊的
2、細(xì)節(jié)濾波器實(shí)現(xiàn)——>鄰域運(yùn)算：4空域?yàn)V波線性濾波,濾波器模板m×n，令m=2a+1，n=2b+1，則空域?yàn)V波功能都是利用模板卷積，具體過(guò)程如下：(1)將模板在圖像中按從左到右，從上到下的順序移動(dòng)，將模板中心與每個(gè)像素依次重合(邊緣像素除外)；(2)將模板中的各個(gè)系數(shù)與其對(duì)應(yīng)的像素一一相乘，并將所有結(jié)果相加(或進(jìn)行其他四則運(yùn)算)；(3)將(2)中的結(jié)果賦給圖像中對(duì)應(yīng)模板中心位置的像素。常用的掩模有：掩模不同，中心點(diǎn)或鄰域的重要程度也不相同，因此，應(yīng)根據(jù)問(wèn)題的需要選取合適的掩模。但不管什么樣的掩模，必須保證全部權(quán)系數(shù)之和為單位值，這樣可保證輸出圖像灰度值在許可范圍內(nèi)，不會(huì)產(chǎn)生“溢出”現(xiàn)象。模板
3、濾波效果12143122345768957688567891214312234576895768856789344456678常見(jiàn)的圖像噪聲：椒鹽噪聲是圖像中經(jīng)常見(jiàn)到的一種噪聲，它是一種隨機(jī)的白點(diǎn)或者黑點(diǎn)，常用的去除這種噪聲的有效手段是使用中值濾波器。脈沖噪聲是非連續(xù)的，由持續(xù)時(shí)間短和幅度大的不規(guī)則脈沖或噪聲尖峰組成。它突然爆發(fā)又很快消失，持續(xù)時(shí)間小于0.5秒、間隔時(shí)間大于1秒的噪聲。（在短時(shí)間內(nèi)突變，隨后又迅速返回其初始值的物理量稱之為脈沖。脈沖有間隔性的特征，因此我們可以把脈沖作為一種信號(hào)。）高斯噪聲是一種具有正態(tài)分布（也稱作高斯分布）概率密度函數(shù)的噪聲。換句話說(shuō)，高斯噪聲的值遵循高斯
4、分布或者它在各個(gè)頻率分量上的能量具有高斯分布。任何一幅原始圖像，在其獲取和傳輸?shù)冗^(guò)程中，會(huì)受到各種噪聲的干擾，使圖像惡化，質(zhì)量下降，圖像模糊，特征淹沒(méi)，從而對(duì)圖像分析不利。為了抑制噪聲改善圖像質(zhì)量所進(jìn)行的處理稱圖像平滑或去噪,它可以在空間域和頻率域中進(jìn)行。平滑濾波器用于模糊處理和降低噪聲。▓目的：去除或衰減圖像中噪聲和假輪廓；▓方法分類：空域和頻域方法。4.3.1圖像的空間域平滑4.3.1-線性平滑濾波器一、均值濾波器系數(shù)都是正的保持灰度值范圍（所有系數(shù)之和為1）例：3?3模板1.定義：鄰域平均法是簡(jiǎn)單的空域處理方法。用某點(diǎn)鄰域的灰度平均值來(lái)代替該點(diǎn)的灰度值。假定有一幅N×N個(gè)像素的圖像f
5、(x,y)，平滑處理后得到一幅圖像g(x,y)。2.公式：g(x,y)由下式?jīng)Q定：鄰域平均法式中，S是點(diǎn)(x,y)鄰域中點(diǎn)的坐標(biāo)的集合，但其中不包括(x,y)點(diǎn)，Ｍ是集合內(nèi)坐標(biāo)點(diǎn)的總數(shù)。上式說(shuō)明，平滑化的圖像g(x,y)中的每個(gè)像素的灰度值均由包含在(x,y)的預(yù)定鄰域中的f(x,y)的幾個(gè)像素的灰度值的平均值來(lái)決定的。例如，可以以點(diǎn)(x,y)為中心，取單位距離構(gòu)成一個(gè)鄰域，其中點(diǎn)的坐標(biāo)集合為：鄰域平均法4-鄰域平均：8-鄰域平均：圖(a)的方法是一個(gè)點(diǎn)的鄰域，定義為以該點(diǎn)為中心的一個(gè)圓的內(nèi)部或邊界上的點(diǎn)的集合。圖中像素間的距離為△x，選取△x為半徑作圓，那么，點(diǎn)R的灰度值就是圓周上四個(gè)像
6、素灰度值的平均值。圖(b)是選為半徑的情況下構(gòu)成的點(diǎn)R的鄰域，選擇在圓的邊界上的點(diǎn)和在圓內(nèi)的點(diǎn)為S的集合。下圖給出了兩種從圖像陣列中選取鄰域的方法：圖3—19在數(shù)字圖像中選取鄰域的方法鄰域平均法實(shí)現(xiàn)方法：以（a)和(b)作模板，掃過(guò)全部圖像，即可完成平滑處理。邊緣處理：1）、在原圖像上補(bǔ)上行和列，在處理；2）、處理后重復(fù)一下邊緣行或列的結(jié)果。3.特性（1）假定：①圖像由許多灰度級(jí)相近（恒定）的小塊組成；②噪聲η(m,n)是加性、均值為0，方差為，且與圖像不相關(guān)的白噪聲。鄰域平均法(2)含噪聲圖像f=fs+η,則上式第2項(xiàng)的E{·}=0，D{·}=，故減少了噪聲。（3）帶來(lái)問(wèn)題：使目標(biāo)物輪廓
7、或細(xì)節(jié)（邊緣）變模糊。(a)原圖像（b）加噪圖像（c）4鄰域平均（d）8鄰域平均圖4.3.3圖像鄰域平均示例例如，對(duì)圖像采用8-鄰域平均法，對(duì)于像素（m,n)，則公式如下：窗口內(nèi)各點(diǎn)噪聲是獨(dú)立同分布的，經(jīng)過(guò)上述平滑后，信號(hào)與噪聲的方差比可望提高M(jìn)倍。這種算法簡(jiǎn)單，但它的主要缺點(diǎn)是在降低噪聲的同時(shí)使圖像產(chǎn)生模糊，特別在邊緣和細(xì)節(jié)處。而且鄰域越大，在去噪能力增強(qiáng)的同時(shí)模糊程度越嚴(yán)重。處理結(jié)果表明，上述選擇鄰域的方法對(duì)抑制噪聲
