第八讲 图像增强

❖指数低通滤波器(ELPF)的特点
有更加平滑的过渡带，平滑后的图像没有 跳跃现象 与BLPF相比，衰减更快，经过ELPF滤波的 图像比BLPF处理的图像更模糊一些
四种低通滤波器的比较
高通滤波器
图像轮廓是灰度陡然变化的部分，包 含着丰富的空间高频成分。
把高频分量相对突出，显然可使轮廓 清晰。
图像增强方法分类
➢ 图像增强的定义 ➢ 图像增强的目的 ➢ 图像增强的技术方法
图像增强的定义
按我们的需要突出一幅图像中的某些 “有用”信息，同时削弱另外一些“无 用”信息的图像处理方法。
图像增强（突出边界）
图像增强的目的
通过对图像的处理，使图像比处理前 更适合一个特定的应用。也就是为了某种应 用目的去改善图像的质量。
取3X3窗口
212 200 198
212 200 198
206 202 201
206 205 201
208 205 207
208 205 207
从小到大排列，取中间值
198 200 201 202 205 206 207 208 212
中值滤波的一些特性
(1) 对大的边缘高度，中值滤波较邻域均值好 得多，而对于较小边缘高度，两种滤波只有很 少差别。
图像轮廓上，像素灰度有陡然变化，梯 度值很大。
图像灰度变化平缓区域，梯度值很小。
等灰度区域，梯度值为零。
频域滤波增强
• 频域增强的原理
频率平面与图像空域特性的关系 ➢ 图像变化平缓的部分靠近频率平面的
圆心，这个区域为低频区域 ➢ 图像中的边、噪音、变化陡峻的部分，
（2） 中值滤波是非线性的。
（3） 中值滤波在抑制图像椒盐噪声方面甚为有 效。且运算速度快，便于实时处理。
（4） 中值滤波去除孤立线或点干扰，而保留空 间清晰度较平滑滤波为好；但对高斯噪声则不 如平滑滤波。
邻域平均和中值滤波的比较
含均匀随机噪声
33邻域平均
77邻域平均
1111邻域平均
33中值滤波
设图像像素的灰度值为f(x,y)，取以其为中心的
MN大小的窗口，用窗口内各像素灰度值代替
f(x,y)的值，即：
f (x, y)
1 M N
f (u, v)
( u ,v )S
噪声是随机不相关的，如果窗口内各点的噪声是独立 等分布的，经过这种方法平滑后，信噪比可提高 MN 倍。
在此算法中，M,N的值不宜过大，因为M,N值的大小对 速度有直接影响，且M,N值越大变换后的图像越模糊, 特别是在边缘和细节处。
1. 改善图像的视觉效果。 2. 突出图像的特征，便于计算机处理。
图像增强的技术方法
主要有空域处理法和频域处理法
（1）空域处理法：直接在图像所在的二 维空间进行处理，即直接对每一像元的灰 度值进行处理。 （2）频域处理法：将图像从空间域变换 到频率域对图像进行处理。
图像增强
直接灰度变换
灰度变换 直方图修正法
高频滤波器使高频分量相对突出，而 低频分量和甚高频分量则相对抑制。
（非线性的）
邻域平均法（均值滤波）
一幅图像往往受到各种噪声源的干扰（如电 传感器和传输误差等），这种噪声常常为一些孤立 的像素点，它们像雪花使图像被污染，噪声往往是 叠加在图像上的随机噪声,而图像灰度应该相对连 续变化的，一般不会突然变大或变小，这种噪声可 以用邻域平均法使它得到抑制。
邻域平均法是简单的空域处理方法。这种方
平滑可以抑制高频成分， 但也使图像变得模糊。
(2)邻域加权平均方法
邻域加权平均法也属于空域滤波增强算法，它是利用模 板卷积的方法实现对原图的滤波，可表示为：
g(x, y) W • f (u, v)
W称为模板
W f(x,y) M
N
邻域加权平均法举例：
W f(x,y) M
N
•将模板在图中漫游，并将模板中心与图中某像素点重合； •将模板上系数与模板下对应像素的灰度值相乘； •将所有乘积相加，并除以系数总和； •用所得结果代替原中心点的值；
空间域
图像的代数运算
空域滤波
图像平滑 图像锐化
频率域
高通滤波 低通滤波 带通、带阻滤波
空间域滤波增强技术
一、定义：
空间域滤波是基于邻域处理的增强方法，它 应用某一模板对每个像元与其周围邻域的所有像 元进行某种数学运算得到该像元的新的灰度值， 新的灰度值的大小不仅与该像元的灰度值有关， 而且还与其邻域内的像元的灰度值有关。
B.量化噪声：灰度在量化过程中，不可避免 的产生量化噪声。
C.特点：噪声像素的灰度是空间不相关的， 即它与邻近像素显著不同。
➢ 图像平滑滤波技术
二、定义及用途： 平滑滤波对图像的低频分量进行增强，同时可
以削弱图像的高频分量，因此一般用于消除图像 中的随机噪声，从而起到图像平滑的作用。
三、常用方法： 邻域平均法（线性的）和中值滤波法
二、方法：
常用的有图像平滑和图像锐化
空间域滤波增强技术
图像平滑
邻域平均法 中值滤波
图像锐化
梯度法 拉普拉斯算子
➢ 图像平滑滤波技术
一、背景
图像在传输过程中，由于传输信道、采样系 统质量较差，或受各种干扰的影响，而造成图 像毛糙，此时，就需对图像进行平滑处理。
二、图像噪声的来源及特点
A.通道噪声：产生于图像信息的传递中，其 值与图像信号的强弱无关。现象：“雪花”
中值滤波法
前面使用的邻域平均法属于低通滤波的处理方法。它 在抑制噪声的同时使图像变得模糊，即图像的细节(例如 边缘信息)被削弱，如果既要抑制噪声又要保持细节可以 使用中值滤波。
工作步骤
•将窗口在图中移动； •读取窗口内各对应像素的灰度值； S
f(x,y) M
•将这些灰度值从小到大排成1列； N
•找出这些值里排在中间的1个； •将这个中间值赋给对应窗口中心位 置的像素。
以放射方向离开频率平面的圆心，这 个区域为高频区域
频域滤波增强
• 频域增强的原理
u
边、噪音、变化陡峭部分
变化平缓部分
v
频域滤波增强
频域滤波增强
频域滤波增强
➢ 低通滤波器 ➢ 高通滤波器 ➢ 带通、带阻滤波器
❖ 巴特沃思低通滤波器(BLPF)的特点
和理想圆形低通滤波器相比 没有明显的跳跃 模糊程度减少 尾部含有较多的高频，对噪声的平滑效 果不如理想低通滤波器。
法的基本思想是用几个像素灰度的平均来代替一 个像素原来的灰度值，实现图像的平滑
有一幅图像： 在图像中为了获取f(x,y)的 新值则开一个MN的窗口S
S f(x,y) M
窗口S就称为f(x,y)的邻域
N
我们可以根据窗口内各 点的灰度确定f(x,y)的 新值。
邻域平均法常见的方法有：
(1)简单平均法：
55中值滤波
中值定理的应用方法
来自百度文库 ➢ 图像锐化滤波技术
一、目的 图像经转换或传输后，质量可能下降，
难免有些模糊。 图像锐化目的：加强图像轮廓，使图像看 起来比较清晰。
➢ 图像锐化滤波技术
二、方法
考察正弦函数 sin 2ax ，它的微分 2acos2ax 。微分后频率不变，幅度上 升2πa倍。
空间频率愈高，幅度增加就愈大。 这表明微分是可以加强高频成分的， 从而使图像轮廓变清晰。 最常用的微分方法是梯度法和拉普拉 斯算子