数字图像的点运算
数字图像实验:图像点运算

%**********************%实验二:图像点运算%********************%一.使用函数imadjust实现图像灰度变换I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\数值图像处理实验\16学时实验\实验二\fig0222b.jpg');g1= imadjust (I, [ 0.31875 0.7 ], [ 0 0.7 ], 0.5 );g2= imadjust (I, [ 0.31875 0.7], [ 0 0.7 ], 1 );g3= imadjust (I, [ 0.31875 0.7], [ 0 0.7 ], 2 );g4= imadjust (I, [ 0 0.7 ], [ 0.7 0.0078431], 1 );figure(1)subplot(221);imshow(g1);subplot(222); imshow(g2);subplot(223);imshow(g3);subplot(224); imshow(g4);clear;%二。
观察并记录均衡前后的差别f2=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\数值图像处理实验\16学时实验\实验二\fig0305.tif');g5= im2uint8(mat2gray(log(1+double (f2))));figure(2)subplot(121);imshow(f2);subplot(122);imshow(g5);clear;%三。
使用函数imhist绘制灰度直方图,观察四种直方图的差别f3=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\数值图像处理实验\16学时实验\实验二\fig0222b.jpg');h = imhist( f3 );figure(3)subplot(221);imhist( f3 );subplot(222); plot( h );subplot(223);stem( h );subplot(224); bar( h );clear;%四。
数字图像处理图像基本运算

3.3代数运算与逻辑运算 (Algebra and Logical Operation)
1.概念
代数运算是指两幅或多幅输入图像之间进行点对点 的加、减、乘、除运算得到输出图像的过程。如果记输 入图像为A(x,y)和B(x,y),输出图像为C(x,y),则有如 下四种形式:
3.1 图像基本运算的概述(Introduction)
图像基本运算的分类
按图像处理运算的数学特征, 图像基本运算可分为:
图像基本运算
点运算(Point Operation) 代数运算(Algebra Operation) 逻辑运算(Logical Operation) 几何运算(Geometric Operation)
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
代数运算的四种基本形式
C(x, y) A(x, y) B(x, y) C(x, y) A(x, y) B(x, y) C(x, y) A(x, y) B(x, y)
逻辑运算
3.3代数运算与逻辑运算 (Algebra and Logical Operation)
线性点运算的应用 s ar b
1)如果a>1,输出图像的对比度增大(灰度扩展)
s
255
变换前
r 0 48 178 255
3.4 对比度增大
变换后
3.2.1线性点运算(Linear Point Operation)
2) 如果0<a<1,输出图像的对比度减小(灰度压缩)
第四章 点运算(chen)

第四章点运算4.1 引言在图像处理中,点运算是—种简单却很重要的技术.它能让用户改变图像数据占据的灰度范围,当显示一幅图像时,点运算的作用尤其明显。
对于一幅输入图像,经过点运算(point operation)将产生一幅输出图像,后者的每个像素点的灰度值仅由相应输入像素点的值决定(这种方法与局部运算的差别在于,后者每个输出像素的灰度值由对应输入像素的一个邻域内几个像素的灰度值决定)。
因此,点运算不可能改变图像内的空间关系。
点运算有时又被称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。
它是图像数字化软件和图像显示软件的重要组成部分。
点运算以预定的方式改变一幅图像的灰度直方图。
除了灰度级的改变是根据某种特定的灰度变换函数进行之外,点运算可看作是“从像素到像素”的复制操作。
若输入图像为A(x,y),输出图像为B(x,y),则点运算可表示为:(1)B x y f A x y(,)[(,)]点运算可完全由灰度变换(gray-scale transformation,GST)函数f(D)确定,后者描述了输入灰度级和输出灰度级之间的映射关系。
4.1.1 点运算的应用在真正开始对图像进行处理之前,有时用点运算来克服图像数字化器的局限性。
点运算对于改善图像显示,也同样重要。
光度学标定人们常希望数字图像的灰度能反映某些物理特性,如光照强度、光密度等。
通过去掉图像传感器的非线性的影响.点运算可达到该目的。
例如。
假设一幅图像被一个对光照强度呈非线性反应的仪器所数字化,点运算可以变换灰度级.使之反映光照强度的等步长增量。
这是光度学标定(photometric calibration)的一个例子。
点运算的另一个用处是变换灰度的单位。
假定有一个图像数字化器,用来数字化一幅显微镜下观察到的图像。
其产生的灰度值与标本的透射率呈线性关系,点运算可用来产生一幅图像,该图像的灰度级可代表光学密度的等步长增量。
我们可将光度学标定作为图像数字化的软件方(面)。
数字图像处理点运算和直方图处理

实验1 点运算和直方图处理一、实验目的1. 掌握利用Matlab图像工具箱显示直方图的方法2. 掌握运用点操作进行图像处理的基本原理。
3. 进一步理解利用点操作这一方法进行图像处理的特点。
4. 掌握利用Matlab图像工具箱进行直方图均衡化的基本方法。
二、实验的硬件、软件平台硬件:计算机软件:操作系统:WINDOWS 7应用软件:MATLAB三、实验内容及步骤1. 了解Matlab图像工具箱的使用。
2. 利用Matlab图像工具箱对图像进行点操作,要求完成下列3个题目中的至少2个。
⑴图1灰度范围偏小,且灰度偏低,改正之。
⑵图2暗处细节分辨不清,使其能看清楚。
⑶图3亮处细节分辨不清,使其能看清楚。
图1 图2 图33. 给出处理前后图像的直方图。
4. 利用MatLab图像处理工具箱中函数对以上图像进行直方图均衡化操作,观察结果。
四、思考题1. 点操作能完成哪些图像增强功能?2. 直方图均衡化后直方图为何并不平坦?为何灰度级会减少?五、实验报告要求1.对点操作的原理进行说明。
2.给出程序清单和注释。
3.对处理过程和结果进行分析(包括对处理前后图像的直方图的分析)。
实验代码以及解析点操作:I = imread('POINT1.BMP'); %读入图像j=rgb2gray(I); %将图像转为灰度图像INFO=IMFINFO('POINT1.BMP') %获取图片的格式、尺寸、颜色数量、修改时间等信息[l,r]=size(j); %图片大小figure; %建立一个图形框subplot(221)imshow(j) %在两行两列的第一个位置放置图片jtitle('POINT1.BMP') %给该图片加上标题POINT1.BMPfor m=1:lfor n=1:r %从第一个像素循环到最后一个像素p1(m,n)=j(m,n)*1.2; %把各点乘上1.2得到p1图endendfor m=1:lfor n=1:rp2(m,n)=j(m,n)*2; %%把各点乘上2得到p2图endendfor m=1:lfor n=1:rp3(m,n)=j(m,n)*2+50; %把各点乘上2再加50得到p2图endendsubplot(222)imshow(p1)title('j(m,n)*1.2') %p1图放在第二个位置且冠名j(m,n)*1.2subplot(223)imshow(p2)title('j(m,n)*2') %p1图放在第三个位置且冠名j(m,n)* 2subplot(224)imshow(p3)title('j(m,n)*2+50') %p1图放在第四个位置且冠名j(m,n)*2+50figure; %建立一个新的窗口并且依次显示以上四个图的直方图subplot(221),imhist(j,64); title('原图直方图')%64代表把0-250的灰度范围分为64份subplot(223),imhist(p2,64);title('j(m,n)*2')subplot(224),imhist(p3,64);title('j(m,n)*2+50')%picture2 %这里把两个图片的点操作处理都放在了同一个程序里I2 = imread('POINT2.BMP'); %各语句意思同上j2=rgb2gray(I2);INFO2=IMFINFO('POINT2.BMP')[l2,r2]=size(j2);figure;subplot(221)imshow(j2)title('POINT1.BMP')for a=1:l2for b=1:r2q1(a,b)=j2(a,b)*1.2;endendfor a=1:l2for b=1:r2q2(a,b)=j2(a,b)*1.3;endendfor a=1:l2for b=1:r2q3(a,b)=j2(a,b)/2;endendsubplot(222)imshow(q1)title('j(m,n)*1.2')subplot(223)imshow(q2)title('j(m,n)*2')subplot(224)imshow(q3)title('j(m,n)*2+50')figure;subplot(221),imhist(j2,64);title('j2原图的直方图')subplot(222),imhist(q1,64);title('j(m,n)*1.2')subplot(223),imhist(q2,64);title('j(m,n)*2')本程序共创建了四个窗口,分别是两个原图和处理后的图像对比,以及各图对应的直方图POINT1.BMPj(m,n)*1.2j(m,n)*2j(m,n)*2+500j2原图的直方图1002000j(m,n)*1.2100200j(m,n)*2100200j(m,n)*2+50100200用函数POINT2histeqPOINT2.BMP 0100200histeq0100200思考题1.点操作能完成哪些图像增强功能?点操作可以完成的图像增强功能包括灰度变换,直方图均衡化,直方图规定化等空间域的处理2.直方图均衡化后直方图为何并不平坦?为何灰度级会减少?直方图使灰度级分布具有均匀概率密度,扩展了像素取值的动态范围但减少了灰度级。
实验二 图像点运算

实验二 图像点运算一、实验目的1) 掌握图像线性和非线性点运算的基本原理和算法;2) 掌握借助直方图分析点运算的基本方法;3) 掌握图像灰度直方图均衡的原理和算法;4) 掌握根据图像特点进行点运算的基本原理和方法。
5) 通过编程,上机调试程序,进一步提高编程能力及使用计算机解决问题的能力。
二、实验原理1. 图像线性点运算的基本方法图像点运算是一种基于单个像素的灰度调整方法,它通常根据一定的全局模型或像素统计值来对像素进行逐一操作,不涉及其它像素。
图像点运算方法大体可分为线性方法和非线性方法。
线性变换方法就是将图像中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。
可用公式简单表述为(,)[(,)]g m n T f m n =。
其中[.]T 为变换函数。
一种扩展感兴趣的,牺牲其它区间的函数表达式如下[]; 0(,)(,)(,); (,);(,)255a f m n a d c g x y c f m n a a f m n b b a b b f m n ≤<⎧⎪-⎪=+-≤<⎨-⎪≤<⎪⎩ (1) 其中输入图像为(,)f m n ,输出图像为(,)g m n 。
,,,a b c d 为参数,不同的值会有较大的差异。
使用时要注意输出函数的阈值限定。
如图 1 所示,该函数对于感兴趣的[a,b)区间,采用斜率大于1的线性变换来进行扩展,而把其它区间用a 或b 来表示。
图1 扩展感兴趣的,牺牲其它区间的函数表达式2.图像非线性点运算图像非线性变换种类非常丰富,可分为分段线性变换、对数变换、幂数变换等等。
阈值分割就利用了分段线性变换函数。
对数变换常用来扩展被压缩的高值图像中的暗像素,相对的是反对数变换的调整值。
分段线性变换函数意为在某一灰度区间的变换函数为线性函数,组合形式为[][](,);0(,)(,)(,); (,)(,);(,)c f m n f m n a a d c g x y c f m n a a f m n b b a N d d f m n b b f m n M M b ⎧≤<⎪⎪-⎪=+-≤<⎨-⎪-⎪+-≤<⎪-⎩(2) 其中输入图像为(,)f m n ,输出图像为(,)g m n 。
第四章点处理(数字图象处理)

g (i, j ) c log10 (1 f (i, j ))
非线性动态范围调整例题
1 2 3 6 2
3 1 6 8 9
9 3 0 2 2
9 7 6 0 6
8 3 4 5 0 g(i,j)=9*log(f(i,j)+1)
3
5
9
9
9
4
5
3
8
5
0
8
8
5
6
8
4
9
9
4
4
0
8
7
0
C=16.9211
C=18.7632
1 6 1 3 1 1 2 4 6 4 4 3 3 3 6 5 6 6 4 5 2 2 4 6 6 6 6 2 4 6 6 1 6 6 3 6
h [5,4,5,6,2,14]
灰度图的灰度直方图例
彩色图的灰度直方图例
数字图像的灰度直方图的性质
• • 所有的空间信息全部丢失; 每一灰度级的像素个数可直接得到。
动态范围调整动态范围调整的思路
• 动态范围调整思路:
通过动态范围的压缩可以将所关心部分的灰 度级的变化范围扩大。 • 动态范围调整方法分为以下两种: 1)线性动态范围调整 2)非线性动态范围调整
1)线性动态范围调整基本思路
• 通过把原图中“不太黑”的像素也变成黑,把原图中“不 太白”的相素也变成白的方式,来压缩动态范围,使新的 图像中,关心部分的对比度可以展宽。
3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 0 50 100 150 200 250
线性对比度展宽可用imadjust函数,格式如下,
[a,b]调整前的值 [ga gb]调整后的值 q1=imadjust(q,[0.3,0.6],[0,1]) imshow(q1),figure,imhist(q1),axis tight
图像的点运算

HIT
(3)非线性点运算:输出灰度级与输入灰 度级呈非线性关系的点运算。
255
输出
0
输入
255
HIT
255 218
255
32 128 255 128 255
加亮、减暗图像
加暗、减亮图像
亮度调整
HIT
非线性拉伸实例1 对比度拉伸
拉伸效果:图像加亮、减暗
非线性拉伸实例2
非线性拉伸实例3
非线性拉伸实例4
255 142
0
255
降低对比度
HIT
• 降低对比度举例
255
0
255
HIT
③ 如果a=1,b≠0,操作仅使所有像素的 灰度值上移或下移,其效果是使整个图像 更暗或更亮
255 255
0
0
整个图像更亮
255
整个图像更暗
255
HIT
④如果a=1,b=0时,输出、输入图像相同
255
0
255
HIT
⑤ 如果a为负值,暗区域将变亮,亮区域将变暗
HIT
2. 运算类型及应用
(1)加运算 (2)减运算 (3)乘运算
HIT
(1)加运算 C(x,y) = A(x,y) + B(x,y) 主要应用举例 –去除“叠加性”随机噪音 –生成图像叠加效果
• 去除“叠加性”噪音
对于原图象f(x,y),有一个噪音图像集 { g i (x ,y) } i =1,2,...M 其中:g i (x ,y) = f(x,y) + h(x,y)i M个图像的均值定义为: g(x,y) = 1/M (g0(x,y)+g1(x,y)+…+ g M (x ,y)) 当:噪音h(x,y)i为互不相关,且均值为0 时,上述图象均值将降低噪音的影响。
数字图像处理CH4点运算

50
100
150
200
0 50 100 150 200 250
50
100
150
200
第四章 点运算
1 引言
• 3)应用 – (1)光度学标定(photometric calibration)
希望数字图像的灰度能够真实反映图像的物理特性。如 • 去掉非线性; • 变换灰度的单位。
– (2)对比度增强(contrast enhancement)或对比 度扩展(contrast stretching)
• 3)举例
– (1)线性点运算性质: DB b 1 DA f DB
a
1 Db HB D H A a a – *b>0,直方图向右平移,图像变亮;
– *b<0,直方图向左平移,图像变暗;
– *a>1,直方图对比度加大。 – 例子1:lena
将感兴趣特征的对比度扩展使之占据可显示灰度级的更大部
分。
第四章 点运算
1 引言
– (3)显示标定(display calibration)
显示设备不能线性地将灰度值转换为光强度。 因此点运算和显示非线性组合,以保持显示 图像时的线性关系。
– (4)轮廓线确定
用点运算的方法进行阈值化。
第四章 点运算
r0=0
r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1
图像的点运算

2 灰度阈值变换
s
L-1
阈值T 0 L-1
r
3 灰度级分层
灰度级分层是一种提高图像中某个灰度级范围的
亮度,使其变得比较突出的增强对比度的方法。
基本的实现方法包括两种: ◆ 一种是给所关心的灰度范围指定一个较高的灰度 值,而给其它部分指定一个较低的灰度值或0值。 ◆ 另一种是给所关心的灰度范围指定一个较高的灰
3.2.3 幂变换(伽马变换,伽马校正)
设图像的灰度级为 L,则图像的对数变换可用
公式表示为: y=c (x+esp) γ 变换曲线如图所示:
与对数变换不同,伽 马变换可以根据γ的不 同取值,选择性的增 强低灰度区域的对比 度或是高灰度区域的 对比度。
伽马校正
显示设备具有一个 灰度-电压响应 【幂律响应】 例: γ=2.5 伽马校正 γ=1/2.5
4.
直方图均衡的实现
(1)计算原图像的归一化灰度级别及其分布概
◆直方图均衡的步骤: 率pr(rk)=nk/n。 (2)根据直方图均衡化公式求变换函数的各灰 度等级值sk。
4.
直方图均衡的实现(续1)
(3)将所得的变换函数的各灰度等级值转化成
◆直方图均衡的步骤: 标准的灰度级别值。也即把第(2)步求得的各sk值, 按靠近原则近似到与原图像灰度级别相同的标准灰度 级别中。此时获得的即是均衡化后的新图像中存在的 灰度级别值,其对应的像素个数不为零;对于那些在
r
0
pr (r )
r
0.19
1.33 1
0.44 0.65 0.81 0.89 0.95 0.98
1
均衡化
( L 1) pr (r )
0
3.08 4.55 5.67 6.23 6.65 6.86 7.00 3 5 6 6 7 7 7
3第三章_图像的点运算

对于一个数字图象处理系统来说,一般可以将处理流程分为三
个阶段:图像预处理阶段、特征抽取阶段和识别分析阶段。其中预 处理阶段尤为重要,这个阶段处理不好则直接导致后面的工作无法
展开。
点运算指的是对图像中的每个像素依次进行同样的灰度变换运 算。它常常用于改变图像的灰度范围及分布,同时点运算因其作用
3.4.2 Matlab实现
J=imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)
I=imread('nir.bmp'); figure;imshow(imadjust(I,[],[],0.75)); %gamma=0.5 title('Gamma 0.5');
的性质有时也被称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。
点运算公式定义:设r和s分别是输入图像和输出图像在任一点 的灰度值,则点运算可以使用下式定义
s=T(r)
其中,T为采用的点运算算子,表示在原始图像和输出图像之 间的某种灰度级映射关系。
主要内容
灰度直方图 灰度的线性变换 灰度对数变换 伽马变换
主要内容
其中,x与y取值范围均为[0,1]。esp为补偿系数,γ则为 伽马系数。Gamma变换是根据r的不同取值选择性的增强低 灰度区域的对比度或者高灰度区域的对比度。 γ是图像灰度校正中非常重要的一个参数,其取值决定了 输入图像和输出图像之间的灰度映射方式,其中γ>1时,图 像的高灰度区域对比度得到增强;γ<1时,图像的低灰度区 域对比度得到增强;γ=1时,不改变原图像。
imhist(I,n) [counts,x]= imhist(…)
若调用时不接受这个函数的返回值可以使用
数字图像的几何运算

数字图像的几何运算
数字图像的几何运算是指对图像进行平移、旋转、缩放等操作的数学运算,通过这些运算可以改变图像的位置、大小和方向。
下面将分别介绍这些几何运算的原理和方法。
一、平移运算
平移运算是将图像按照指定的距离在水平和垂直方向上进行移动。
假设图像上的一个点的坐标为(x, y),平移后的坐标为(x', y'),平移的距离为(dx, dy),则平移运算的公式为:
x' = x + dx
y' = y + dy
垂直错切:
x' = x
y' = y + x * tanθ
总结:
数字图像的几何运算涉及到平移、旋转、缩放、镜像和错切等操作,通过这些操作可以改变图像的位置、大小和方向。
这些运算都是通过对图像上的每个像素点进行数学运算来实现的,运算结果可以保存在新的图像中或者在原图像上进行修改。
这些运算在图像处理和计算机图形学中有着广泛的应用,能够实现图像的变形、变换和重建等操作,对于图像的分析和理解具有重要意义。
(数字图像处理)第三章图像的基本运算

点运算的应用场景
点运算在图像处理中具有广泛的应用,例如在医学影像处理中,可以通过点运算来 调整图像的对比度和亮度,提高医学影像的清晰度和可读性。
在遥感图像处理中,点运算可以用于校正和增强遥感图像,提高遥感数据的准确性 和可靠性。
图像基本运算的重要性
01
图像基本运算是图像处理的基础 ,是实现复杂图像处理算法的基 石。
02
掌握基本运算有助于深入理解图 像处理原理,提高图像处理技能 。
02
图像的点运算
线性点运算
线性点运算是指通过线性变换对图像的像素值进行 操作,常见的线性点运算包括加法、减法、乘法和 除法等。
线性点运算可以用于增强图像的对比度、调整图像 的亮度、改变图像的色彩等。
总结词
旋转操作用于将图像围绕一个点旋转一定角度,同时改变像 素的位置。
详细描述
旋转操作用于将图像中的像素按照指定的角度进行旋转,同 时像素值保持不变。这种操作常用于纠正倾斜的图像、实现 特定视角的观察等。
图像的剪切
总结词
剪切操作用于从图像中删除一部分区域,只保留所需部分。
详细描述
剪切操作用于从图像中删除指定的区域,只保留所需的像素部分。这种操作常 用于裁剪照片、去除背景等。剪切操作可以快速有效地去除不需要的区域,突 出显示所需的细节或主题。
图像的缩放
总结词
缩放操作用于改变图像的大小,可以通过放大或缩小像素值来实 现。
详细描述
缩放操作用于改变图像的尺寸,可以通过放大或缩小像素值来实 现。放大图像时,像素值会被插值计算以填充新的像素空间;缩 小图像时,像素值可能会被平均或选择性地丢弃。这种操作常用 于调整图像大小、视窗变换等。
图像处理运算方法

01
几何变换可能改变图像中各物体之间的空间位置关系。
01
几何变换不改变像素值,而可能改变像素所在的位置。
01
1.概念
空间变换
A
灰度插值
B
2.几何运算类型
02
01
空间变换
为了能够用统一的矩阵线性变换形式,表示和实现这些常见的图像几何变换,就需要引入一种新的坐标,即齐次坐标。采用齐次坐标可以实现上述各种几何变换的统一表示。 如图所示,则新位置A1(x1,y1) 的坐标为:
本章重点
01
加运算
02
减运算
03
乘运算
04
除运算
运算类型及应用
C(x,y) = A(x,y) + B(x,y)
主要应用举例 去除“叠加性”随机噪音 生成图像叠加效果
加运算
去除“叠加性”噪音 对于原图象f(x,y),有一个噪音图像集 { g i (x ,y) } i =1,2,...M 其中:g i (x ,y) = f(x,y) + h(x,y)i M个图像的均值定义为: g(x,y) = 1/M (g0(x,y)+g1(x,y)+…+ g M (x ,y)) 当:噪音h(x,y)i为互不相关,且均值为0时,上述图象均值将降低噪音的影响。
=
-
T1(x,y)
T2(x,y)
g(x,y)
图像的减法运算也可应用于求图像梯度函数
梯度定义形式:
梯度幅度
③求梯度幅度
梯度幅度的近似计算:
梯度幅度的应用
梯度幅度图像 梯度幅度在边缘处很高; 在均匀的肌肉纤维的内部,梯度幅度很低。
C(x,y) = A(x,y) * B(x,y)
图像的基本运算(数字图像处理)

g(x, y) = f(x, y) | h(x, y) 应用1:图像的合并
应用2:模板运算,提前感兴趣的图像区域
15
图像逻辑运算(Logical operations)
• 逻辑异或运算
g(x, y) = f(x, y) ⊕ h(x, y) 应用1:获得相交图像
16
图像几何运算(Geometric operations)
将给定的图像在 x 方向和 y 方向按相同的比例 a 缩放,从而得到一幅新的图像。
缩放前后的两点 A0(x0, y0)、A1(x1, y1)之间的关系为
x1
aபைடு நூலகம்0 0x 0
y
1
0
a
0
y
0
1
0
0
1
1
x1 ax0 y1 ay 0
• 图像的旋转
图像旋转后,由于图像的坐标值必须是整数,会引起图像部分像素点的改变,此时图像的 大小也会发生一些改变。
若图像旋转45度,则变换关系为
x 0.707x0 0.707y0
y
0.707x0
0.707y0
原始图像的点(1, 1),旋转后为小数,经舍入后为(1, 0),产生了位置误差。因此,图像旋转 后,可能会发生一些细微变化。
2
本章内容
点运算
对一幅图像中每个像素点的灰度值进行运算的方法。
• 代数、逻辑运算
将两幅或多幅图像通过对应像素间的加、减、乘、除运算或逻辑与、或、非运算 得到输出图像的方法。
几何运算
改变图像图像中物体对象(像素)之间的空间关系。可分为位置变换、形状变换及复 合变换。
数字图像处理CH4点运算

线性点运算的定义
01
线性点运算是数字图像处理中的 一种基本运算,它通过对图像中 的每个像素应用线性函数来改变 图像的像素值。
02
线性点运算通常用于调整图像的 对比度和亮度,以及进行图像的 缩放和旋转等变换。
非线性点运算的示例
对比度拉伸
通过非线性函数将图像的对比度进行拉伸,增强图 像的细节和清晰度。
伽玛校正
通过非线性函数校正图像的伽玛值,以实现图像的 亮度和对比度的调整。
直方图均衡化
通过非线性函数对图像的直方图进行均衡化处理, 以提高图像的对比度和清晰度。
05
点运算的优缺点
点运算的优点
80%
高效性
图像分割
通过点运算中的图像分割 技术,将图像分割成不同 的区域或对象,用于对象 识别和场景理解。
THANK YOU
感谢聆听
点运算的缺点
细节丢失
缺乏空间信息
由于点运算通常会对像素值进行线性 或非线性变换,可能会导致图像细节 的丢失或失真。
点运算主要关注像素值的变化,忽略 了像素之间的空间关系,可能会丢失 重要的空间信息。
不符合人眼视觉特性
点运算的某些操作可能与人类视觉系 统的特性不符,导致处理后的图像看 起来不自然。
点运算的改进方向
无损压缩
通过特定的编码方式,对 图像数据进行压缩,同时 保持原始数据的完整性和 准确性。
压缩感知
利用点运算中的压缩感知 理论,对图像进行稀疏表 示和压缩,实现高效的图 像处理和传输。
图像识别
数字图像处理--图像点运算

数字图像处理--实验二一.实验目的1.熟悉Matlab 软件的操作环境2. 了解数字图像的点运算方式3.掌握数字图像的二值运算、反色运算和直方图均衡的算法原理及实现方式二.实验设备计算机三.实验内容及步骤1.二值化load treesimshow(X,[]);BW = im2bw(X,map,0.5);imview(X,map),imview(BW)图-(1)2.直方图I=imread('rice.png');imshow(I);figure,imhist(I);图-(2)图-(3)小结:3.灰度变换(1)I=imread('rice.png');J=imadjust(I,[0.15 0.9],[0 1]);imshow(J)figure,imhist(J,64)图-(4)图-(5)小结:(2)I=imread('cameraman.tif');J=imadjust(I,[0 0.2],[0.5 1]);imshow(I);figure,imshow(J)图-(6) 图- (7) 小结:(3)[X,map]=imread('forest.tif');I=ind2gray(X,map);J=imadjust(I,[],[],0.5);imshow(I)figure,imshow(J)图- (8) 图- (9)小结:(4)lily=imread('peppers.png');colormapimshow(lily);j=imadjust(lily,[0 1],[1 0],1.5);figuresubimage(j)图-(10)图-(11)小结:4.直方图均衡化I=imread('tire.tif');J=histeq(I);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(J);figuresubplot(1,2,1),imhist(I,64);subplot(1,2,2),imhist(J,64);图-(12)图-(13) 四.思考题1、编写程序对图像'forest.tif'进行反色运算。
数字图像的点预算上课课件

最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979 年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称 OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。 背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别 越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2 部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率 最小。
3.8 直方图规定化
最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979 年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称 OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。 背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别 越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2 部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率 最小。
3.6 分段线性变换
作用:增强原图各部分的反差 方法:分段线性映射 优点:形式可任意合成,缺点是需要更 多的用户输入。 说明:1.转换成阀值变换; 2.有选择的灰度拉伸;如果灰度 级不发生颠倒(斜率>0),那么有灰度 的拉伸口变换 : 灰度的窗口变换也是一种常见的点运算。它 的操作和阈值变换类似。从实现方法上可以看作 是灰度折线变换的特列。它限定一个窗口范围, 该窗口中的灰度值保持不变;小于该窗口下限的 灰度值直接设置为0;大于该窗口上限的灰度值直 接设置为255。窗口灰度变换处理结合了双固定 阈值法,与其不同之处在于窗口内的灰度值保持 不变。
3.5 灰度阀值变换
Matlab实现: 1.im2bw函数
BW = IM2BW(I,LEVEL) BW = IM2BW(X,MAP,LEVEL) BW = IM2BW(RGB,LEVEL) 分别将灰度图像、索引图像、真彩色图像转换为二值图像
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中北大学
毕业设计开题报告
学生姓名:学号:
学院、系:
专业:
设计题目:图像的点运算技术研究及软件实现
指导教师:
2012年2月24日
毕业设计开题报告
1.结合毕业设计情况,根据所查阅的文献资料,撰写2000字左右的文献综述:
文献综述
近年来,网络技术和网络应用蓬勃发展,特别是Internet的日益普及,是得益于语音、成像技术为主体的多媒体技术成为业内人士研究的重点之一。
伴随网络兴起的视屏游戏和视屏特技都使图像处理越来越引人注目。
数字图像处理是指用计算机对图像进行的相关处理,数字图像处理技术的内容非常丰富,总的来说数字图像处理包括以下几项内容:①点运算;②几何处理;③图像增强;④图像复原;⑤图像形态学处理;⑥图像编码;⑦图像重建;⑧模式识别[1]。
本课题主要介绍点运算。
例如图像在生成、获取、传输过程中、受光源、成像系统的影响, 不可避免的要造成图像像质的降低, 这时就需要图像增强; 计算机识别目标时,就需要提取目标的形状和结构特征等,这些都可以通过点运算来实现[2]。
图像的点运算是一种既简单又重要的技术,它能让用户改变图像的灰度值。
一幅输入图像经过点运算后将产生一幅新的输出图像,由输入图像像素点的灰度值决定相应输出图像像素点的灰度值,可由灰度变换函数表示如下:B(x,y)=f[A(x,y)][3]。
下面将依次介绍图像点运算的一些技术:图像的直方图、图像灰度的线性变换、灰度拉伸、直方图均衡化和图像的细化等。
1.灰度直方图
将图像中的像素按其灰度值大小进行组合,所构成的以像素数量为因变量、灰度值为自变量的函数,就是图像的灰度直方图[3]。
灰度直方图能给出一幅图像的概要信息,是图像处理与分析的重要依据之一。
它是数字图像处理技术中最简单、最有用的工具,它描述了一幅图像的灰度级内容。
可以说,对图像的分析与观察,直到形成一个有效的处理方法,都离不开直方图[4]。
灰度直方图是灰度的函数,它描述的是图像中具有该灰度值的像数个数,其横坐表示像素的灰度级别,纵坐标是该灰度出现的频率(像素个数)[4]。
如果大多数像素灰度值趋在较暗的区域,该图像整体视觉效果偏暗;如果大多数像素灰度值趋在较亮的区
域,该图像整体视觉效果偏亮;如果像素分布均匀,动态范围比较合适[5]。
2.灰度的线性变换(线性点运算)
灰度的线性变换是将图像中所用的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。
当图像由于曝光不足或过度,或由于成像设备的非线性或图像记录设备动态范围太窄等因素,会产生对比度不足,使图像细节分辨不清,此时可以使用线性灰度变换。
该线性灰度变换函数f(x)是一个一维线性函数: f(x)=fA*x+fB,式中fA为线性函数的斜率,fB为线性函数在y轴的截距。
当fA>1时,输出图像的对比度将增大;当fA<1时,输出图像的对比度将减少;当fA=1且fB不为0时,操作仅使所有像素灰度值上移或下移,其效果是使整个图像更暗或更亮;如果fA<0,暗区域将变亮,亮区域将变暗,点运算完成了图像求补运算。
特殊情况下,当fA=1,fB=0时,输出图像和输入图像相同;当fA= -1,fB=255时,输出图像的灰度正好反转[5]。
3.灰度拉伸
灰度拉伸又叫对比度拉伸,它是一种最基本的灰度变换,使用的是最简单的分段线性变换函数,它的主要思想是提高图像处理灰度级的动态范围[6]。
灰度拉伸可以更加灵活地控制灰度直方图的分布,它可以有选择地拉伸某段灰度区间以改善输出图像。
如果一幅图像灰度集中在较暗的区域而导致图像偏暗,可以用灰度拉伸功能来拉伸(斜率>1)物体灰度区间以改善图像;同样如果图像灰度集中在较亮的区域而导致图像偏亮,也可以用灰度拉伸功能来压缩(斜率<1)物体灰度区间以改善图像质量[7]、[8]。
4.直方图均衡化
直方图均衡化也叫灰度均衡变换,它能使输入图像转换为在新图像每一灰度级上都有相同的像素点的输出图像[9]。
它是灰度变换一个重要应用,广泛应用在图像增强处理中,它是以累计分布函数变换为基础的直方图修正法,可以产生一幅灰度及分布具有均匀概率密度的图像,扩展了像素的取值动态范围,许多图像的灰度值是非均匀分布的,其中灰度值集中在一个小区域内的图像是很常见的[10]、[11]。
直方图均衡化是一种通过重新均匀地分布各灰度值来增强图像对比度的方法。
经过直方图均衡化的图像对二值化阈值选取十分有利。
一般来说,直方图修正能提高图像的主观质量,因此在处理艺术图像是非常有用[12]。
灰度均衡变换的原理如下:A[a]=(∑N[i])×255/(H·W) [11]
中a为原图像像素灰度值(0—255),经过灰度均衡运算,a的值变为灰度均衡值A,N为原
图像各灰度值对应的像元数量,H为图像的高度(单位是像元数)。
经过灰度均衡后,图像的对比度大大提高,转换后图像的灰度分布也趋于均匀。
5.图像的细化
图像的细化,又称图像的骨骼化,是特指在保持原图像拓扑结构的情况下抽出一个单像素宽的骨骼的过程,是数字图像预处理中的重要一环,广泛用于数字、文字、指纹等的识别中[13]、[14]。
因此,图像的细化算法研究一直受到图像处理领域的关注。
近年来许多学者相继提出了各种细化算法,从考虑问题的角度,图像细化的方法有两种,即边缘点删除和内点保留[15]。
基于边缘删除的细化算法在细化过程中只对边缘点的可删除性进行判断并做出相应处理,由于受跟踪顺序及所考察领域的影响容易产生骨架的非对称性;基于内点保留的细化算法容易使所获得的骨架大于一个像素[16]。
参考文献:
[ 1 ] 阮秋琦.数字图像处理基础[M].北京:清华大学出版社,2009.8-10.
[ 2 ] 刘文耀等. 光电图像处理[M].北京:电子工业出版社 ,2002.31-37.
[ 3 ] 阮秋琦.数字图像处理基础[M].北京:清华大学出版社,2009.130.
[ 4 ] 何斌、马天予等.数字图像处理[M](第二版).北京:人民邮电出版社,2002.43-44. [ 5 ] 何斌、马天予等.数字图像处理[M](第二版).北京:人民邮电出版社,2002.46. [ 6 ] 刘文耀等. 光电图像处理[M].北京:电子工业出版社 ,2002.321-325
[ 7 ] 朱建军.用VC实现Windows下BMP位图文件的显示[J].湘潭师范学院学报,1998.19:40-43.
[ 8 ] 邓炜等.计算机图像识别系统的设计与实现[J],计算机应用研究报,2000.13:20—22.
[ 9 ] 何斌、马天予等.数字图像处理[M](第二版).北京:人民邮电出版社,2002.123 [ 10 ] 邓炜等.计算机图像识别系统的设计与实现[J],计算机应用研究报,2000.17:28—29.
[ 11 ] 杨静怡等.计算机图像处理机常用算法手册[M].南京:南京大学出版社,1997.
[ 12 ] 何斌、马天予等.数字图像处理[M](第二版).北京:人民邮电出版社,2002.127 [ 13 ] 苏统华.用VC开发图像处理系统[J].电脑技巧与维护,2001.10:73-78
[ 14 ] 邓炜等.计算机图像识别系统的设计与实现[J],计算机应用研究报,2000.19:15—18.
[ 15 ] 阮秋琦.数字图像处理基础[M].北京:清华大学出版社,2009.144-146
[ 16 ] 阮秋琦.数字图像处理基础[M].北京:清华大学出版社,2009.334-337
毕业设计开题报告
2.本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段(途径):
本课题要研究或者解决的问题大致有三个:首先,学会各种常用的点运算技术,掌握这些技术的相关算法,并对这些算法进行相应的研究,比较出各自的优劣。
其次,要设计出一款可以对图像做点运算处理的图像处理软件,这种软件要囊括相关点运算处理技术,如线性点运算、灰度直方图,直方图均衡变换等,并且要尽可能地达到好的效果与效率。
最后,能用直方图对图像的加减运算、阈值滤波和线性变换及直方图均衡的效果做定量的分析与判定。
课题研究者拟采用的研究途径及过程,首先,储备大量的与本课题有关的相关资源。
去学校图书馆查阅相关内容的书籍,寻找其中有利于本课题进展的文章及算法。
同时,在网上也积极搜索与本课题有关的文章,特别是在一些正规的权威的网站,例如CNKI。
其次,对本课题进行全面的由浅入深的学习研究。
大量阅读学习点运算处理技术的相关知识,熟练掌握与本课题关联的定义、规则和算法,去劣存优,去粗存精。
再次,程序设计。
对相关点运算处理技术进行程序化,最终要完成软件的初步正确运行。
最后,对软件的效率进行分析改善,并做出一定的研究。
毕业设计开题报告
指导教师意见:
通过文献综述可见,同学明确了课题的背景、目的和意义,了解了国内外的研究现状,了解了与该课题相关的关键技术。
为开展设计打好了基础。
该同学明确该课题要完成的任务和其中要用到的关键技术,并提出了拟采用的研究手段,思路正确,手段可行。
同意该生开题。
指导教师:
2012 年2 月27 日所在系审查意见:
系主任:
2012 年2 月28 日。