图像去噪及增强ppt课件
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模板尺寸为 ， M M 2r 1
原始数据
中值滤波
均值滤波
21
1 图像滤波
二维中值滤波
公式：
gmedian
(x,
y)
median
(s,t )N ( x, y)
f (s,t)
二维中值滤波更加广泛的应用于图像滤波 当中
22
1 图像滤波
二维中值滤波
排序取中值
23
1 图像滤波 中值滤波的步骤
2 红外图像增强
数字细节增强技术（DDE，Digital Detail Enhancement）
28
研究背景、应用需求及意义
数字细节增强技术（DDE，Digital Detail Enhancement）
FLIR B系列 FLIR P系列 FLIR S系列 FLIR M系列 FLIR HM系列 FLIR RANGE系列
高斯系数跟距离成反比。
18
1 图像滤波
噪声图像 3x3
Baidu Nhomakorabea
2x2
19
4x4
1 图像滤波 非线性滤波
线性滤波平滑噪声的同时，也损坏了非噪 声区域的信号；采用非线性滤波可以保留 信号的同时，滤除噪声。
非线性滤波的典型方法是：中值滤波。
20
1 图像滤波 中值滤波
一维中值滤波 g j median f jr , f jr1,... f j ,..., f jr
30
2 红外图像增强
★ 传统的空域和频域图像增强处理
◇ 空域处理典型方法：高频增强和非锐化掩膜（Unsharp Masking）
fout (x, y) f (x, y) HP[ f (x, y)] fout (x, y) f (x, y) { f (x, y) LP[ f (x, y)]}
图像去噪及增强
1
1 图像滤波
1
图像处理中所用到的图像往往含有噪声， 需要用图像滤波的方法去除噪声。
噪声图像
滤除噪声图像
2
1 图像滤波
直方图是一个二维坐标系，横轴表示整幅图像上灰度值的 变化范围，纵轴表示每个灰度值的统计个数。
直方图能够反映灰度图像的灰度分布特征。
原始图像
直方图
3
1 图像滤波
GHE处理结果
◇ 直方图均衡化（HE, Histogram Equalization）
有关模板与图像的运算涉及到图像卷积，接下来介绍一下图像卷积的 原理。
12
1 图像滤波
图像卷积
图像平滑中，有关模板的运算都用到了图像卷积的概 念。
卷积模板中的各个位置对应的是权重系数，例如：
a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7 a8 a9
a1–a9可以根据具体需要来确定数值。 卷积就是将模板的中心a5对应好所处理的当前像素点，
低通滤波（L高P, 频Low增Pa强ss Filtering）；高通滤波（HP, HighPass Filtering）
应用特点及适用图像 高频增强：场景中包含大量的边沿、轮廓和线条信息。
非锐化掩膜：场景包含的细节信息以低对比度、小区域灰非度锐值化聚集掩的膜形式为主
31
2 红外图像增强
★ 传统的空域和频域图像增强处理
越小； 为了减少计算量，将模板系数最小值设为1，其他的按
等比数列递增，中心系数最大；
121 242 121
17
1 图像滤波
根据高斯分布确定模板系数
f (i) 1 exp(i2 / 2 2 )
高斯函数：
2
i
代表邻域像素点距离中心像素点的距离， 可以用欧几里德距离来表示。
可以通过调整 ，来控制平滑效果的程度。
29
2 红外图像增强
红外图像细节增强处理在成像过程中的两个切入点：
第一类切入点
对红外系统终端的输出 结果进行增强处理。
优点： 处理速度快，存储空间 小 缺点： 关键细节信息损失严重
第二类切入点
对探测器前端高精度 A/D信号进行增强处理
优点 明显提升图像的细节表 现 缺点： 数据处理量大，硬件处 理平台的要求较高
将模板在图中漫游，并将模板中心与图中某个像素位置重 合；
读取模板下各对应像素的灰度值； 将这些灰度值从小到大排成一列； 找出这些值的中间值； 将这个值赋给对应模板中心位置的像素。
24
1 图像滤波
噪声图像
25
中值滤波3x3
1 图像滤波 平均滤波与中值滤波比较
噪声图像
均值滤波
中值滤波
◇ 频域处理：将图像转换到傅里叶频域，利用高通滤波滤 波器实现对高频成分的增强处理。
传统空域和频域图像增强处理特点：直观、易理解，运 行效率高，方便实现硬件的实时处理。
缺点：图像噪声会被放大，信噪比和视觉感受降低，出 现“光晕”现象
32
2 红外图像增强
传统红外图像细节增强原理及方法
★ 基于图像直方图的增强处理
s r
s r
4
1 图像滤波 灰度直方图反映图像的灰度分布特5 征
1 图像滤波
6
1 图像滤波
7
1 图像滤波
8
1 图像滤波
直方图均衡算法可以有效地提高图像视觉的对比度 直方图均衡算法不增加图像的灰度分辨率 直方图均衡算法可能丢失图像细节
直方图均衡算法用于图像处理流程的显示环节 自动处理/分析过程中不使用直方图均衡算法
均值滤波和中值滤波都采用的是2x2 的模板
26
2 红外图像增强
★ 红外图像的特点
◇ 场景温度动态范围大
◇ 局部温度分布较平滑
◇ 相邻位置的温度相关 性较高，温差较小， 对比度较差。
◇ 有效场景信息集中于少 量灰度级
红外图像细节增强技术已经成为非均匀性校正技术后
提高热成像系统性能的又一研究热点问题
27
系数与图像上的灰度值一一对应相乘，得到的数值作 为所处理像素点的新的灰度值。
13
1 图像滤波
噪声图像 3x3
2x2
14
4x4
1 图像滤波
3×3
5×5
15
1 图像滤波
单帧
8帧迭加
16帧迭加
64帧迭加
128帧迭加
16
1 图像滤波
加权平均 同一尺寸的模板，不同位置的系数不同； 距离模板中心越近的像素点的权重越大，同理越远的
9
1 图像滤波
原始图像
平滑图像
10
1 图像滤波
原始图像
平滑图像
11
1 图像滤波
线性平滑滤波——邻域平均
邻域平均
每个像素点用它邻域像素的平均值作为平滑结果 3×3模板：
111 111 111
邻域平均，平滑滤波确实会将噪声点减弱，但是同时也是整个图像的 跟为模糊，可视的细节逐渐减少，而且运算量也非常大。
原始数据
中值滤波
均值滤波
21
1 图像滤波
二维中值滤波
公式：
gmedian
(x,
y)
median
(s,t )N ( x, y)
f (s,t)
二维中值滤波更加广泛的应用于图像滤波 当中
22
1 图像滤波
二维中值滤波
排序取中值
23
1 图像滤波 中值滤波的步骤
2 红外图像增强
数字细节增强技术（DDE，Digital Detail Enhancement）
28
研究背景、应用需求及意义
数字细节增强技术（DDE，Digital Detail Enhancement）
FLIR B系列 FLIR P系列 FLIR S系列 FLIR M系列 FLIR HM系列 FLIR RANGE系列
高斯系数跟距离成反比。
18
1 图像滤波
噪声图像 3x3
Baidu Nhomakorabea
2x2
19
4x4
1 图像滤波 非线性滤波
线性滤波平滑噪声的同时，也损坏了非噪 声区域的信号；采用非线性滤波可以保留 信号的同时，滤除噪声。
非线性滤波的典型方法是：中值滤波。
20
1 图像滤波 中值滤波
一维中值滤波 g j median f jr , f jr1,... f j ,..., f jr
30
2 红外图像增强
★ 传统的空域和频域图像增强处理
◇ 空域处理典型方法：高频增强和非锐化掩膜（Unsharp Masking）
fout (x, y) f (x, y) HP[ f (x, y)] fout (x, y) f (x, y) { f (x, y) LP[ f (x, y)]}
图像去噪及增强
1
1 图像滤波
1
图像处理中所用到的图像往往含有噪声， 需要用图像滤波的方法去除噪声。
噪声图像
滤除噪声图像
2
1 图像滤波
直方图是一个二维坐标系，横轴表示整幅图像上灰度值的 变化范围，纵轴表示每个灰度值的统计个数。
直方图能够反映灰度图像的灰度分布特征。
原始图像
直方图
3
1 图像滤波
GHE处理结果
◇ 直方图均衡化（HE, Histogram Equalization）
有关模板与图像的运算涉及到图像卷积，接下来介绍一下图像卷积的 原理。
12
1 图像滤波
图像卷积
图像平滑中，有关模板的运算都用到了图像卷积的概 念。
卷积模板中的各个位置对应的是权重系数，例如：
a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7 a8 a9
a1–a9可以根据具体需要来确定数值。 卷积就是将模板的中心a5对应好所处理的当前像素点，
低通滤波（L高P, 频Low增Pa强ss Filtering）；高通滤波（HP, HighPass Filtering）
应用特点及适用图像 高频增强：场景中包含大量的边沿、轮廓和线条信息。
非锐化掩膜：场景包含的细节信息以低对比度、小区域灰非度锐值化聚集掩的膜形式为主
31
2 红外图像增强
★ 传统的空域和频域图像增强处理
越小； 为了减少计算量，将模板系数最小值设为1，其他的按
等比数列递增，中心系数最大；
121 242 121
17
1 图像滤波
根据高斯分布确定模板系数
f (i) 1 exp(i2 / 2 2 )
高斯函数：
2
i
代表邻域像素点距离中心像素点的距离， 可以用欧几里德距离来表示。
可以通过调整 ，来控制平滑效果的程度。
29
2 红外图像增强
红外图像细节增强处理在成像过程中的两个切入点：
第一类切入点
对红外系统终端的输出 结果进行增强处理。
优点： 处理速度快，存储空间 小 缺点： 关键细节信息损失严重
第二类切入点
对探测器前端高精度 A/D信号进行增强处理
优点 明显提升图像的细节表 现 缺点： 数据处理量大，硬件处 理平台的要求较高
将模板在图中漫游，并将模板中心与图中某个像素位置重 合；
读取模板下各对应像素的灰度值； 将这些灰度值从小到大排成一列； 找出这些值的中间值； 将这个值赋给对应模板中心位置的像素。
24
1 图像滤波
噪声图像
25
中值滤波3x3
1 图像滤波 平均滤波与中值滤波比较
噪声图像
均值滤波
中值滤波
◇ 频域处理：将图像转换到傅里叶频域，利用高通滤波滤 波器实现对高频成分的增强处理。
传统空域和频域图像增强处理特点：直观、易理解，运 行效率高，方便实现硬件的实时处理。
缺点：图像噪声会被放大，信噪比和视觉感受降低，出 现“光晕”现象
32
2 红外图像增强
传统红外图像细节增强原理及方法
★ 基于图像直方图的增强处理
s r
s r
4
1 图像滤波 灰度直方图反映图像的灰度分布特5 征
1 图像滤波
6
1 图像滤波
7
1 图像滤波
8
1 图像滤波
直方图均衡算法可以有效地提高图像视觉的对比度 直方图均衡算法不增加图像的灰度分辨率 直方图均衡算法可能丢失图像细节
直方图均衡算法用于图像处理流程的显示环节 自动处理/分析过程中不使用直方图均衡算法
均值滤波和中值滤波都采用的是2x2 的模板
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2 红外图像增强
★ 红外图像的特点
◇ 场景温度动态范围大
◇ 局部温度分布较平滑
◇ 相邻位置的温度相关 性较高，温差较小， 对比度较差。
◇ 有效场景信息集中于少 量灰度级
红外图像细节增强技术已经成为非均匀性校正技术后
提高热成像系统性能的又一研究热点问题
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系数与图像上的灰度值一一对应相乘，得到的数值作 为所处理像素点的新的灰度值。
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1 图像滤波
噪声图像 3x3
2x2
14
4x4
1 图像滤波
3×3
5×5
15
1 图像滤波
单帧
8帧迭加
16帧迭加
64帧迭加
128帧迭加
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1 图像滤波
加权平均 同一尺寸的模板，不同位置的系数不同； 距离模板中心越近的像素点的权重越大，同理越远的
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1 图像滤波
原始图像
平滑图像
10
1 图像滤波
原始图像
平滑图像
11
1 图像滤波
线性平滑滤波——邻域平均
邻域平均
每个像素点用它邻域像素的平均值作为平滑结果 3×3模板：
111 111 111
邻域平均，平滑滤波确实会将噪声点减弱，但是同时也是整个图像的 跟为模糊，可视的细节逐渐减少，而且运算量也非常大。