遥感图像处理计算题PPT课件

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5.6 空间滤波增强
5.6.1 邻域处理 5.6.2 卷积运算 5.6.3 平滑 5.6.4 锐化
5.6.1 邻域处理
对于图像中的任一像元(i,j):
5.6.2 卷积运算
5.6.3 平滑
平滑方法处理图像后,使图像亮度变得平缓, 减小其剧烈变化或者去掉不必要的噪声点。
1) 均值平滑
33 模板为例
a) Roberts梯度(罗伯特梯度)
用交叉方法检测出像 元与其邻域在上下之间或 左右之间或斜方向之间的 差异,达到提取边缘信息 的目的。
b) Prewitt和Sobel梯度
(派瑞特梯度) (索伯尔梯度)
Sobel梯度模板
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2019/7/26
g(x,
y)

g f
(x, (x,
y),当 y),当
f (x, y) g(x, y) f (x, y) g(x, y)
百度文库
T T
2) 中值滤波平滑
中值滤波是对以每个像元为中心的邻域内 的所有像元按灰度值大小排序,用其中值 作为中心像元新的灰度值 。
应用实例: 一幅5*5大小的图像,采用1*3的模板做中值滤
波处理,最左、最右边缘保留原值。
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5.6.4 锐化
1)梯度法——非线性锐化滤波器
何谓梯度?
图像某区域变化剧烈的时候,区域上的像素 之间灰度值差异较大,则此处区域的梯度值就越大;
相反,图像变化缓慢的区域,像素灰度值差异 较小,其梯度值也越小。
梯度的数学描述 :
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