数字图像处理4-浮雕与油画效果,线型与非线性空间滤波
数字图像处理4-浮雕与油画效果,线型与非线性空间滤波
首先提出油画效果需要的两个参数，一个是半径 r ，一个是强度 intensity。r 就是进行处理的半径，r 越大色块的半径越大，其相邻像 素的区别越小， 图像本身越模糊。 其次强度代表了图像的点状化程度， 强度越高，图中的色块越小，相邻像素的颜色区别就越大，边界也会 越不平直，不规则。如上 3 张效果图，第一张的参数半径为 3，强度 为 30；第二张的参数半径为 10，强度为 30；第三张的参数半径为 3， 强度为 60。
其次我们来说明基本的算法。首先根据 r 确定一个（2r+1）*（2r+1） 矩阵，其中间的像素就是需要输出的像素。我们来遍历每个矩阵区域 中 的 像 素 ， 读 取 该 像 素 的 rgb 值 ， 通 过 公 式 fix((( R + G + B )/3.0)*intensity/255)+1 算出当前像素的相对强度，可见其取值是 1~intensity+1。因此这里有 4 个数组，sumR，sumG，sumB，sum，其 都有 intensity+1 位，对应像素相对强度的等级个数。Sum 矩阵的第 x 位，记录了相对强度为 x 的像素的个数，相对应的 sumR 的第 x 位， 记录了相对强度为 x 的像素的 R 值之和，sumG，sumB 同理。算过所 有（2r+1）*（2r+1）个像素之后，通过排序选出像素个数最多的相 对等级，这些像素平均的 rgb 值就是输出像素的 rgb 值。对于每一个 像素都做如此运算，就可以得到油画的结果。 对于其中需要注意的问题有两点，一是边界处理，这里的算法由于不 论是补 0 还是循环或是镜像效果， 都对图像本身的像素输出会产生错 误影响，因此采用了忽略边界的算法，也就是如果矩阵边界超出图像 范围，则超出的部分不取像素，不参与运算。其次是运算公式 fix((( R + G + B )/3.0)*intensity/255)+1 中，出现了远超过 255 的值。而公式中 的数都为 uint8 格式，这样会导致数字无法表示，出现错误，因此这 里把图像色域转成了 16bit，采用了 uint16 格式的数字来进行计算， 保证不会因为格式产生误差，最后输出时再转换回来。
机器视觉系统核心技术之数字图像处理
机器视觉系统核心技术之数字图像处理机器视觉系统中，视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。
经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
1、图像的增强图像的增强用于调整图像的对比度，突出图像中的重要细节，改善视觉质量。
通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强。
图像的灰度直方图是表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表，与对比度紧密相连。
通常，在计算机中表示的一幅二维数字图像可表示为一个矩阵，其矩阵中的元素是位于相应坐标位置的图像灰度值，是离散化的整数，一般取0，1，……，255。
这主要是因为计算机中的一个字节所表示的数值范围是0~255。
另外，人眼也只能分辨32个左右的灰度级。
所以，用一个字节表示灰度即可。
但是，直方图仅能统计某级灰度像素出现的概率，反映不出该像素在图像中的二维坐标。
因此，不同的图像有可能具有相同的直方图。
通过灰度直方图的形状，能判断该图像的清晰度和黑白对比度。
如果获得一幅图像的直方图效果不理想，可以通过直方图均衡化处理技术作适当修改，即把一幅已知灰度概率分布图像中的像素灰度作某种映射变换，使它变成一幅具有均匀灰度概率分布的新图像，实现使图象清晰的目的。
2、图像的平滑图像的平滑处理技术即图像的去噪声处理，主要是为了去除实际成像过程中，因成像设备和环境所造成的图像失真，提取有用信息。
众所周知，实际获得的图像在形成、传输、接收和处理的过程中，不可避免地存在着外部干扰和内部干扰，如光电转换过程中敏感元件灵敏度的不均匀性、数字化过程的量化噪声、传输过程中的误差以及人为因素等，均会使图像变质。
因此，去除噪声，恢复原始图像是图像处理中的一个重要内容。
在本世纪四、五十年代发展起来的线性滤波器以其完善的理论基础，数学处理方便，易于采用FFT和硬件实现等优点，一直在图像滤波领域占有重要地位，其中以WIENER滤波器理论和卡尔曼滤波理论为代表。
测绘技术中的数字图像处理与分析方法
测绘技术中的数字图像处理与分析方法近年来，随着数字技术的不断发展与应用，数字图像处理与分析成为科学研究和实践的重要工具，尤其在测绘技术领域，它发挥着举足轻重的作用。
本文将探讨测绘技术中数字图像处理与分析方法的应用。
数字图像处理与分析方法使用计算机科学的原理和方法来获取、处理、分析和显示数字图像。
在测绘技术中，它广泛应用于地理信息系统、遥感、摄影测量等领域。
下面将介绍几种常见的数字图像处理与分析方法。
首先，空间滤波是数字图像处理中常用的一种方法。
它通过在图像的像素或像素邻域上定义一个滤波模板，对图像进行平滑、增强、噪声去除等操作。
空间滤波可以改善图像的质量，使图像更清晰、更易于分析。
在测绘技术中，空间滤波常用于遥感图像的预处理，如模糊滤波可以减少图像中的噪声和细节，锐化滤波可以增强图像的边缘和细节。
其次，阈值分割是一种常见的图像分割方法。
它通过将图像中灰度值在某个阈值以上或以下的像素分为两个类别，实现图像的分割。
在测绘技术中，阈值分割广泛应用于地物提取和分类，如提取地表水体、森林、道路等。
通过设置不同的阈值，可以实现对不同地物的分割和提取。
此外，特征提取是数字图像处理与分析中的重要环节。
它通过对图像中的局部特征进行提取和描述，实现图像的分类、目标识别和匹配等任务。
在测绘技术中，特征提取可用于地物识别和变化检测等应用。
例如，在航空摄影测量中，可以通过提取图像中的线段、角点等几何特征，估计物体的位置、尺寸和形状。
此外，变换和重建是数字图像处理与分析中常用的方法。
它通过将图像从一个域转换到另一个域，实现图像的变换和重建。
在测绘技术中，变换和重建广泛应用于三维数据的处理和可视化。
例如，通过将二维影像转换为三维模型，可以实现对地表形态和地形变化的分析和模拟。
最后，图像融合是数字图像处理与分析中的一项重要研究课题。
它通过将多幅图像的信息融合在一起，得到一幅更具有信息量和准确性的图像。
在测绘技术中，图像融合常用于多光谱和高光谱遥感图像的融合。
数字图像处理概述13
T时就用它们的平均值来代替该点的灰度值。这样就可以大大减少模糊的程度。
School of Artificial Intelligence and Big Data, Hefei University
11
13 图像平滑滤波
• 5 邻域平均法（均值滤波）
• 对于邻域平均法也可以用空间域卷积运算方式来描述。 • 平滑掩模算子(模板，卷积阵列，加权函数，滤波器)有
• 高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声 非常有效。
• 其中，高斯分布参数Sigma决定了高斯函数的宽度。对于图像处理来说，常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器。
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像为[m, n]，则扩展后图像变为[m+2k, n+2k]。进行滤波之后，图像会出现一条黑色的边框。 • 填充最近像素值：扩展与填充0 的扩展类似，只不过填充0的扩展是在扩展部分填充0，而这个方法是填充距离最近的
像素的值。
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邻域平均法
空域滤波
图像平滑 图像锐化
加权均值滤波 中值滤波 高斯滤波 梯度法
拉普拉斯算子
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4
13 图像平滑滤波
• 4 平滑滤波器
• 图像平滑是为了消除图像中的高频分量，同时不影响低频分量。 • 类别：
23887《数字图像处理（第3版）》习题解答（上传）（1）
23887《数字图像处理（第3版）》习题解答（上传）（1）胡学龙编著《数字图像处理（第 3 版）》思考题与习题参考答案⽬录第1章概述 (1)第2章图像处理基本知识 (4)第3章图像的数字化与显⽰ (7)第4章图像变换与⼆维数字滤波 (10)第5章图像编码与压缩 (16)第6章图像增强 (20)第7章图像复原 (25)第8章图像分割 (27)第9章数学形态学及其应⽤ (31)第10章彩⾊图像处理 (32)第1章概述1.1连续图像和数字图像如何相互转换？答：数字图像将图像看成是许多⼤⼩相同、形状⼀致的像素组成。
这样，数字图像可以⽤⼆维矩阵表⽰。
将⾃然界的图像通过光学系统成像并由电⼦器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC）得到原始的数字图像信号。
图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化，⽽进⼀步将图像的幅度值（可能是灰度或⾊彩）整数化的过程称为量化。
1.2采⽤数字图像处理有何优点？答：数字图像处理与光学等模拟⽅式相⽐具有以下鲜明的特点：1．具有数字信号处理技术共有的特点。
（1）处理精度⾼。
（2）重现性能好。
（3）灵活性⾼。
2．数字图像处理后的图像是供⼈观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。
3．数字图像处理技术适⽤⾯宽。
4．数字图像处理技术综合性强。
1.3数字图像处理主要包括哪些研究内容？答：图像处理的任务是将客观世界的景象进⾏获取并转化为数字图像、进⾏增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将⼀幅图像转化为另⼀幅具有新的意义的图像。
1.4 说出图像、视频（video）、图形（drawing）及动画（animation）等视觉信息之间的联系和区别。
答：图像是⽤成像技术形成的静态画⾯；视频⽤摄像技术获取动态连续画⾯，每⼀帧可以看成是静态的图像。
图形是⼈⼯或计算机⽣成的图案，⽽动画则是通过把⼈物的表情、动作、变化等分解后画成许多动作瞬间的画幅，再⽤摄影机连续拍摄成⼀系列画⾯，给视觉造成连续变化的图画。
光学图像处理中的线性与非线性滤波技术研究
光学图像处理中的线性与非线性滤波技术研究随着信息技术的飞速发展，图像处理已经成为人们广泛关注的焦点。
在图像处理中，滤波技术是最为基础和重要的技术之一。
滤波是一种对图像进行处理、改善、修复和分析的方法，其目的是通过对图像中噪声、模糊和失真等成分的去除，使图像变得更加清晰、锐利和真实。
在滤波技术中，线性和非线性滤波技术是两种最为常见和重要的滤波方法。
线性滤波技术是一种对图像进行处理的方法，其主要特点是处理过程中滤波核的系数是不变的。
线性滤波技术通常用于噪声去除和图像平滑处理。
常见的线性滤波算法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
均值滤波是线性滤波中最为基础和简单的方法之一。
其基本思想是用一个大小为N*N的滑动窗口扫描整张图像，在每个像素点的位置上计算这个窗口内的像素值平均值，并用该平均值替换中心像素值。
均值滤波处理图像时，可以有效地减少高斯噪声和椒盐噪声等随机噪声的影响。
但是，均值滤波处理图像时会导致图像边缘信息丢失、图像细节模糊等问题，因此不适合处理对图像边缘信息比较敏感的图像。
中值滤波是一种图像处理中的非线性滤波技术。
与均值滤波相比，中值滤波能够更好地去除椒盐噪声、脉冲噪声等影响图像质量的噪声，同时也能够保留图像的边缘信息。
中值滤波的基本思想是用一个大小为N*N的滑动窗口扫描整张图像，在每个像素点的位置上按像素值大小进行排序，然后用中值元素作为该像素点的新像素值。
但是，当图像中存在比较大的噪声经过中值滤波时仍然会影响图像的细节和边缘信息。
高斯滤波是一种线性平滑滤波技术，它主要是利用高斯函数对图像进行滤波处理。
在高斯滤波中，滤波器的大小和方差是两个重要的参数。
在图像处理中，高斯滤波常用于去除图像中的高频噪声和刺眼的锐利边缘。
但是，高斯滤波也会造成图像的模糊和细节丢失，特别是在处理一些对图像细节特别敏感的图像时，会出现明显的模糊现象。
与线性滤波相比，非线性滤波技术更加灵活和强大。
非线性滤波算法在不同的应用场景中有着更好的效果和应用前景。
图像处理中的图像滤波算法使用教程
图像处理中的图像滤波算法使用教程图像滤波是数码图像处理中常用的技术之一，它能够改善图像质量、去除噪声、增强图像细节等。
在图像处理领域中，有多种不同类型的滤波算法可供选择，包括线性和非线性滤波算法。
本文将介绍图像处理中常见的几种滤波算法及其使用方法，以帮助读者更好地理解和应用这些算法。
一、线性滤波算法1. 均值滤波均值滤波是一种常见且简单的线性滤波算法。
它通过取周围像素的平均值来平滑图像，从而减小图像中的高频噪声。
均值滤波的具体步骤如下：（1）定义一个滑动窗口，大小为n×n。
n的取值通常为3、5或7，根据实际需求选择。
（2）选取窗口中所有像素的平均值，并将其赋给窗口中心像素。
（3）依次遍历图像中的每个像素，重复步骤（2）直到遍历完所有像素。
均值滤波适用于去除轻度噪声和平滑图像，但会导致图像细节损失。
2. 高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯函数的线性滤波算法，也是最常用的模糊滤波算法之一。
它通过对图像进行加权平均来平滑图像，具有较好的平滑效果并且不会丢失图像细节。
高斯滤波的过程如下：（1）定义一个滑动窗口，大小为n×n。
（2）根据高斯函数的权重计算滑动窗口中每个像素的权重。
（3）将权重乘以对应像素的灰度值，并将结果累加。
（4）将累加值除以所有权重的总和，得到滑动窗口中心像素的灰度值。
高斯滤波是一种较为通用的线性滤波算法，适用于去除噪声、模糊图像和提高图像质量。
3. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波算法，它通过用滑动窗口中所有像素的中值来替代中心像素的值。
中值滤波的步骤如下：（1）定义一个滑动窗口，大小为n×n。
（2）将滑动窗口中的所有像素按照像素值大小排序。
（3）取排序结果的中值，并将其赋给滑动窗口中心像素。
中值滤波能够有效地去除椒盐噪声和脉冲噪声，但会导致图像细节模糊。
二、非线性滤波算法1. 双边滤波双边滤波是一种基于空间和灰度相似性的非线性滤波算法。
它能够在保持边缘清晰的同时平滑图像，对于去噪和保护图像细节来说都很有效。
实验报告3：图像的线性与非线性空间滤波
实验报告3：图像的线性与非线性空间滤波一．浮雕效果的实现方式----线性滤波1.浮雕效果的原理描述实现图像浮雕效果的原理是将图像上每个像素点与其对角线的像素点形成差值，使相似颜色值淡化，不同颜色值突出，将图像中灰度值变换较大的部分的像素突出出来，并将灰度值变换不大的部分淡化，从而产生纵深感，达到类似浮雕的效果。
而产生浮雕效果的函数是线性滤波函数filter2（），该函数是一个对二维图像使用的线性滤波器；使用该函数时输入一个算子模块，并生成卷积算子，通过选择合适的滤波算子就能使得图像产生近似于相似色块内对比度加强的浮雕效果。
具体的做法是取主对角线除右下角外的各点之和的平均值，减去右下角点的值，再加上填充背景色，再加上一个背景常数（一般为128）而成，会形成类似浮雕的效果。
2.浮雕特效的效果对比：原图：对比图：、可以看出，原图作为一副彩色图片，其颜色分明的部分的轮廓被很好地保留了下来，并加强了对比度。
本图片右下角有水印，因此水印作为外框黑色填充黄色的图形，被和背景叠加在了一起，并且边界对比度也得到了加强，然而原图是彩色图，画出的浮雕图形是黑白的，因为灰度图像显示彩色图像的浮雕效果更有真实感和立体感。
3.源代码：YT=imread(‘yuantu.jpg’);R=YT(:,:,1);G=YT(:,:,2);B=YT(:,:,3);h=[10-1;40-4;10-1];JR1=filter2(h,R);JG1=filter2(h,G);JB1=filter2(h,B);k=[410;10-1;0-1 -4];JR2=filter2(k,R);JG2=filter2(k,G);JB2=filter2(k,B);JR=JR1+JR2;JG=JG1+JG2;JB=JB1+JB2;J=JR+JG+JB;subplot(1,2,1),imshow(YT),title(‘原图’);subplot(1,2,2),imshow(J),title(‘浮雕效果图’);4.代码解释：代码首先用imread函数将图像写入，然后利用(x,y,1/2/3)的矩阵读取原图每个像素的RGB三个颜色的像素值。
（完整版）数字图像处理简答题及答案
（完整版）数字图像处理简答题及答案1、数字图像处理的主要研究内容包含很多⽅⾯，请列出并简述其中的4种。
①图像数字化：将⼀幅图像以数字的形式表⽰。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强：将⼀幅图像中的有⽤信息进⾏增强，同时对其⽆⽤信息进⾏抑制，提⾼图像的可观察性。
③图像的⼏何变换：改变图像的⼤⼩或形状。
④图像变换：通过数学映射的⽅法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进⾏分析。
⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进⾏定量化描述后，将其所期望获得的⽬标物进⾏提取，并且对所提取的⽬标物进⾏⼀定的定量分析。
如要从⼀幅照⽚上确定是否包含某个犯罪分⼦的⼈脸信息，就需要先将照⽚上的⼈脸检测出来，进⽽将检测出来的⼈脸区域进⾏分析，确定其是否是该犯罪分⼦。
4、简述数字图像处理的⾄少4种应⽤。
①在遥感中，⽐如⼟地测绘、⽓象监测、资源调查、环境污染监测等⽅⾯。
②在医学中，⽐如B超、CT机等⽅⾯。
③在通信中，⽐如可视电话、会议电视、传真等⽅⾯。
④在⼯业⽣产的质量检测中，⽐如对⾷品包装出⼚前的质量检查、对机械制品质量的监控和筛选等⽅⾯。
⑤在安全保障、公安⽅⾯，⽐如出⼊⼝控制、指纹档案、交通管理等。
5、简述图像⼏何变换与图像变换的区别。
①图像的⼏何变换：改变图像的⼤⼩或形状。
⽐如图像的平移、旋转、放⼤、缩⼩等，这些⽅法在图像配准中使⽤较多。
②图像变换：通过数学映射的⽅法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进⾏分析。
⽐如傅⾥叶变换、⼩波变换等。
6、图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。
图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。
采样是将空域上连续的图像变换成离散采样点集合，是对空间的离散化。
经过采样之后得到的⼆维离散信号的最⼩单位是像素。
量化就是把采样点上表⽰亮暗信息的连续量离散化后，⽤数值表⽰出来，是对亮度⼤⼩的离散化。
经过采样和量化后，数字图像可以⽤整数阵列的形式来描述。
7、图像量化时，如果量化级⽐较⼩会出现什么现象？为什么？如果量化级数过⼩，会出现伪轮廓现象。
数字图像处理-空间域处理-空间滤波-锐化空间滤波器
数字图像处理-空间域处理-空间滤波-锐化空间滤波器参考⾃：数字图像处理第三版-冈萨勒斯锐化处理的主要⽬的是突出灰度的过渡部分。
增强边缘和其他突变（噪声），削弱灰度变化缓慢的区域。
注意：垂直⽅向是x，⽔平⽅向是y基础图像模糊可⽤均值平滑实现。
因均值处理与积分类似，在逻辑上，我们可以得出锐化处理可由空间微分来实现。
微分算⼦的响应强度与图像的突变程度成正⽐，这样，图像微分增强边缘和其他突变，⽽削弱灰度变化缓慢的区域。
微分算⼦必须保证以下⼏点：(1)在恒定灰度区域的微分值为0；(2)在灰度台阶或斜坡处微分值⾮0；(3)沿着斜坡的微分值⾮0⼀维函数f(x)的⼀阶微分定义： ⼆阶微分定义：对于⼆维图像函数f(x,y)是⼀样的，只不过我们将沿着两个空间轴处理偏微分。
数字图像的边缘在灰度上常常类似于斜坡过渡，这样就导致图像的⼀阶微分产⽣较粗的边缘。
因为沿着斜坡的微分⾮0。
另⼀⽅⾯，⼆阶微分产⽣由0分开的⼀个像素宽的双边缘。
由此我们得出结论，⼆阶微分在增前细节⽅⾯⽐⼀阶微分好得多。
⼆阶微分-拉普拉斯算⼦我们要的是⼀个各向同性滤波器，这种滤波器的响应与滤波器作⽤的图像的突变⽅向⽆关。
也就是说，各向同性滤波器是旋转不变的，即将原图像旋转后进⾏滤波处理的结果和先对图像滤波然后再旋转的结果相同。
最简单的各向同性微分算⼦，即拉普拉斯算⼦⼀个⼆维图像函数f(x,y)的拉普拉斯算⼦定义为：任意阶微分都是线性操作，所以拉普拉斯变换也是⼀个线性算⼦。
于是：对应的滤波模板为下图a，这是⼀个旋转90°的各向同性模板，另外还有对⾓线⽅向45°的各向同性模板，还有其他两个常见的拉普拉斯模板。
a、b与c、d的区别是符号的差别，效果是等效的拉普拉斯是⼀种微分算⼦，因此它强调的是图像中灰度的突变。
将原图像和拉普拉斯图像叠加，可以复原背景特性并保持拉普拉斯锐化处理的效果。
如果模板的中⼼系数为负，那么必须将原图像减去拉普拉斯变换后的图像，从⽽得到锐化效果。
数字图像的处理与分析
数字图像的处理与分析数字图像处理与分析是计算机视觉领域中的重要基础环节。
数字图像处理与分析包括图像增强、图像压缩、图像滤波、图像分割、图像识别、图像复原等多个方面。
本文将从这些方面进行深入探讨。
一、图像增强图像增强是指对图像进行强调、突出、增加对比度等的操作。
图像增强主要针对低对比度、可识别度低的图像进行处理，目的在于提升图像的质量和清晰度。
图像增强方法分为两大类：基于空间域的增强和基于频域的增强。
基于空间域的增强是由图像的像素点进行操作产生的，包括常用的直方图均衡化、图像平滑和锐化等。
而基于频域的增强是利用傅里叶变换的方法进行处理，分为高通滤波和低通滤波两种。
二、图像压缩图像压缩是指对图像进行无损或有损的压缩操作，以减小其存储或传输的大小。
基于无损压缩的方法有Huffman编码、LZW编码、算术编码等；而基于有损压缩的方法有JPEG、MPEG等。
三、图像滤波图像滤波是指对图像进行平滑、锐化、去噪等操作，以改善图像质量。
常用的图像滤波方法包括中值滤波、高斯滤波、均值滤波、边缘保护滤波、非线性滤波等。
四、图像分割图像分割是将图像中的目标分离出来或将其分为若干个区域的过程。
图像分割方法主要包括基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。
常用的图像分割算法有K-均值算法、Watershed算法、基于边缘的分割算法等。
五、图像识别图像识别是指对图像进行自动化分析和识别，以达到自动化处理的目的。
图像识别在许多领域中有广泛的应用，如人脸识别、车牌识别、文字识别等。
常用的图像识别算法有SVM、CNN、神经网络等。
六、图像复原图像复原是指对损坏的图像进行恢复和重建的过程。
图像损坏的原因有多种，如模糊、噪声、失真等。
图像复原方法主要包括基于模板的方法、基于反卷积的方法、基于小波变换的方法等。
综上所述，数字图像的处理与分析是计算机视觉领域的基础环节，其应用范围广泛，包括工业、医疗、交通等众多领域。
随着人工智能和机器学习的发展，数字图像处理与分析在未来将会有更加广阔的应用前景。
图像预处理—图像平滑(数字图像处理课件)
4
项目五
下图给出了两种从图像阵列中选取邻域的方法。图（a）的方法是一个点的邻域，定义为 以该点为中心的一个圆的内部或边界上的点的集合。图中选取点的灰度值就是圆周上4个像素灰 度值的平均值。
图（b）是选择圆的边界上的点和在圆内的点为S的集合。
项目五
1.2空域低通滤波
将空间域模板用于图像处理通常称为空间滤波，而空间域模板称为空间滤 波器。空间域滤波按线性的和非线性特点有：线性、非线性平滑滤波器。
线性平滑滤波器包括邻域平均法（均值滤波器）、非线性平滑滤波器有中 值滤波器。
1
项目五
(1)邻域平均法
邻域平均法是简单的空域处理方法。这种方法的基本思想是用几个像素灰度
15
项目五
空间域滤波原理基础
用3×3的模板进行空间滤波的示意图
N
R
ki si k0 s0 k1s1 k8 s8
i0
16
项目五
例：空域中利用模板求卷积和相关计算 例如，假设图像矩阵为A，卷积核为h。如图3.4.4所示。
17
项目五
空域中利用模板求卷积
计算得出输出像素A(2，4)的卷积值为
1
8
15 2 9 4
A(2,4)
7
14
16 7
5
3
13
20
22 6
1
8
=575
18
10
项目五
• 1.1滤波原理与分类
空间域的三种滤波器剖面示意图
11
项目五
• 1.2 空间域滤波
空域滤波是在图像空间借助模板进行邻域操作完成的，空域滤波按线性的和非线性特点有： （1）基于傅里叶变换分析的线性滤波器； （2）直接对邻域进行操作的非线性空间滤波器。 空域滤波器根据功能主要分成平滑滤波和锐化滤波。 平滑滤波可用低通滤波实现。 平滑的目的： （1）消除噪声，（2）去除太小的细节或将目标内的小间断连按起来实现模糊。
图像处理技术应用方法分享
图像处理技术应用方法分享图像处理技术是一种通过对图像进行数字化处理和分析来改变该图像的方法。
它在许多领域有广泛的应用，如医学成像、计算机视觉、遥感等。
本篇文章将分享几种常见的图像处理技术及其应用方法。
1. 图像滤波图像滤波是图像处理中最基本的操作之一，它通过去除图像中的噪声或模糊图像来提高图像质量。
常见的图像滤波方法包括线性滤波、非线性滤波和自适应滤波。
线性滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等，它们通过在图像上滑动一个滤波器来对图像进行平滑处理。
非线性滤波方法如边缘保持滤波和双边滤波在保留图像边缘信息的同时对图像进行滤波处理。
自适应滤波方法能够根据图像的局部特征来调整滤波器的参数，从而获得更好的滤波效果。
2. 图像增强图像增强是通过调整图像的亮度、对比度和颜色等参数来改善图像的视觉效果。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸和颜色平衡等。
直方图均衡化是一种通过对图像的像素值进行重新分布来增强图像对比度的方法。
对比度拉伸则是通过线性变换来拉伸图像的像素值范围，从而增强图像的细节。
颜色平衡方法主要用于调整图像的色调和饱和度，使图像更具艺术效果或适合特定应用场景。
3. 图像分割图像分割是将图像划分为若干不同区域的过程，每个区域代表图像的一个部分或对象。
图像分割在许多应用中起着重要的作用，如目标检测、图像分析和计算机辅助诊断等。
常见的图像分割方法包括阈值分割、区域生长和边缘检测等。
阈值分割是一种根据像素强度的阈值将图像分为前景和背景的方法。
区域生长方法则是通过选择种子点并根据相似性准则逐步生长区域来完成图像分割。
边缘检测方法能够检测图像中的边缘，并将图像分割为边缘和非边缘区域。
4. 特征提取特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征，用于识别、分类或其他图像分析任务。
常见的特征提取方法包括基于灰度、纹理和形状等特征的提取。
基于灰度的特征提取方法如颜色直方图、灰度共生矩阵和梯度直方图等，能够捕捉图像的亮度分布和纹理信息。
图像处理中的数字图像滤波算法
图像处理中的数字图像滤波算法图像处理是计算机科学领域中的一个重要研究方向，它涉及到对图像进行各种操作和处理，以提取有用的信息。
其中，数字图像滤波算法是图像处理中的一项基本技术，它可以改善图像的质量、增强图像的细节，并去除图像中的噪声。
本文将探讨数字图像滤波算法的原理和应用。
一、数字图像滤波算法的原理数字图像滤波算法是基于信号处理理论的一种技术，它通过对图像进行一系列的数学运算，改变图像中像素的值，从而实现对图像的增强和去噪。
常见的数字图像滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
1. 均值滤波均值滤波是一种简单而常用的滤波算法，它通过计算像素周围邻域内像素的平均值来代替当前像素的值。
均值滤波可以有效地去除图像中的高频噪声，但会导致图像的细节丢失。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波算法，它通过计算像素周围邻域内像素的中值来代替当前像素的值。
中值滤波可以有效地去除图像中的椒盐噪声和脉冲噪声，但对于连续的噪声效果不明显。
3. 高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯函数的线性滤波算法，它通过计算像素周围邻域内像素的加权平均值来代替当前像素的值。
高斯滤波可以有效地平滑图像，并保持图像的细节信息。
二、数字图像滤波算法的应用数字图像滤波算法在图像处理中有着广泛的应用，下面将介绍几个常见的应用场景。
1. 图像去噪图像中的噪声会降低图像的质量和清晰度，使得图像难以被正确解读。
数字图像滤波算法可以通过去除图像中的噪声，提高图像的质量和清晰度。
其中，中值滤波在去除椒盐噪声和脉冲噪声方面效果较好，而高斯滤波则适用于平滑图像并去除高频噪声。
2. 图像增强在某些情况下，图像的细节可能因为光照不均匀、噪声等原因而不够清晰。
数字图像滤波算法可以通过增强图像的细节，使得图像更加清晰和易于观察。
其中，锐化滤波是一种常用的图像增强算法，它通过增加图像的对比度和边缘来提高图像的清晰度。
3. 图像边缘检测图像边缘是图像中灰度变化较大的区域，对于图像的分割和特征提取具有重要意义。
第7章 数字图像的艺术化处理(上课用)
形的轮廓线条。
原图
轮廓线条
风格化效果九——素描效果
边缘图像中包含很多颗粒状的杂点，使用卷积模板消
除杂点影响。
杂点处理模板
通过消噪处理，图像依然含有少量灰度较低的斑点，
设定灰度阈值K，忽略灰度低于K的像素点即可。
风格化效果九——素描效果
最后对素描图进行模糊处理，以得到柔和
的素描线条。同样使用卷积模板对图像进 行处理。
对象具有立体凸起效果，就像哈哈镜中的 图像一样。
球面效果实现可以看成是极坐标的一种体
现。
扭曲效果一——球面效果
编程思路
循环处理图像数据区内所有像素 计算出当前像素点与图像中心点的距离及角度 根据上步求出的距离和角度值，按照公式映射
出目标位置
将得到的目标位置像素作为当前像素点输出
式赋值
R = r − g − b *3 / 2 G = g − b − r *3 / 2 B = b − r − g *3 / 2
艺术效果六——冰冻效果
处理效果图
原图
冰冻效果图
艺术效果七——熔铸效果
熔铸效果就是将一幅画印在一块铁板上，然后
把这块铁板拿到火上进行锤炼，将铁板烤得通 红。
方法：对每个像素的R、G、B分量按照下列公
方法：对每个像素的R、G、B分量按照下列公
式赋值
R = r / 255
2
G = g / 255
2
B = b 2 / 255
艺术效果八——暗调效果
处理效果图
原图
暗调效果图
艺术效果九——对调效果
对调效果采用色彩分量轮换的方式对图像色彩
进行重新组合，达到另外一种艺术效果。
浮雕与油画效果实现(matlab)
利用滤波实现油画的浮雕和油画效果一.浮雕效果1.原理：将图片的颜色或灰度变换较大的像素部分突出出来，而将灰度或颜色变换不大的部分淡化，使图像出现纵深感，从而达到浮雕效果。
利用matlab的线性滤波函数filter2()，以及水平，垂直，45度，135度方向的算子进行滤波，最后叠加起来可以得到较好的浮雕效果。
2.matlab代码：(main1.m)[filename, pathname] = uigetfile({'*.bmp;*.jpg;*.png;*.jpeg', 'Image Files (*.bmp, *.jpg, *.png,*.jpeg)'; ...'*.*', 'All Files (*.*)'},'Pick an image');if isequal(filename,0) || isequal(pathname,0),return;end %获取图片路径path=fullfile([pathname,filename]);RGB=imread(path);%读取一张图片R=RGB(:,:,1);%红色分量表示的图像G=RGB(:,:,2);%绿色分量表示的图像B=RGB(:,:,3);%蓝色分量表示的图像h1=[-1,-4,-1;0,0,0;1,4,1];%水平方向算子IR1=filter2(h1,R);%对红色分量进行浮雕效果处理IG1=filter2(h1,G);%对绿色分量进行浮雕效果处理IB1=filter2(h1,B);%对蓝色分量进行浮雕效果处理h2=[1,0,-1;4,0,-1;1,0,-1];%垂直方向算子IR2=filter2(h2,R);IG2=filter2(h2,G);IB2=filter2(h2,B);h3=[0,-1,-4;1,0,-1;1,4,0];%45度方向算子IR3=filter2(h3,R);IG3=filter2(h3,G);IB3=filter2(h3,B);h4=[4,1,0;1,0,-1;0,-1,-4];%135度方向算子IR4=filter2(h4,R);IG4=filter2(h4,G);IB4=filter2(h4,B);IR=IR1+IR2+IR3+IR4;IG=IG1+IG2+IG3+IG4;IB=IB1+IB2+IB3+IB4;IMG=IR+IG+IB;%对rgb 三个分量单独处理后的图像进行叠加subplot(1,2,1),imshow(RGB),title('原图');subplot(1,2,2),imshow(IMG,[]),title('浮雕效果图');3.实验结果:4.问题与思考：通过以上算法只能实现水平，垂直，45度和135度这四个方向上的浮雕效果，如何实现其它任意方向的浮雕效果？根据任意方向的导数算法，我们可以使用多方向的梯度算法和拉普拉斯变换算法输出任意原图浮雕效果图方向最佳的边缘响应。
matlab实现油画,浮雕,伪色彩,底片,单线条效果程序。
谢谢观看
单线条效果
handles.pic=rgb2gray(handles.pic); bw=edge(handles.pic,‘canny’);%数字图像轮廓提取 se = strel(‘line’,3,0);%创建直线长度3角度为0形态学元素 bwd=imdilate(bw,se);%对图像实施膨胀操作 figure,imshow(bwd);title(‘单线条效果');
clear intensity_counter R G B max_instance index intensity_counter=uint8(zeros(1,intensity_level+1)); R=uint8(zeros(1,intensity_level+1)); G=uint8(zeros(1,intensity_level+1)); B=uint8(zeros(1,intensity_level+1)); for i = (x-radius):(x+radius) for j = (y-radius):(y+radius) if i>0 && i<=width && j>0 && j<=height intensity = I(i,j)+1; intensity_counter(intensity)=intensity_counter(intensity)+1; R(intensity) = handles.pic(i,j,1); G(intensity) = handles.pic(i,j,2); B(intensity) = handles.pic(i,j,3); end end end
数字图像处理图像滤波课件
双边滤波
优点
双边滤波器能够在平滑图像的同时保 留边缘信息，对于图像中的噪声和细 节都能进行很好的处理，且处理后的 图像质量较高。
缺点
双边滤波器的计算量较大，处理速度 较慢，且其参数设置较为敏感，需要 根据具体情况进行调整。
04
高级图像滤波技术
自适应滤波
灵活调整；
• 自适应滤波是一种根据图像局部特性灵活调整滤波器参数的方法。它能够根据 图像内容自适应地选择不同的滤波策略，以在保留图像细节的同时去除噪声。
数字图像处理图像 滤波课件
目 录
• 图像滤波概述 • 线性滤波 • 非线性滤波 • 高级图像滤波技术
01
பைடு நூலகம்图像滤波概述
图像滤波的定义与目的
定义
图像滤波是数字图像处理中的一 种基本操作，它通过对图像的像 素进行某种特定的运算，以达到 特定的处理效果。
目的
图像滤波的主要目的是为了改善 图像的质量，它可以消除图像中 的噪声，增强图像的某些特征， 或者提取图像中的特定信息等。
原理
对于图像中的每个像素，均值 滤波将其替换为周围像素的平
均值。
用途
均值滤波主要用于去除图像中 的噪声，特别是高斯噪声。
缺点
均值滤波可能会使图像变得模 糊，特别是在边缘区域。
高斯滤波
定义
高斯滤波是一种使用高斯函数作 为权重的线性滤波方法。
原理
高斯滤波通过对图像中的每个像 素及其邻域进行加权平均，实现 图像的平滑处理，其中权重服从
THANKS
感谢观看
高斯分布。
用途
高斯滤波在图像处理中广泛应用 ，包括去噪、平滑、以及降低细 节层次等。相比于均值滤波，高 斯滤波能更好地保留图像的边缘
数字图像处理技术对油画创作的影响及其应用
243来越好，虚拟现实技术应用在文化旅游、影视游戏等各种行业中，是未来的发展趋势。
虚拟现实技术在人机交互、人体工学等方面的研发技术还未达到理想的效果，虚拟现实技术在现实中的三维图形生成技术还存在不足之处，未来的发展空间还很大。
5 结语数字媒体艺术发展与社会科技发展水平息息相关，渗透了各行各业，数字媒体艺术的展现形式表现在发达的信息技术上，满足了数字媒体艺术的需要。
人们的观念因为虚拟现实技术转换了，数字媒体艺术的呈现对于设计、计算机以及艺术的发展起了促进作用，涉及到的知识面更广，将信息传播放在第一位，使用户受益更多，并且能够很灵活的改变信息，对信息的整合度很好，对于信息的完整提供了保障。
数字媒体结合人文科学通过多种方式与用户进行沟通，并使事物的本真能够在作品中体现出来，对于一些艺术的空间设想的感染力更强。
数字媒体艺术的技术应用范围很广，对审美能力提出了一定的要求，获取信息的技术获得了一致认可。
数字媒体艺术的传播使文化普及的效果更好，改变了人们之间的交流方式，在现实中将人的实际生活与计算机连在了一起，使用户有不一样的体验感。
虚拟现实技术随着现代化技术的发展，在计算机的基础上结合多种技术使数据变得更加直观。
现实技术的应用使数字媒体艺术不再受到限制，未来的应用发展空间更大，满足了数字媒体艺术的需要，在以后也会发展的越来越好，在国家相关政策的大力推动下，虚拟现实技术与数字媒体艺术相结合的领域必然会产生出更多新形态、新模式的实际应用。
【参考文献】[1]郑培城.数字媒体艺术专业教学中对虚拟现实技术的应用探究[J].艺术科技，2019，32（12）:39-40.[2]汪赟.虚拟现实技术对动漫艺术内容的创新研究[J].数码设计（下），2019，（10）:398.基金项目：江苏省教育科学“十三五”规划课题“创意经济时代高校文化创意人才培养研究”（D /2018/01/20）;校级科研课题“三维重建技术在VR/AR 中的应用研究”（ky-xjz703）。
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其次我们来说明基本的算法。首先根据 r 确定一个（2r+1）*（2r+1） 矩阵，其中间的像素就是需要输出的像素。我们来遍历每个矩阵区域 中 的 像 素 ， 读 取 该 像 素 的 rgb 值 ， 通 过 公 式 fix((( R + G + B )/3.0)*intensity/255)+1 算出当前像素的相对强度，可见其取值是 1~intensity+1。因此这里有 4 个数组，sumR，sumG，sumB，sum，其 都有 intensity+1 位，对应像素相对强度的等级个数。Sum 矩阵的第 x 位，记录了相对强度为 x 的像素的个数，相对应的 sumR 的第 x 位， 记录了相对强度为 x 的像素的 R 值之和，sumG，sumB 同理。算过所 有（2r+1）*（2r+1）个像素之后，通过排序选出像素个数最多的相 对等级，这些像素平均的 rgb 值就是输出像素的 rgb 值。对于每一个 像素都做如此运算，就可以得到油画的结果。 对于其中需要注意的问题有两点，一是边界处理，这里的算法由于不 论是补 0 还是循环或是镜像效果， 都对图像本身的像素输出会产生错 误影响，因此采用了忽略边界的算法，也就是如果矩阵边界超出图像 范围，则超出的部分不取像素，不参与运算。其次是运算公式 fix((( R + G + B )/3.0)*intensity/255)+1 中，出现了远超过 255 的值。而公式中 的数都为 uint8 格式，这样会导致数字无法表示，出现错误，因此这 里把图像色域转成了 16bit，采用了 uint16 格式的数字来进行计算， 保证不会因为格式产生误差，最后输出时再转换回来。
end [sum,sun]=sort(sum); finalR=sumR(sun(intensity+1))/sum(intensity+1); finalG=sumG(sun(intensity+1))/sum(intensity+1); finalB=sumB(sun(intensity+1))/sum(intensity+1); out(i,j,1)=finalR; out(i,j,2)=finalG; out(i,j,3)=finalB; for h=1:intensity+1 sumR(h)=0; sumG(h)=0; sumB(h)=0; sum(h)=0; end end end out1=uint8(out); imshow(out1);
首先来说最关键的函数 filter2。Filter2（a，b）中，a 为滤波用矩阵， b 为原先的矩阵。其基本运算方法和上次报告中的 filter 类似，不同 的是滤波矩阵以左上角元素与一个个像素重合，依次移动，其相关值 的计算结果，就是这个像素经过滤波后的值。这样来看这个方向滤波 算子的形式就很好理解了，正数部分就是加强的方向，也就是浮雕中
原图
油画效果 1
油画效果 2
油画效果 3
如上所示，可以看出油画效果对比原图来看，细节不是那么突出了， 边界更加圆滑，图像更像是用一个个色块拼成的效果。其算法并不是 用普通的滤波器实现的，而是由更复杂的非线性算法实现的，下面通 过讲解代码的方式来进行算法的解释。代码如下：
I=imread('timg1.jpg'); I=uint16(I); out=I; [m,n,z]=size(I); r=3; intensity=20; for i=1:intensity+1 sumR(i)=0; sumG(i)=0; sumB(i)=0; sum(i)=0; end for i=1:m for j=1:n for k=i-r:i+r pet=0; for l=j-r:j+r if(k>0&&k<=m&&l>0&&l<=n) R=I(k,l,1); G=I(k,l,2); B=I(k,l,3); pIns=fix((( R + G + B )/3.0)*intensity/255)+1; sumR(pIns)=sumR(pIns)+R; sumG(pIns)=sumG(pIns)+G; sumB(pIns)=sumB(pIns)+B; sum(pIns)=sum(pIns)+1; end end
首先提出油画效果需要的两个参数，一个是半径 r ，一个是强度 intensity。r 就是进行处理的半径，r 越大色块的半径越大，其相邻像 素的区别越小， 图像本身越模糊。 其次强度代表了图像的点状化程度， 强度越高，图中的色块越小，相邻像素的颜色区别就越大，边界也会 越不平直，不规则。如上 3 张效果图，第一张的参数半径为 3，强度 为 30；第二张的参数半径为 10，强度为 30；第三张的参数半径为 3， 强度为 60。
原图
45 度-135 度浮雕效果
70 度-160 度浮雕效果
这里取一张灰度图像来体现浮雕的效果。可以看出，浮雕效果的体现 其实就是在边界处产生光照或阴影的效果， 使得图像不同的颜色的色 块看起来呈现出不同程度的凸出或凹陷。 在 MATLAB 中需要采用图像 滤波的方法来实现这个效果。 45 度~135 度浮雕效果生成的代码如下：
I=imread('timg.jpg');%读入图像 h=[0,-1,-4;1,0,-1;4,1,0];%45°方向算子 J=filter2(h,I);%调用滤波函数 i=[4,1,0;1,0,-1;0,-1,-4];%135°方向算子 B=filter2(i,I);%调用滤波函数 H=J+B; imshow(I),title('原图'); figure,imshow(H,[]),title('浮雕效果图');%在新窗口中显示效果图
原理图
如上，根据图中公式，很简单的就可以算出任意方向的浮雕对应的滤 波器。 经过试验也可以很容易看出， 其矩阵中的值会根据 a 值的不同， 运算出该加强哪个方向的像素亮度，减少哪个方向的像素亮度，从而 在滤波后达到想要的浮雕效果。 要注意的是最后在 imshow 函数中，要采用传递第二个参数[]的方式 把灰度值压缩到 0~255 中的方法，来让最后的图像正常的显示。
光线照过来的方向，反之负数的方向就是浮雕中阴影的方向。这样， 该程序生成的效果就是把原图浮雕化后，光线分别从 45 度和 135 度 照射过来的效果。两个方向同时打光的效果可以让浮雕的效果更真 实，如果只打一个方向的光阴影和光线都会十分明显，但是使图像本 身就变得不真实了。 在此基础上，参考老师给的文献，很容易得出任意方向浮雕的实现代 码，此处以 70 度~160 度举例：