数字图像处理-图像平滑和锐化变换处理

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图像的平滑与锐化

图像的平滑与锐化

昆明理工大学(数字图像处理)实验报告实验名称:图像的平滑与锐化专业:电子信息科学与技术姓名:学号:成绩:[实验目的]1、理解图像平滑与锐化的基本原理。

2、掌握图像滤波的基本定义及目的。

3、理解空间域滤波的基本原理及方法。

4、编程实现图像的平滑与锐化。

[实验原理]空间滤波器都是基于模板卷积,其主要工作步骤是:1)将模板在图中移动,并将模板中心与图中某个像素位置重合;2)将模板上的系数与模板下对应的像素相乘;3)将所有乘积相加;4)将和(模板的输出响应)赋给图中对应模板中心位置的像素。

1、图像的平滑目的:减少噪声方法:空域法:邻域平均法、低通滤波、多幅图像求平均、中值滤波(1)邻域平均(均值滤波器)所谓的均值滤波是指在图像上对待处理的像素给一个模板,该模板包括了其周围的邻近像素。

将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。

(2)中值滤波(统计排序滤波)一般地 , 设有一个一维序列 f1 , f2 , f3 ,…, fn ,取该窗口长度(点数)为 m (m为奇数 ),对一维序列进行中值滤波,就是从序列中相继抽取m 个数 fi-v , … , fi-1, fi,fi+1 , … , fi+v;其中 fi 为窗口的中心点值 ,v = ( m - 1 )/ 2 。

再将这 m 个点 值按 其数值大小排序,取中间的 那个数作为滤波输出 ,用数学公式表示为:yi = med fi-v,…,fi-1,fi,fi+1,…,fi+v其中i ∈Z,v=(m-1)/2 。

中值滤波一般采用一个含有奇数个点的滑动窗口,将窗口中各点灰度值的中值来替代指定点(一般是窗口的中心点)的灰度值。

二维中值滤波可有下式表示 :yi = med { fij }中值滤波的性质有 :(1) 非线性 , 两序列 f ( r ) , g ( r )med{ f ( r ) + g ( r ) } ≠ med{ f ( r ) } + med{ g ( r ) }(2) 对尖峰性干扰效果好,即保持边缘的陡度又去掉干扰,对高斯分 布噪声效果差;(3) 对噪声延续距离小于W/2的噪声抑制效果好,W 为窗口长度。

图像的平滑处理与锐化处理

图像的平滑处理与锐化处理

数字图像处理作业题目:图像的平滑处理与锐化处理姓名:***学号:************专业:计算机应用技术1.1理论背景现实中的图像由于种种原因都是带噪声的,噪声恶化了图像质量,使图像模糊,甚至淹没和改变特征,给图像分析和识别带来了困难。

一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声、椒盐噪声等。

图像去噪算法根据不通的处理域,可以分为空间域和频域两种处理方法。

空间域处理是在图像本身存在的二维空间里对其进行处理。

而频域算法是用一组正交函数系来逼近原始信号函数,获得相应的系数,将对原始信号的分析转动了系数空间域。

在图像的识别中常需要突出边缘和轮廓信息,图像锐化就是增强图像的边缘和轮廓。

1.2介绍算法图像平滑算法:线性滤波(邻域平均法)对一些图像进行线性滤波可以去除图像中某些类型的噪声。

领域平均法就是一种非常适合去除通过扫描得到的图像中的噪声颗粒的线性滤波。

领域平均法是空间域平滑噪声技术。

对于给定的图像()j i f,中的每个像素点()nm,,取其领域S。

设S含有M个像素,取其平均值作为处理后所得图像像素点()nm,处的灰度。

用一像素领域内各像素灰度平均值来代替该像素原来的灰度,即领域平均技术。

领域S的形状和大小根据图像特点确定。

一般取的形状是正方形、矩形及十字形等,S 的形状和大小可以在全图处理过程中保持不变,也可以根据图像的局部统计特性而变化,点(m,n)一般位于S 的中心。

如S 为3×3领域,点(m,n)位于S 中心,则()()∑∑-=-=++=1111,91,i j j n i m f n m f 假设噪声n 是加性噪声,在空间各点互不相关,且期望为0,方差为2σ,图像g 是未受污染的图像,含有噪声图像f 经过加权平均后为 ()()()()∑∑∑+==j i n M j i g M j i f M n m f ,1,1,1, 由上式可知,经过平均后,噪声的均值不变,方差221σσM =,即方差变小,说明噪声强度减弱了,抑制了噪声。

数字图像处理要点简述详述

数字图像处理要点简述详述

第一.二章.采样,量化,数字图像的表示 基本的数字图像处理系统系统的层次结构I 应用程序 I 开发工具 操作系统 设备驱动程序I硬件I图像处理的主要任务: 图像获取与数字化 图像增强 图像恢复 图像重建 图像变换 图像编码与压缩 图像分割 特点:(1) 处理精度高。

(2) 重现性能好。

(3) 灵活性髙1•图像的数字化包括两个主要步骤:离散和量化2. 在数字图像领域,将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成3. 为便于数字存储和计算机处理可以通过数模转换(A/D)将连续图像变为数字图像。

4•数字化包括取样和量化两个过程:取样:对空间连续坐标(x,y)的离散化量化:幅值f(x,y)的离散化(使连续信号的幅度用有限级的数码表示的过程。

)5.数字化图像所需的主要硬件:♦采样孔、图像扫描机构、光传感器、量化器、输岀存储体6•取样和量化的结果是一个矩阵 7.其中矩阵中的每个元素代表一个邃塞8•存储一幅图像的数据量又空间分辨率和幅度分辨率决定 9•灵敏度、分辨率、信噪比是三大指标第三章,傅里叶变换,DCT变换,WHT•余弦型变换:•傅里叶变换(DFT)和余弦变换(DCT)O•方波型变换:•沃尔什•哈达玛变换(DWT)1•二维连续傅里叶正反变换:F(u,v)= I f f(x.y)eJ_oc J_ocf g y)= \f F(u, v)ej27r(nA+vv)dwdvJ —oo J —oo二维离散傅里叶变换:M — 1 N — I=乏疋 Fgg 宀SS)if=o v=O。

F(u, v)即为f (x, y)的频谱。

频谱的直流成分说明在频谱原点的傅里叶变换尸(0,0)等于图像的平均灰度级 卷积定理:/(x,y)*^(x, y)= ss /O, n)g(x 一 m, y~n)/?/=() n=02•二维离散余弦变换(DCT)一维离散余弦变换:EO)=%)岳gfg 芈严 其中 c®=怜 ""DCT 逆变换为F(u.v)=1~MN A =0 y=02 A r -1/(«)=咅 C(0) + \1三工 F (gsn(2n +1)« ~~2N3•—维沃尔什变换核g (W ):1 X_JL£(乂申)=丄口(一 1)®(”)為一】一心)<N i=o• 厂、Cn 7V--1 ^T-l码3》=卡吝 /G 〉耳(—1)635—一 3«JC> =牙中 O )n (—O务i二维:•正变换: 1 N —l. N —!■H —1护(“*) = —X X /X%」)口( — 1)4(5—373$一_W] N 宜 U • JO■逆变换二1 AT-l JV-l 片_]/(X.y )=丄 £ 乞 疗(心巧 口弟-i -心)JN 為 v=o ~。

数字图像处置图像平滑和锐化

数字图像处置图像平滑和锐化

数字图像处理
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CTArray< plex > CImageProcessing::Low_pass_filter( CTArray< plex > original_signal ){ long dimension = original_signal.GetDimension(); double threshold = 0; for( int index = 0; index < dimension; index ++ ) { double magnitude = sqrt( original_signal[ index ].m_re * original_signal[ index ].m_re + original_signal[ index ].m_im * original_signal[ index ].m_im ); if( magnitude > threshold ) threshold = magnitude; } threshold /= 100; for( int index = 0; index < dimension; index ++ ) { double magnitude = sqrt( original_signal[ index ].m_re * original_signal[ index ].m_re + original_signal[ index ].m_im * original_signal[ index ].m_im ); double eplon = 1.0 / sqrt( 1 + ( threshold / magnitude ) * ( threshold / magnitude ) ); original_signal[ index ].m_re *= eplon; original_signal[ index ].m_im *= eplon; } return original_signal;}

数字图像处理-知识点总结

数字图像处理-知识点总结

图像分类:根据图像空间坐标和幅度(亮度或色彩)的连续性可分为模拟(连续)图像和数字图像。

模拟图像是空间坐标和幅度都连续变化的图像,而数字图像是空间坐标和幅度均用离散的数字(一般是整数)表示的图像。

图像的数学表示:一幅图像所包含的信息首先表现为光的强度(intensity),即一幅图像可看成是空间各个坐标点上的光强度I 的集合,其普遍数学表达式为:I = f (x,y,z,λ,t) 式中(x,y,z)是空间坐标,λ是波长,t是时间,I是光点(x,y,z)的强度(幅度)。

上式表示一幅运动的(t)、彩色/多光谱的(λ)、立体的(x,y,z)图像。

图像的特点:1.空间有界:人的视野有限,一幅图像的大小也有限。

2.幅度(强度)有限:即对于所有的x,y都有0≤f(x,y) ≤Bm其中Bm为有限值。

图像三大类:在每一种情况下,图像的表示可省略掉一维,即1.静止图像:I = f(x,y,z, λ)2.灰度图像:I = f(x,y,z,t )3.平面图像:I = f(x,y,λ,t)而对于平面上的静止灰度图像,其数学表达式可简化为:I = f(x,y)数字图像处理的基本步骤:1.图像信息的获取:采用图像扫描仪等将图像数字化。

2.图像信息的存储:对获取的数字图像、处理过程中的图像信息以及处理结果存储在计算机等数字系统中。

3.图像信息的处理:即数字图像处理,它是指用数字计算机或数字系统对数字图像进行的各种处理。

4.图像信息的传输:要解决的主要问题是传输信道和数据量的矛盾问题,一方面要改善传输信道,提高传输速率,另外要对传输的图像信息进行压缩编码,以减少描述图像信息的数据量。

5.图像信息的输出和显示:用可视的方法进行输出和显示。

数字图像处理系统五大模块:数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像通信、图像处理和分析五个模块组成。

1.图像输入模块:图像输入也称图像采集或图像数字化,它是利用图像采集设备(如数码照相机、数码摄像机等)来获取数字图像,或通过数字化设备(如图像扫描仪)将要处理的连续图像转换成适于计算机处理的数字图像。

数字图像处理-图像平滑和锐化变换处理

数字图像处理-图像平滑和锐化变换处理

图像平滑和锐化变换处理一、实验容和要求1、灰度变换:灰度拉伸、直方图均衡、伽马校正、log变换等。

2、空域平滑:box、gauss模板卷积。

3、频域平滑:低通滤波器平滑。

4、空域锐化:锐化模板锐化。

5、频域锐化:高通滤波器锐化。

二、实验软硬件环境PC机一台、MATLAB软件三实验编程及调试1、灰度变换:灰度拉伸、直方图均衡、伽马校正、log变换等。

①灰度拉伸程序如下:I=imread('kids.tif');J=imadjust(I,[0.2,0.4],[]);subplot(2,2,1),imshow(I);subplot(2,2,2),imshow(J);subplot(2,2,3),imhist(I);subplot(2,2,4),imhist(J);②直方图均衡程序如下:I=imread('kids.tif');J=histeq(I);Imshow(I);Title('原图像');Subplot(2,2,2);Imshow(J);Title('直方图均衡化后的图像') ;Subplot(2,2,3) ;Imhist(I,64);Title('原图像直方图') ;Subplot(2,2,4);Imhist(J,64) ; Title('均衡变换后的直方图') ;③伽马校正程序如下:A=imread('kids.tif');x=0:255;a=80,b=1.8,c=0.009;B=b.^(c.*(double(A)-a))-1;y=b.^(c.*(x-a))-1;subplot(3,2,1);imshow(A);subplot(3,2,2);imhist(A);imshow(B);subplot(3,2,4);imhist(B);subplot(3,2,6);plot(x,y);④log变换程序如下:Image=imread('kids.tif');subplot(1,2,1);imshow(Image);Image=log(1+double(Image)); subplot(1,2,2);imshow(Image,[]);2、空域平滑:box、gauss模板卷积。

13s4数字图像处理

13s4数字图像处理

z4
z6
3/7 656 0.81
4/7 329 0.89 5/7 245 0.95 S3=6/7
3/7 0.05对图像进行适当的处理以突出某 些有用信息,去除或削弱无用信息。
从信息论的角度: • 预处理不能增加图像的信息,反 而会降低图像的信息。 • 最好的预处理是设法获取高质量 的图像。




灰度变换 直方图变换 图像平滑 图像变换 图像锐化 伪彩色和假彩色处理
3.1 灰度变换
s s s
O s
r
O s
r
O s
r
O
r
O
r
O
r

Matlab灰度变换函数


J = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma) newmap = imadjust(map,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)
f(i,j) = g(i,j) e(i,j) 如果参考图像g(i,j) 已知,则误差系数可以得到: f(i,j)/ g(i,j) = e(i,j) 参考图像g(i,j)应具有恒定的中间亮度 — 图像传感器的校正: 实时采集的图像 - 均匀照明的图像 = 原始未劣化的图像
灰度变换常用于人观察的设备 如:X-ray 图像
0
790
0.19
0.16 0.03
0.19
0.35 0.38
1/4 1446 s0 1/4 2/4 1474 s2 2/4
0.35
0.36
1/7 656 2/7 122 3/7 1023
0.25
0.08 0.06 0.21 0.02

数字图形处理 实验 图像的平滑与锐化

数字图形处理 实验 图像的平滑与锐化

XXXXXXXX 大学(数字图形处理)实验报告 实验名称 图像的平滑与锐化 实验时间 年 月 日专 业 姓 名 学 号 预 习 操 作 座 位 号 教师签名 总 评一、实验目的:1.了解图像平滑的邻域平均和中值滤波以及锐化的梯度法和Sobel 法的基本思想;2.掌握图像平滑的邻域平均和中值滤波以及锐化的梯度法和Sobel 法的基本步骤;二、实验原理:1. 邻域平均法的思想是用像素及其指定邻域内像素的平均值或加权平均值作为该像素的新值,以便去除突变的像素点,从而滤除一定的噪声。

邻域平均法的数学含义可用下式表示:∑∑==⎪⎭⎫ ⎝⎛=mn i imn i i i w z w y x g 11),( (1) 上式中:i z 是以),(y x 为中心的邻域像素值;i w 是对每个邻域像素的加权系数或模板系数; m n 是加权系数的个数或称为模板大小。

邻域平均法中常用的模板是:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡*=11111111191Box T (2) 为了解决邻域平均法造成的图像模糊问题,采用阈值法(又叫做超限邻域平均法,如果某个像素的灰度值大于其邻域像素的平均值,且达到一定水平,则判断该像素为噪声,继而用邻域像素的均值取代这一像素值;否则,认为该像素不是噪声点,不予取代),给定阈值0T :⎩⎨⎧≥-<-=00),(),(),(),(),(),(),(T y x g y x f y x g T y x g y x f y x f y x h (3) (3)式中,),(y x f 是原始含噪声图像,),(y x g 是由(1)式计算的平均值,),(y x h 滤波后的像素值。

2.中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点。

方法是去某种结构的二维滑动模板,将板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升(或下降)的为二维数据序列。

数字图像处理[图像锐化]

数字图像处理[图像锐化]
返回
上机参考程序2
I=imread('cameraman.tif'); subplot(2,2,1);imshow(I);title('original'); K=fspecial('laplacian',0.7);K1=filter2(K,I)/100; subplot(2,2,2);imshow(K1);title('laplacian'); L=fspecial('sobel');L1=filter2(L,I)/200; subplot(2,2,3);imshow(L1);title('sobel'); M=fspecial('prewitt');M1=filter2(M,I)/200; subplot(2,2,4);imshow(L1);title('prewitt');
灰度截面 一阶微分
二阶微分
(a) 阶跃形
(b) 细线形
(c) 斜坡渐变形
二阶微分锐化
—— 景物细节对应关系
1)对于突变形的细节,通过一阶微分的极大 值点,二阶微分的过0点均可以检测出来。
二阶微分锐化
—— 景物细节对应关系
2)对于细线形的细节,通过一阶微分的过0 点,二阶微分的极小值点均可以检测出来。
0
0
1 2 1
1*1+2*2+1*3-1*3-2*0-1*8=-3
12321 21262 30876 12786 23269
00 0 0 0 0 -3 -13 -20 0 0 -6 -13 -13 0 0 1 12 5 0 00 0 00
问题:计算结果中出现了小于零的像素值

数据图像处理期末复习

数据图像处理期末复习

数据图像处理期末复习1.1数字图像处理及特点1、什么是数字图像?什么是数字图像处理?数字图像:数字图像是物体的一个数字表示,是以数字格式存放的图像,它传递着物理世界事物状态的信息,是人类获取外界信息的主要途径。

数字图像处理:它指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程,已提高图像的实用性,达到人们所要求的的预期结果。

2、图像处理的目的①提高图像的视觉质量,以达到赏心悦目的目的。

②提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,便于计算机分析。

③对图像数据进行变换、编码和压缩,便于图像的存储和传输。

3、数字图像的特点①处理信息量很大②数字图像处理占用的频带较宽③数字图像中各个像素相关性大1.2数字图像处理系统1、数字图像处理系统的组成(结构)数字图像处理系统由输入设备、输出设备、存储、处理组成。

图像输入设备将图像输入的模拟物理量转变为数字化的电信号,以供计算机处理。

图像输出设备则是将图像处理的中间结果或最后结果显示或打印记录。

图像处理计算机系统是以软件方式完成对图像的各种处理和识别,是数字图像处理系统的核心部分。

由于图像处理的信息量大,还必须有存储设备。

2、数字图像处理的优点①精度高②再现性好③通用性、灵活性强1.3数字图像处理的主要研究内容1、数字图像处理的主要研究内容①图像增强②图像编码③图像复原④图像分割⑤图像分类⑥图像重建1.4数字图像处理的应用和发展1、举例说明数字图像处理有哪些应用和发展?①航天和航空技术方面的应用②生物医学工程方面的应用③通信工程方面的应用④工业和工程方面的应用⑤军事、公安方面的应用⑥文化艺术方面的应用⑦其他方面的应用2、数字图像处理领域的发展方向①图像处理的发展向着高速率、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和标准化方向发展。

②图像、图形结合朝着三维成像或多维成像的方向发展③结合多媒体技术,硬件芯片越来越多,把图像处理的众多功能固化在芯片上将会有更加广阔的应用领域④在图像处理领域近年来引入了一些新的理论并提出了一些新的算法,如神经网络。

数字图像处理复习资料(补充的答案)

数字图像处理复习资料(补充的答案)

遥感和数字图像处理复习题一、名词解释:数字影像:物体光辐射能量的数字记录形式或像片影像经采样量化后的二维数字灰度序列图像采样:将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样灰度量化:将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化像素:将地面信息离散化而形成的格网单元辐射误差:传感器接受到的电磁波能量和目标本身辐射的能量是不一致的辐射校正:消除图像数据中依附在图亮度中的各种失真的过程灰度直方图: 以每个像元为单位,表示线性拉伸:采用线性或分段线性的函数改善图像对比度平滑:为抑制噪声,改善图像质量所做的处理锐化:通过微分使图像中的地物边缘,轮廓或线状目标突出滤波:将信号中特定波段频率部分滤除的操作,是抑制和防止干扰的一项重要措施高通滤波:保留图像的高频部分而消弱低频部分的处理低通滤波:保留图像的低频部分而抑制高频部分的处理植被指数:根据地物光谱反射率的差异作比值可以突出图像中植被的特征、提取植被类别或估算绿色生物量,能够提取植被的算法称为植被指数伪彩色合成:将一个波段或单一的黑白图像变换为彩色图像,从而把人眼不能区分的微小的灰度差别显示为明显的色彩差异,更便于解译和提取有用信息。

真彩色合成:根据彩色合成原理,可选择同一目标的单个多光谱数据合成一幅彩色图像,当合成图像的红绿蓝三色和三个多光谱段相吻合,这幅图像就再现了地物的彩色原理,就称为真彩色合成。

假彩色合成:根据加色法或减色法,将多波段单色影像合成为假彩色影像的一种彩色增强技术。

密度分割法:对单波段黑白遥感图像按灰度分层,对每层赋予不同的色彩,使之变为一幅彩色图像直方图均衡化:将原图像的直方图通过变换函数变为各亮度级均匀分布的直方图,然后按均匀直方图像修改原图像的像元亮度值,从而获得一幅亮度分布均匀的新图像。

监督分类: 事先已经知道类别先验知识,对未知类别的样本进行分类的方法非监督分类:在事先不知道类别特征,主要根据像元间相似度的大小进行归类合并(将相似度大的像元归为一类)的方法特征空间:以各波段图像的亮度分布为坐标轴组成的空间训练区:在监督分类中,从图像上选取的已知其地物属性或物体特性的图像区域或像元,用于进行分类的学习和训练,以建立分类模型或分类函数(即感兴趣区)。

基于数字图像处理技术的图像锐化处理分析

基于数字图像处理技术的图像锐化处理分析

基于数字图像处理技术的图像锐化处理分析目录基于数字图像处理技术的图像锐化处理分析 (1)一、概述 (2)二、图像锐化的概念 (2)三、锐化处理原理 (3)1、微分运算锐化 (3)1.1一阶微分运算 (3)1.2二阶微分运算 (5)2、高通滤波法 (8)四、专业图片处理产品中关于锐化的参数控制 (9)五、数字图像处理的前景 (10)一、概述数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理,它最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机己经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。

数字图像处理作为一门学科大约形成于20 世纪60年代初期。

图像处理的基本目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。

图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像,常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就,属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等,使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。

随着图像处理技术的深入发展,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更局、更深层次发展。

在数字图像处理中,图像经转换或传输后,质量可能下降,难免有些模糊。

另外,图像平滑在降低噪声的同时也造成目标的轮廓不清晰和线条不鲜明,使目标的图像特征提取、识别、跟踪等难以进行,这一点可以利用图像锐化来增强。

图像锐化的主要目的有两个:一是增强图像边缘,使模糊的图像变得更加清晰,颜色变得鲜明突出,图像的质量有所改善,产生更适合人眼观察和识别的图像。

二是希望经过锐化处理后,目标物体的边缘鲜明,以便于提取目标的边缘、对图像进行分割、目标区域识别、区域形状提取等,为进一步的图像理解与分奠定定基础。

图像锐化一般有两种方法:一是微分法,二是高通滤波法。

数字图像处理课程设计要求

数字图像处理课程设计要求

《数字图像处理》课程设计要求1、课程设计目的1、提高分析问题、解决问题的能力,进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。

2、熟悉掌握matlab在数字图像处理中的应用,能利用matlab实现对图像的分析和处理。

3、根据所选课程设计题目,通过编写matlab程序对图像做相应处理并对设计结果进行分析。

(按你的选题来写这条。

)2、课程设计选题课程设计的题目要求由主标题和副标题两部分构成,形式为:基于Matlab的数字图像处理——XXXX(副标题)副标题,可以自己来确定。

只要是matlab在图像处理中的应用就可以,不用局限在我们所学的范围内。

比如:可以是基于Matlab的数字图像处理——图像变换基于Matlab的数字图像处理——图像增强基于Matlab的数字图像处理——图像压缩基于Matlab的数字图像处理——图像平滑处理基于Matlab的数字图像处理——图像锐化处理基于Matlab的数字图像处理——图像灰度变换基于Matlab的数字图像处理——图像空域处理基于Matlab的数字图像处理——图像频域处理基于Matlab的数字图像处理——图像边缘检测基于Matlab的数字图像处理——图像几何变换基于Matlab的数字图像处理——图像间的运算……3、课程设计的一般步骤1)选题与搜集资料:选择课题,进行系统调查,搜集资料。

2)分析与设计:根据搜集的资料,进行功能分析,并对系统功能与模块划分等设计。

3)程序设计:运用matlab语言,编写程序,实现所设计的功能。

4)调试与测试:自行调试程序,并记录测试情况,并能对实验结果进行分析。

5)验收与评分:在第12周之后的上机时间,将对每位同学设计的程序进行综合验收,要求最晚在18周实验课,将课程设计报告的电子档(含课程设计报告、matlab程序及相关的图片)和打印封装的纸质文稿上交,最后根据程序验收结果和课程设计报告,评出成绩。

4、要求4.1总体要求要认真对待课程设计,不得抄袭他人设计,如有雷同的设计,成绩均为不合格。

【数字图像处理】图像平滑

【数字图像处理】图像平滑

【数字图像处理】图像平滑图像平滑从信号处理的⾓度看就是去除其中的⾼频信息,保留低频信息。

因此我们可以对图像实施低通滤波。

低通滤波可以去除图像中的噪⾳,模糊图像(噪⾳是图像中变化⽐较⼤的区域,也就是⾼频信息)。

⽽⾼通滤波能够提取图像的边缘(边缘也是⾼频信息集中的区域)。

根据滤波器的不同⼜可以分为均值滤波,⾼斯加权滤波,中值滤波,双边滤波。

均值滤波平均滤波是将⼀个m*n(m, n为奇数)⼤⼩的kernel放在图像上,中间像素的值⽤kernel覆盖区域的像素平均值替代。

平均滤波对⾼斯噪声的表现⽐较好,对椒盐噪声的表现⽐较差。

g(x,y) = \frac{1}{mn}\sum_{(x,y) \in S_{xy}} f(s,t)其中$S_{xy} 表⽰中⼼点在(x, y) ⼤⼩为m X n 滤波器窗⼝。

当滤波器模板的所有系数都相等时,也称为盒状滤波器。

BoxFilter , BoxFilter可以⽤来计算图像像素邻域的和。

cv2.boxFilter() normalize=False,此时不使⽤归⼀化卷积窗,当前计算像素值为邻域像素和。

加权均值滤波器不同于上⾯均值滤波器的所有像素系数都是相同的,加权的均值滤波器使⽤的模板系数,会根据像素和窗⼝中⼼的像素距离取不同的系数。

⽐如距离中⼼像素的距离越近,系数越⼤。

$$\frac{1}{16}\left [\begin{array}{ccc}1 &2 & 1 \\ 2 & 4 & 2 \\ 1 & 2 & 1\end{array}\right ]$$⼀般的作⽤于M*N⼤⼩的图像,窗⼝⼤⼩为m*n的加权平均滤波器计算公式为:g(x, y) = \frac{\sum_{s = -a}^a \sum_{t = -b}^b w(s, t) f(x+s, y+t)}{\sum_{s = -a}^a \sum_{t = -b}^b w(s, t)}⾼斯加权滤波器⾼斯函数是⼀种正态分布函数,⼀个⼆维⾼斯函数如下:hh(x, y) = \frac{1}{2\pi \sigma^2}e^{-\frac{x^2+y^2}{2\sigma^2}}\sigma为标准差,如果要得到⼀个⾼斯滤波器模板可以对⾼斯函数进⾏离散化,得到离散值作为模板系数。

锐化滤波和平滑滤波

锐化滤波和平滑滤波

锐化滤波和平滑滤波锐化滤波和平滑滤波是数字图像处理中常用的两种滤波方法。

它们可以用来提高图像质量、减少噪声或者改变图像外观。

本文将详细介绍这两种滤波方法的原理和应用。

一、锐化滤波锐化滤波是一种增强图像细节和边缘的方法。

它是通过加强图像的高频部分来实现的。

在数字图像中,高频部分指的是像素值变化幅度较大的区域,也就是图像中的边缘和细节。

我们可以使用一些特定的算子来实现锐化滤波。

这些算子一般被称为锐化滤波器或者边缘增强算子。

常见的锐化滤波器包括拉普拉斯算子、索贝尔算子、普瑞瓦特算子等。

这些算子可以通过卷积运算来实现。

卷积运算是指将一个算子和图像中的每一个像素做乘积,并将相邻像素的乘积相加。

具体来说,假设我们需要使用一个3x3的拉普拉斯算子:0 101 -4 10 10对一个灰度图像进行锐化滤波。

我们需要将该算子与图像中的每一个像素进行卷积运算。

运算公式为:f(x,y) = ∑g(i,j)h(x-i,y-j)其中,f(x,y)表示卷积运算后的像素值,g(i,j)表示图像中位置为(i,j)的像素值,h(i,j)表示拉普拉斯算子中位置为(i,j)的元素值。

在运用锐化滤波器时需要注意,过强的锐化可能会使图像出现噪点。

此外,图像中一些边缘和细节可能会被误认为噪声而被消除,从而使图像质量降低。

二、平滑滤波平滑滤波又称为模糊滤波,是一种减少图像噪声和平滑图像细节的方法。

它是通过对图像进行低频滤波来实现的。

低频部分指的是像素值变化比较缓慢或者连续性比较强的区域,也就是图像中的平滑区域或者背景。

我们可以使用一些特定的算子来实现平滑滤波。

这些算子一般被称为平滑滤波器或者模糊滤波器。

常见的平滑滤波器包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。

这些滤波器也可以通过卷积运算来实现。

均值滤波器就是最简单的平滑滤波器之一。

它是将像素周围的值取平均数,用平均值来代替该像素的值。

假设我们需要使用一个3x3的均值滤波器:1 1 11 1 11 1 1对一个灰度图像进行平滑滤波。

【数字图像处理】图像的平滑处理

【数字图像处理】图像的平滑处理

【数字图像处理】图像的平滑处理图像平滑的⽬的模糊:在提取较⼤⽬标前,去除太⼩细节,或将⽬标内的⼩间断连接起来。

消除噪声:改善图像质量,降低⼲扰。

平滑处滤波对图像的低频分量增强,同时削弱⾼频分量,⽤于消除图像中的随机噪声,起到平滑作⽤。

图像平滑处理的基本⽅法领域平均法领域加权平均法选择式掩模法中值滤波领域平均法模板在图像上移动,模板的中⼼对应⽬标像素点,在模板范围内对⽬标像素点进⾏卷积运算(对应系数乘对应像素点),然后相加除上模板⼤⼩得到均值,这个均值就是⽬标像素点处理后的值。

如图,对5⾏四列的图像进⾏3*3模板的邻域平均法处理:邻域平均法存在的问题抑制了⾼频成分,使⽤图像变得模糊,平滑效果不好,减少噪⾳的同时,损失了⾼频信息。

注意:模板不宜过⼤,因为模板越⼤对速度有直接影响,且模板⼤⼩越⼤变换后图像越模糊,特别是在边缘和细节处优点:算法简答,计算速度快。

缺点:造成图像⼀定程度上的模糊。

3*3模板邻域平均法⽰例:Use_ROWS:⾏Use_Line:列图像边界不处理:只处理1-----n-1。

int count = 0;for(int i = 1; i < Use_ROWS-1; i++){for(int j = 1; j < Use_Line-1; j++){//邻域平均法count=0;count = Image_Use[i][j]+Image_Use[i][j-1]+Image_Use[i][j+1]+Image_Use[i-1][j]+Image_Use[i-1][j-1]+Image_Use[i-1][j+1]+Image_Use[i+1][j]+Image_Use[i+1][j-1]+Image_Use[i+1][j+1]; Image_Use[i][j] = (int)(count/9);}}邻域加权平均法加权:系数不再全部为1。

选择式掩模法中值滤波中值滤波器,使⽤滤波器窗⼝包含区域的像素值的中值来得到窗⼝中⼼的像素值,本质上是⼀种⾮线性平滑滤波器。

数字图像处理- 图像平滑与锐化共48页

数字图像处理- 图像平滑与锐化共48页
数字图像处理- 图像平滑与锐化
6、法律的基础有两个,而且只有两个……公平和实用。——伯克 7、有两种和平的暴力,那就是法律和礼节。——歌德
8、法律就是秩序,有好的法律才有好的秩序。——亚里士多德 9、上帝把法律和公平凑合在一起,可是人类却把它拆开。——查·科尔顿 10、一切法律都是无用的,因为好人用不着它们,而坏人又不会因为它们而变得规矩起来。——德谟耶克斯

29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇

30、意志是一个强壮的盲人,倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢!
48

26、要使整个人生都过得舒适、愉快,这是不可能的,因为人类必须具备一种Байду номын сангаас应付逆境的态度。——卢梭

27、只有把抱怨环境的心情,化为上进的力量,才是成功的保证。——罗曼·罗兰

28、知之者不如好之者,好之者不如乐之者。——孔子

数字图像处理考试答案

数字图像处理考试答案

一、名词解释1、图像锐化图像锐化就是补偿图像的轮廓,增强图像的边缘及灰度跳变的部分,使图像变得清晰,亦分空域处理和频域处理两类。

2、图像平滑图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分,使图像亮度平缓渐变,减小突变梯度,改善图像质量的图像处理方法。

图像平滑的方法包括:插值方法,线性平滑方法,卷积法等等。

3、图像复原利用退化过程的先验知识,建立退化过程的数学模型,使已退化的图像恢复本来面目。

“退化” 的逆过程。

课件:以图像退化的数学模型为基础,来改善图像质量。

4、HSI 模型HSI 颜色模型用 H、S、I 三参数描述颜色特性,其中 H 定义颜色的波长,称为色调;S 表示颜色的深浅程度,称为饱和度;I 表示强度或亮度。

HSI 颜色模型对于开发基于彩色描述的图像处理方法是一个理想的工具。

5、有损压缩所谓有损压缩是利用了人类对图像或声波中的某些频率成分不敏感的特性,允许压缩过程中损失一定的信息;虽然不能完全恢复原始数据,但是所损失的部分对理解原始图像的影响缩小,却换来了大得多的压缩比。

有损压缩广泛应用于语音,图像和视频数据的压缩。

课件:有损压缩是通过牺牲图像的准确率以实现较大的压缩率,如果容许解压图像有一定的误差,则压缩率可显著提高。

有损压缩在压缩比大于 30:1 时仍然可重构图像,而如果压缩比为 10:1 到 20:1,则重构的图像与原图几乎没有差别 66、无损压缩所谓无损压缩格式,是利用数据的统计冗余进行压缩,可完全回复原始数据而不引起任何失真,但压缩率是受到数据统计冗余度的理论限制,一般为 2:1 到 5:1 的压缩。

课件:无损压缩算法中删除的仅仅是图像数据中冗的信息,因此在解压缩时能精确恢复原图像,无损压缩的压缩比很少有能超过 3:1 的,常用于要求高的场合。

7、数字图像数字图像,又称数码图像或数位图像,是二维图像用有限数字数值像素的表示。

数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。

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图像平滑和锐化变换处理
一、实验内容和要求
1、灰度变换:灰度拉伸、直方图均衡、伽马校正、log变换等。

2、空域平滑:box、gauss模板卷积。

3、频域平滑:低通滤波器平滑。

4、空域锐化:锐化模板锐化。

5、频域锐化:高通滤波器锐化。

二、实验软硬件环境
PC机一台、MATLAB软件
三实验编程及调试
1、灰度变换:灰度拉伸、直方图均衡、伽马校正、log变换等。

①灰度拉伸程序如下:
I=imread('kids.tif');
J=imadjust(I,[0.2,0.4],[]);
subplot(2,2,1),imshow(I);
subplot(2,2,2),imshow(J);
subplot(2,2,3),imhist(I);
subplot(2,2,4),imhist(J);
②直方图均衡程序如下:
I=imread('kids.tif');
J=histeq(I);
Subplot(2,2,1);
Imshow(I);
Title('原图像');
Subplot(2,2,2);
Imshow(J);
Title('直方图均衡化后的图像') ;
Subplot(2,2,3) ;
Imhist(I,64);
Title('原图像直方图') ;
Subplot(2,2,4);
Imhist(J,64) ; Title('均衡变换后的直方图') ;
③伽马校正程序如下:
A=imread('kids.tif');
x=0:255;
a=80,b=1.8,c=0.009;
B=b.^(c.*(double(A)-a))-1;
y=b.^(c.*(x-a))-1;
subplot(3,2,1);
imshow(A);
subplot(3,2,2);
imhist(A);
subplot(3,2,3);
imshow(B);
subplot(3,2,4);
imhist(B);
subplot(3,2,6);
plot(x,y);
④log变换程序如下:
Image=imread('kids.tif');
subplot(1,2,1);imshow(Image);
Image=log(1+double(Image));
subplot(1,2,2);imshow(Image,[]);
2、空域平滑:box、gauss模板卷积。

A=imread('onion.png');
B=rgb2gray(A);
figure,subplot(3,2,1);imshow(B);
title('原始图象');
H=imnoise(B,'gaussian');
subplot(3,2,2);imshow(H);
title('高斯噪声');
Q=imnoise(B,'salt & pepper');
subplot(3,2,3);imshow(Q);
title('椒盐噪声');
M=fspecial('average',3*3);
E=imfilter(Q,M);
subplot(3,2,4);imshow(E);
title('3*3平均模板');
N=fspecial('average',5*5);
K=imfilter(Q,N);
subplot(3,2,5);imshow(K);
title('5*5平均模板');
Z=fspecial('average',7*7);
J=imfilter(Q,Z);
subplot(3,2,6);imshow(J);
title('7*7平均模板');
3、频域平滑:低通滤波器平滑。

频域低通滤波处理噪声的程序如下:[f1,f2]=freqspace(25,'meshgrid');
Hd=zeros(25,25);
d=sqrt(f1.^2+f2.^2)<0.5;%0.5为截止半径大小Hd(d)=1;
h=fsamp2(Hd);
figure(1),freqz2(h,[64,64]);
RGB=imread('onion.png');
I=rgb2gray(RGB);
I1=imnoise(I,'gaussian');
I2=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
I3=imnoise(I,'speckle');
J=imfilter(I,h,'replicate');
J1=imfilter(I1,h,'replicate');
J2=imfilter(I2,h,'replicate');
J3=imfilter(I3,h,'replicate');
figure(2),subplot(221),imshow(J);
title('原图像滤波后');
subplot(222),imshow(J1);
title('高斯污染图像滤波后');
subplot(223),imshow(J2);
title('椒盐污染图像污染后');
subplot(224),imshow(J3);
title('乘法污染图像滤波后');
4、空域锐化:锐化模板锐化。

I=imread('onion.png');
A=RGB2gray(I);
figure,subplot(2,3,1);
imshow(A);
title('原图');
hs=fspecial('sobel');
S=imfilter(A,hs);
hp=fspecial('prewitt');
P=imfilter(A,hs);
A=double(A);%双精度型
H=[0,1,0;1,-4,1;0,1,0];%拉普拉斯算子
J=conv2(A,H,'same');
K=A-J;
subplot(2,3,2),imshow(K);
title('拉普拉斯锐化图像');
B=edge(A,'roberts',0.1);
subplot(2,3,3),imshow(B);
title('罗伯特锐化图像');
subplot(2,3,4),imshow(S);
title('sobel算子锐化图像');
subplot(2,3,5),imshow(P);
title('prewitt算子锐化图像');
5、频域锐化:高通滤波器锐化。

A=imread('onion.png');
B=rgb2gray(A);
figure,subplot(131),imshow(B);
title('原图');
B=double(B);
B=fftshift(fft2(B));
E=B;
[M,N]=size(B);
k1=round(M/2);
k2=round(N/2);
D=50;
for i=1:1:M
for j=1:1:N
juli=sqrt((i-k1)^2+(j-k2)^2);
K(i,j)=1-exp((-1/2)*juli^2*(1/D^2));E(i,j)=K(i,j)*E(i,j);
end
end
E=ifft2(ifftshift(E));
E=uint8(real(E));
subplot(132),imshow(E);title('高斯高通滤波器');
四、实验结果及分析
1、灰度变换:灰度拉伸、直方图均衡、伽马校正、log变换等。

①灰度拉伸运行结果如下:
②直方图均衡运行结果如下:
③伽马校正运行结果如下:
④log变换运行结果如下:
2、空域平滑:box、gauss模板卷积。

用频率采样法构建的二维滤波器:figure(1)
图像经过二维滤波器滤波后图像,figure(2)
4、空域锐化:锐化模板锐化。

5、频域锐化:高通滤波器锐化。

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