基于photoshop的数字图像处理
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实验三基于photoshop的数字图像处理
一.实验目的
1.掌握数字图像增强的基本原理理和方法,并能运用photoshop软件对图像进行增强操
作。
2.比较不同方法图像增强的效果,分析这些增强方法的特点。
二.实验内容
应用photoshop软件对图像灰度拉伸,对比度增强,直方图均衡,图象平滑,中值滤波,边缘增强,为彩色增强,加彩色合成等。
三.实验步骤
(1)打开一幅图像
(2)灰度拉伸:
(1)线性拉伸:在“图像--〉调整--〉色阶”中,可以通过直接设置原图像灰度值的输入范围和所需的输出范围来简单的完成某一灰度到另一灰度段的灰度调整映射变换。
(2)曲线拉伸:在“图像--〉调整--〉曲线”中,在弹出的“曲线”对话框中,直接用鼠标拖动改变灰度输入,输出曲线形状可以完成人以线形灰度变换。
(4)直方图均衡
直方图均衡可调用“图像--〉调整--〉色调均化”菜单项,即可达到直方图均衡的效果。
(5)图像平滑
模糊:图像3*3均匀平滑可以在“滤镜--〉模糊--〉模糊”中实现,观察处理前后图像细节和边缘的变化;也可以调用“模糊”对话框中的“高斯模糊”来观察高斯平滑处理的结果,改变半径,观察图像的变化,分析高斯平滑处理的原理。
通过“滤镜--〉其他--〉自定”菜单项调出模版对话框,可以输入自定义的平滑算子或者其他增强算子,改变模版大小和所放比例,观察处理效果。
(6)中值滤波
先使用“滤镜--〉杂色-->添加杂色”菜单增加噪声,再使用“滤镜--〉杂色--〉中间值”种植滤波操作,设置铝箔半径,观察处理结果:
原始图像
加噪图像
中值滤波图像
(7)边缘检测
使用“滤镜--〉风格化”的“查找边缘”,“等高线”,“照亮边缘”等可以提取图像的边缘,改变参数,提取图像的最佳边缘。
查找边缘
四.思考题
(1)中值滤波和均匀平滑在去图象噪声上各有何特点,比较异同
中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序,用其中值代替窗口中学像素的灰度值的滤波方法。它是一种非线性的平滑法,对脉冲干扰及椒盐噪声的抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。但它对点、线等细节较多的图像却不太合适。特征:对离散阶跃信号、斜升信号不产生影响,连续个数小于窗口长度一半的离散脉冲被平滑,三角函数的顶部平坦化。中值滤波后,信号频谱基本不变。
均匀平滑法是为避免消除噪声的同时引起边缘模糊,该算法先找出环绕每像数的灰度最均匀窗口,然后利用窗口的灰度均值代替该像素原来的灰度值。此算法经过多次迭代可增强平滑的效果,在消除图像噪声的同时保持边缘清晰度。但该方法的缺点是对复杂形状的边界会过分平滑并使细节消失。
(3)比较边缘算子laplace,prewitt,sobel算子,方向算子,梯度算子的效果,总结其优缺点
laplace算子是与方向无光的各向同性边缘检测算子,若只关心边缘点的位置而不顾其周围的实际灰度差时,一般选择该算子进行检测.特点:各向同性,线性和位移是不变的,对线性和孤立点检测效果好,但边缘方向信息丢失,常产生双像素的边缘,对噪声有双倍的加强作用。
prewitt算子为在检测边缘的同时减少噪声的影响,从加大边缘检测算子的模板大小出发,由2*2扩大到3*3来计算差分算子,采用prewitt算子能检测到边缘点,还可以抑制噪声。
sobel算子:在prewitt算子基础上,对4-领域采用带权的方法计算差分,该算子能检测边缘点,且能进一步抑制噪声的影响,但检测的边缘较宽。
方向算子:利用彝族模板对图像中的同一像素求卷积,选取其中最大的值作为边缘强度,而将与之对应的方向作为边缘方向。
梯度算子:对阶跃状边缘,在边缘处一阶导数有极值,因此可以计算每个像素处的梯度来检测边缘点。梯度大小代表边缘强度,梯度方向与边缘走向垂直。梯度算子仅计算相邻像素的灰度差,对噪声敏感,无法抑制噪声的影响。
sobel算子在prewitt算子基础上能检测边缘点,且能进一步抑制噪声的影响,但检测的边缘较宽。梯度算子和laplacian算子都对噪声敏感,因此一般用它们检测边缘前要先对图像进行平滑。
(4)给出伪彩色增强和假彩色合成的区别和联系
伪彩色增强是把黑白图像的各不同灰度按照现行和非线性的映射函数变换成不同的彩色,得到一幅彩色图像的技术,为彩色图像增强的方法主要有以下三种:1.密度增强法2.空间与灰度3.频率域伪彩色增强
假彩色增强是通过映射函数将一幅自然彩色图像或同一景物的多光谱或超光谱图像变换成新的三基色分量,彩色合成使图像增强中各目标呈现出与原图像中不同彩色;假彩色增强的目的:1.使感兴趣的目标呈现出奇异的彩色或置于奇特的彩色环境中,从而更受人注目2.使景物呈现出与人眼色觉相匹配的颜色,以提高对目标的分辨力.
伪彩色增强的对象是一幅灰度图像,加彩色增强处理的对象不是一幅黑白图像,而是一幅自然彩色图像或同一景物的多光谱或超光谱图像.