第七章邻域运算图像处理
邻域运算定义
2
2
4.9 3.5 4.2
1
1
1 2
26
2
4 3
2
5 7
1
1 6 4
4 4.5 5 5.7 6
3 1
3
1基本空间分析 3 4 GIS
32008-1176胡 嘉 骢BNUEP
地 理 信 息 系 统
基于栅格数据的叠置分析
成本距离的计算： 目标：最小累计成本路径 方法：循环迭代 最小累计成本计算示例： 源点格网矩阵 成本格网矩阵 连接格网矩阵 指派格网矩阵 输出格网矩阵
U
U
16
GIS基本空间分析
2008-11
胡 嘉 骢
BNUEP
地 理 信 息 系 统
基于栅格数据的叠置分析
二、栅格数据的空间变换——局部运算（点运算）
叠置分析
应用举例：通用土壤流失方程 A = R K L S C P ，其中，A：平均土壤流失量；R：降雨强度；K：土壤可蚀性；L：坡长 S：坡度；C：耕作因子；P：水土保持措施因素
12
GIS基本空间分析
2008-11
胡 嘉 骢
BNUEP
地 理 信 息 系 统
基于栅格数据的叠置分析
叠置分析
距离 0—500米 500—1000米 1000—1500米 >1500米
得分 0（不必建设） 1 2 3（必须建设）
人口密度 0 - 50 50 - 100 100 - 200 200 - 300
二、栅格数据的空间变换——邻域运算
叠置分析
邻域运算的运用——地形分析
21
GIS基本空间分析
2008-11
胡 嘉 骢
BNUEP
视觉系统课件(9)Neighborhood operations
中心像素
中心像素（ pixel） 中心像素（center pixel）是输入图像真正要进 行处理的像素。 行处理的像素。 中心像素的定位： 中心像素的定位：
若邻域的行和列都为奇数， 若邻域的行和列都为奇数，则中心像素为邻域最中心 位置的像素 若邻域的行或列有一维为偶数，设邻域为m 若邻域的行或列有一维为偶数，设邻域为m×n的，则 中心像素为： 中心像素为： floor(([m n]+1)/2)
Example
fun=inline('uint8(round(mean2(x)*ones(size(x))))'); B2=blkproc(A,[8 8],fun); imshow(B2)
邻域重叠
1×2重叠 × 重叠
Example
imshow(B2) C=imabsdiff(B3,B2); B3=blkproc(A,[8 8],[1 2],fun); imshow(C,[]) imshow(B3)
分离邻域操作
特点： 特点：
分离邻域从左上角开始覆盖整个图像矩阵。 分离邻域从左上角开始覆盖整个图像矩阵。 对邻域超出边界的像素自动填充零值。 对邻域超出边界的像素自动填充零值。 自动填充零值 以分离邻域为单位进行处理。 以分离邻域为单位进行处理。 进行处理 每次邻域操作返回一个与分离邻域相同大小的 每次邻域操作返回一个与分离邻域相同大小的 矩阵。 矩阵。 输出图像的大小与输入图像大小可以不一致。 输出图像的大小与输入图像大小可以不一致。 大小可以不一致
特点： 特点：
当邻域操作从图像矩阵的一个位置移动到另一 个位置时，滑动邻域也朝相同的方向移动。 个位置时，滑动邻域也朝相同的方向移动。 对邻域超出边界的像素自动填充零值。 对邻域超出边界的像素自动填充零值。 自动填充零值 以像素为单位进行处理（核心：中心像素）。 以像素为单位进行处理（核心：中心像素）。 每次邻域操作返回一个标量值。 每次邻域操作返回一个标量值。 标量值 输出图像的大小与输入图像大小一致。 输出图像的大小与输入图像大小一致。 大小一致
图像处理(二)
上次:一、 引言（或介绍一些与图像处理有关的概念 二、图像运算，三、图像变换图像运算包括图像的点运算（元素群运算，线性与非线性点运算、代数运算）、图像的几何运算（插值运算、坐标变换、仿射变换、透视变换运算等）、邻域操作运算（滑动邻域操作和分离邻域操作）。
1． 图像的点运算（元素群运算）点运算是图像处理中的一种最简单的运算。
顾名思义，点运算是对图像像素点的运算。
对一幅灰度图像来说，每一个像素点都具有一定的灰度值，点运算就是按照需要改变像素点原先的灰度值的操作。
如果原图像为),(),(j i A y x A ↔，经过点运算之后的图像为),(),(j i B y x B ↔，那么，点运算操作实际上就是一个灰度变换函数，原图像与处理后的图像之间有如下的映射关系：)],([),()],([),(j i A f j i B y x A f y x B =↔=上式中，)(A G f 为灰度变换函数。
（1） 线性点运算线性点运算的灰度变换函数如下：()A A B f G aG b G =+=其中，A G 为原图像像素点的灰度值，B G 为变换后相应像素点的灰度值。
可见点运算的变换函数执行的是点对点的变换。
且有以下运算性质：·当0,1==b a 时，图像没有改变。
·当0,1=>b a 时，图像对比度增强；当0,1=<b a 时，图像对比度减弱。
·当0,1≠=b a 时，图像更亮（b ＞0）或更暗（b ＜0）。
例：线性变换 clear all,close all I=imread('pout.tif'); J=double(I); J=J*0.8+60; J=uint8(J);subplot(121),imshow(I) subplot(122),imshow(J)直方图灰度变换(讲):imadjustAdjust image intensity values or colormapSyntaxJ = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma) DescriptionJ = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma) maps the values in intensity image I to new values in J such that values between low_in and high_in map to values between low_out and high_out. Values below low_in and above high_in are clipped; that is, values below low_in map to low_out, and those above high_in map to high_out. You can use an empty matrix ([]) for [low_in high_in] or for [low_out high_out] to specify the default of [0 1]. gamma specifies the shape of the curve describing the relationship between the values in I and J. If gamma is less than 1, the mapping is weighted toward higher (brighter) output values. If gamma is greater than 1, the mapping is weighted toward lower (darker) output values. If you omit the argument, gamma defaults to 1 (linear mapping).强度增强（或亮度、对比度增强）实际上若原图像为),(y x f ，强度增强后的图像为)],([),(y x f T y x g =。
图像处理 第七章 邻域运算
第七章 邻域运算目录1. 引言相关与卷积2. 平滑3. 中值滤波4. 边缘检测5.细化作业1.引言邻域运算是指当输出图象中每个象素是由对应的输入象素及其一个邻域内的象素共同决定时的图象运算，通常邻域是远比图象尺寸小的一规则形状，如正方形2x2、3x3、4x4或用来近似表示圆及椭圆等形状的多边形。
信号与系统分析中的基本运算相关与卷积，在实际的图象处理中都表现为邻域运算。
邻域运算与点运算一起形成了最基本、最重要的图象处理工具。
以围绕模板（filter mask, template ）的相关与卷积运算为例，给定图象f(x,y)大小N×N，模板T(i, j)大小m ×m （m 为奇数），常用的相关运算定义为: 使模板中心T((m-1)/2,(m-1)/2)与f(x,y)对应，∑∑-=-=--+--+=•=101)21,21(),(),(),(m i m j m j y m i x f j i T y x f T y x g当m=3时，)1,1())2,2(),1()1,2(),1()0,2()1,()2,1(),()1,1()1,()0,1()1,1()2,0(),1()1,0()1,1()0,0(),(++++++++++-++-+-+--=y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x g卷积运算定义为:∑∑-=-=-+--+-=•=101)21,21(),(),(),(m i m j m j y m i x f j i T y x f T y x g 当m=3时，)1,1())2,2(),1()1,2()1,1()0,2()1,()2,1(),()1,1()1,()0,1()1,1()2,0(),1()1,0()1,1()0,0(),(--+-++-+-++++-++++++=y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x g可见，相关运算是将模板当权重矩阵作加权平均，而卷积与相关不同的只是在于需要将模板沿中心反叠（先沿纵轴翻转，再沿横轴翻转；即沿次对角线翻转）后再加权平均。
图像处理(四)
上次: 二、图像运算，三、图像变换1．图像的点运算（元素群运算）2．图像的代数运算3．图像的几何运算⇒上机实验一讲：4．图像的邻域（即点的邻域）操作输出图像中的每个像素值都是由输入图像中对应的像素及其某个邻域内的像素共同决定的，这种图像运算称为邻域运算。
通常邻域是指一个远远小于图像尺寸的形状规则的像素块，例如，5⨯的正方形（或其它形状）。
一幅图像所定义的所有邻3⨯、53域应该具有相同的大小。
邻域运算与点运算一起形成了最基本、最重要的图像处理方法。
邻域操作包括两种类型：滑动邻域操作和分离邻域操作。
邻域→点，称滑动邻域操作邻域→邻域，称分离邻域操作（1）滑动邻城操作sliding-neighborhood operation滑动邻域操作一次处理一个像素，输出图像的每一个像素的像素值都是通过对输入图像对应像素的某邻域内的像素值采用某种代数运算得到的。
滑动邻域操作，经常被用于图像的非线性滤波。
例如，一个使输出图像像素值等于输入图像对应像素的各个邻域像素值标准偏差的滑动邻域操作等。
非线性滤波器help nlfilterNLFILTER Perform general sliding-neighborhood operations.B = NLFILTER(A,[M N],FUN) applies the function FUN to each M-by-N sliding block of A. FUN is a function that accepts an M-by-N matrix as input and returns a scalar:C = FUN(X)C is the output value for the center pixel in the M-by-N block X. NLFILTER calls FUN for each pixel in A. NLFILTER zero pads the M-by-N block at the edges, if necessary.B = NLFILTER(A,[M N],FUN,P1,P2,...) passes the additional parameters P1,P2,..., to FUN.B = NLFILTER(A,'indexed',...) processes A as an indexed image, padding with ones if A is of class double and zeros if A is of class uint8.ExampleFUN can be a FUNCTION_HANDLE created using @. This example produces the same result as calling MEDFILT2 with a 3-by-3 neighborhood:B = nlfilter(A,[3 3],@myfun);where MYFUN is an M-file containing:function scalar = myfun(x)scalar = median(x(:));FUN can also be an inline object. The example above can be written as:fun = inline('median(x(:))');B = nlfilter(A,[3 3],fun);讲inline 函数有时为了描述某个数学函数的方便，可以用inline 函数来直接编写该函数，形式相当于已经介绍过的且经常使用的M 函数，但无需编写一个真正的M-文件它就可以描述出某种数学关系。
邻域搜索算法在图像处理中的应用
邻域搜索算法在图像处理中的应用一、引言邻域搜索算法是近年来在图像处理领域中广泛应用的一种算法。
邻域搜索算法是利用图像的局部特征进行图像处理的一种方法，在数字图像处理、计算机视觉和模式识别等领域得到了广泛的应用。
本文将介绍邻域搜索算法在图像处理中的应用，重点介绍了基于邻域搜索算法的图像去噪、图像分割和图像匹配算法。
二、邻域搜索算法邻域搜索算法是一种基于局部特征的图像处理算法，该算法利用图像中每个像素点周围的邻域像素点信息来进行图像处理。
在邻域搜索算法中，每个像素点的值都可以由邻域像素点的值计算得到，计算值的方法可以是平均、中位数或者其他特定算法。
邻域搜索算法可用于处理图像中的噪声、分割图像和匹配图像等任务。
三、邻域搜索算法在图像去噪中的应用图像中的噪声是指由于摄像机或传感器等设备本身的限制而导致的图像异常。
图像去噪是数字图像处理中非常重要的一个任务，其目的是消除图像中的噪声，以便更好地还原原始图像信息。
邻域搜索算法可以通过计算像素点周围的邻域像素点的平均值或中位数来滤除图像中的噪声。
在图像去噪中，邻域搜索算法通常与统计滤波算法和小波变换算法等其他算法结合使用，以获得更好的去噪效果。
四、邻域搜索算法在图像分割中的应用图像分割是将数字图像划分为不同的区域或对象的过程。
邻域搜索算法可以通过计算像素点周围的邻域像素点的差异性来区分不同的区域，并将图像分割为不同的部分。
在图像分割中，邻域搜索算法通常与阈值分割算法、边缘检测算法和连通性算法等其他算法结合使用，以获得更好的分割效果。
五、邻域搜索算法在图像匹配中的应用图像匹配是将两个或多个数字图像中的相同区域对应起来的过程。
邻域搜索算法可以通过计算两个图像中每个像素点周围邻域像素点的相似度来确定两个图像中相同区域的位置。
在图像匹配中，邻域搜索算法通常与特征点匹配算法、数字拓扑学算法和模型匹配算法等其他算法结合使用，以获得更好的匹配效果。
六、结论邻域搜索算法是一种基于局部特征的图像处理算法，在图像处理领域中得到了广泛的应用。
图像基本运算ppt课件
四、几何运算（变换）
水平镜像
垂直镜像
图像转置
18
45度旋转
90度旋转
60度旋转
19
图像缩放 （0.5, 0.5）
图像平移 （100，100）
20
1 几何变换基础
按照需要产生大小、形状和位置的变化。图像点与点之间的空 间映射关系
分类：位置变换 形状变换 基本变换： 平移、镜像、旋转、比例和错缩放、反射切 此外还有： 透视变换等复合变换，以及插值运算等。 实 现： 通过与之对应的矩阵线性变换（除了插值运算外）
O a
c b
x
y
25
2) 实现2D图像几何变换的基本变换的一 般过程
•将2×n阶的二维点集矩阵表示成齐次坐标的形式
x0i y0i 2n
x0i y0i 1 3n
•乘以相应的变换矩阵:
变换后的点集矩阵=变换矩阵T×
（图像上各点的新齐次坐标） （图像上各点的原齐次坐标）
26
3 常见几何变换
1）
主要特征？
编程练习：编制程序将读入的bmp图像格式文件的象 素数据写入数组。
53
f (0 , 0) (0 , 0)
(x , 0) (0 , y)
插值点
f (1 , 1)
f (x , y)
f (1 , 0)
x (1 , 0)
(x , y) f (0 , 1)
(1 , 1) (x , 1)
(0 , 1) y
49
(4) 高阶插值
三次样值 加窗Sinc函数
sin(x) /
50
3） 向前变换，向后变换
37
p0 (x0 , y0 ) p(x, y)
x
y
邻域算法在图像处理中的应用实践
邻域算法在图像处理中的应用实践随着数字技术的不断发展，图像处理已经成为了应用广泛的领域。
而邻域算法作为一种常见的图像处理方法，其应用也日益广泛。
本文主要讨论邻域算法在图像处理中的应用实践。
一、邻域算法简介邻域算法是一种基于图像各像素周围一定范围内像素的信息进行处理的方法。
其核心在于利用像素周围的信息去影响当前像素的输出值，从而达到对图像进行处理的目的。
在邻域算法中，常见的有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等等。
其中均值滤波通过计算当前像素周围所有像素的平均值，来达到平滑图像的目的；中值滤波则是利用当前像素周围所有像素的中值来作为当前像素的值，从而去除图像中的噪声；高斯滤波则是通过一个高斯核来对图像进行加权平均，从而减弱噪声的影响。
二、邻域算法在图像去噪中的应用邻域算法在图像处理中的应用非常广泛，其中最为重要的应用之一便是图像去噪。
图像噪声是指对原始图像产生干扰的一些不必要的杂乱的像素点，它会影响图像的质量，从而使得图像变得模糊或失真。
在图像去噪中，邻域算法通过对图像周围像素的取值进行分析和处理，从而去除图像中的噪声。
其中均值滤波的应用最为广泛，通过对每个像素周围领域内取值求平均值来达到去噪的效果。
另外，中值滤波也是图像去噪中常用的方法，其原理是用当前像素周围像素的中值代替当前像素的值，从而消除图像中的噪声。
三、邻域算法在图像增强中的应用邻域算法不仅能够进行图像去噪，还能够进行图像的增强。
在图像增强的过程中，邻域算法可以通过对图像局部信息的提取和处理，从而增强图像的对比度和亮度。
在图像增强中，高斯滤波是邻域算法中的一种常用方法。
高斯滤波通过对图像进行加权平均，从而减弱图像中的噪声，同时还能够提升图像的细节和对比度。
另外，锐化滤波也是一种常用的图像增强方法，其原理是通过增强图像特定区域的对比度，从而使图像更加锐化。
四、邻域算法在图像分割中的应用邻域算法还可以通过对图像像素的组合和分割，来实现图像的分割。
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。
数字图像处理之邻域处理
98 1 103 2 87 1 99 111 121 98 103 87 99 111 121
97 2 95 3 94 2 103 102
100 1 89 2 87 1 85 78
79 67 72 75 74 73 79 1 67 2 72 1 75 74 73
86 84 88 92 97 90 86 2 84 3 88 2 92 97 90
f x, y T f x, y m 1 m 1 T i, j f x i ,y j 2 2 i 0 j0
m 1 m 1
演 示
100 96 87 86 92 95 101 106 121 133 99 102 98 103 87 99 111 121 97 95 94 103 102 100 89 87 85 78 79 67 72 75 74 73 86 84 88 92 97 90 102 100 98 90 91 88
f x * g x f a g x a da
1 引言
3）模板（template，filter mask）的相关与 卷积运算
给定图像f(x,y)大小N*N，模板T(i,j)大小m*m （m为奇数）。
常用的相关运算定义为：使模板中心T((m1)/2,(m-1)/2) 与f(x,y)对应。
102 100 98 90 91 88 102 1 100 2 98 1 90 91 88
111 112 97 1 95 2 94 1 103 102 100 2 89 3 87 2 85 78
111 112 97 95 94 103 102 100 1 89 2 87 1 85 78
邻域的表示方法
邻域的表示方法邻域的表示方法是指在图像处理和计算机视觉领域中，用来描述像素周围区域特征的一种技术。
邻域表示方法在图像处理中有着广泛的应用，可以用于图像的特征提取、图像分割、图像识别等多个方面。
在本文中，我们将介绍邻域的表示方法的基本概念和常见的应用。
邻域的表示方法可以分为两类，基于像素的邻域表示和基于特征的邻域表示。
基于像素的邻域表示是指以像素为中心，选取周围像素作为邻域，然后对邻域内的像素进行特征描述。
常见的基于像素的邻域表示方法包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。
这些方法可以用来平滑图像、去除噪声等。
而基于特征的邻域表示是指以图像特征为中心，选取周围特征点作为邻域，然后对邻域内的特征点进行描述。
常见的基于特征的邻域表示方法包括SIFT、SURF、HOG等。
这些方法可以用来提取图像的局部特征，用于图像识别、目标检测等。
在实际应用中，邻域的表示方法可以根据具体的需求进行选择。
如果需要对图像进行平滑处理，可以选择基于像素的邻域表示方法；如果需要对图像进行特征提取，可以选择基于特征的邻域表示方法。
同时，也可以根据具体的应用场景，结合不同的邻域表示方法，来达到更好的效果。
除了上述的基本概念和分类，邻域的表示方法还有一些衍生的应用。
例如，在图像分割中，可以利用邻域的表示方法来进行像素聚类，从而实现图像的分割；在图像识别中，可以利用邻域的表示方法来进行特征匹配，从而实现目标的识别。
总之，邻域的表示方法是图像处理和计算机视觉领域中的重要技术，它可以帮助我们更好地理解和描述图像的特征，从而实现图像的分析、识别和理解。
通过对邻域的表示方法的深入研究和应用，我们可以不断提高图像处理和计算机视觉的效果和性能，为各种实际应用提供更好的支持和帮助。
数字图像处理基础――2――图像增强(邻域处理_平滑)(精)
图像去噪——邻域处理方法宋恩民 esong@ 计算机学院数字媒体研究所图像增强[69, 213] [0, 255] s = 1.7r − 122.2图像增强的示例原始图像每个像素值均加100图像增强的示例强度均匀分布 L=log(L+1*255/log(256;图像增强的示例感兴趣区域增强图像增强的示例选择性增强图像增强的示例图像去雾图像增强的示例图像去噪图像增强的示例亮度不均校正+灰度拉伸一、什么是图像增强呢？图像增强的目的： Ø 改善图像的视觉效果 Ø 转换为更适合于人或机器分析处理的形式 Ø 突出对人或机器分析有意义的信息 Ø 抑制无用信息，提高图像的使用价值 Ø 增强后的图像并不一定保真一、什么是图像增强呢？图像增强需要注意的问题 Ø 考虑人眼的视觉特性和硬件的表现能力，达到合理的匹配 Ø 处理时必须考虑处理目的，选用合适的方法二、图像增强有哪些方法呢？空域方法从处理方法分类频域方法从处理目的分类灰度调整平滑去噪图像锐化从处理策略分类全局处理局部处理（ROI，Region of Interest）灰度图像 (伪彩色图像点处理（灰度变换）邻域方法（空域滤波）从处理对象分类图像增强的方法分类：空间域处理全局运算：在整个图像空间域进行局部运算：在与像素有关的空间域进行逐点运算：对图像作逐点运算频域处理在图像的变换域（Fourier、小波等）上进行邻域处理的实现——模板操作邻域处理的实现——模板操作 1. 2. 3. 4. 模板在图像中漫游，并将模板中心与某像素重合将模板系数与模板下对应像素相乘将所有乘积相加将上述求和结果赋予模板中心对应像素 K-1,1 K-1,0 K0，0 K1,0 K-1,1 K0,1 K1,1 K0,-1 K1,-1 模板空间滤波器空间滤波和空间滤波器的定义使用空间模板进行的图像处理，被称为空间滤波。
模板本身被称为空间滤波器平滑空间滤波器的作用 ü模糊处理:去除图像中一些不重要的细节 ü减小噪声图像增强——图像平滑 1、局部平均 2、中值滤波 3、多帧平均一、局部平均法 1 g ( x, y = M 0 1/5 1/5 1/5 1/5 ( m , n ∈ N ( x , y ∑ f (m, n 1/91/9 1/9 1/9 1/9 1/9 0 1/5 1/9 1/9 1/9 0 0 邻域平均g ( x , y = ∑ f ( m, n H ( x − m, y − n m,n练习用右边的两个模板分别对如下矩阵做运算。
05_02_图像增强(邻域处理_平滑)
( m , n )∈N ( x , y )
∑ f ( m, n )
g ( x, y ) = f ( x, y )
二、中值滤波法
用局部中值代替局部平均值。 令[f(x,y)]--原始图像阵列， [g(x,y)]--中值滤波后图像阵列， f(x,y) --灰度级， g(x,y) --以(x,y)为中心的窗口内各像素 的灰度中间值。
平 均 4 次
平 均 8 次
中值滤波 去雀斑
中值滤波 去雀斑
中值滤波 去雀斑
高斯滤波 去雀斑
高斯滤波 去雀斑
高斯滤波 去雀斑
高斯滤波 去雀斑
局部中值滤波 去雀斑
局部中值滤波 去雀斑
对比度增强
直方图均衡化
对比度的概念
输出灰度 输出灰度
m
m
m
输入灰度
m
输入灰度
对比度为0时， 输出灰度=输入灰度 M为图像的灰度均值
K-1,1
K-1,0 K0，0 K1,0
K-1,1 K0,1 K1,1
K0,-1 K1,-1
模板
图像增强——图像平滑
1、局部平均 2、中值滤波 3、多帧平均
一、局部平均法
1 g ( x, y ) = M
0
1/5 1/5 1/5 1/5
( m , n )∈ N ( x , y )
∑
f (m, n)
( i , j )∈ S
(2 − 3)
∑ g (i , j )
( i , j )∈ S
1 = M
1 ∑∈Sf (i , j ) + M (i, j )
∑ n (i , j )
(2 − 4)
f(x,y)为原始图，n(x,y)为噪声 S：点(x,y)邻域内的点集， M：S内总点数。
【图象处理与分析】三,预处理-灰度变换,邻域处理
5. 如果 lt_med > th 则转到 6。
重复 lt_med = lt_med + H[med]
med = med + l 直到 lt_med ≥th。转到 7。
6. 重复med = med -l lt_med = lt_med - H[med]
直到 lt_med ≤ th。
7. 如果窗的右边列不在图像的右边缘，转第3步。
采用限制数据的有效性求均值－只采用满足一定标准的象素求均 值，试图避免模糊。
只使用预先定义在间隔 [min,max]上的象素求均 值，即只是有效的数据 对邻域均值有所贡献。
第二个方法：选择象素 的亮度变化是在某些被 预先定义的间隔中。 第三种方法使用边缘的强度作为判据。首先对整幅图像计算梯度， 只有其梯度幅度比一个预先定义的阈值小的象素被用于求均值。有 效地避免在边缘处求均值，但是阈的设定不易。 依照梯度的倒数求均值－在各象素处依照梯 度的倒数计算卷积掩模，掩模 h的权重系数 按梯度的倒数被归一化，一半的权重给中央 象素，另一半给它的邻域 。
4.2 几何变换
几何变换在计算机图形学中是常见的，而且通常也被用于图像 分析。他们允许除去在一幅图像获取时发生的几何扭曲。如果尝试 匹配相同目标的二个不同图像,可能需要几何变换。
几何变换是一个矢量函数T，它 把象素(x,y)映射到一个新的位 置(x',y')
x’＝ Tx(x，y)， y’＝ Ty(x，y)
几何变换有二个基本阶段。第一是象素坐标变换，映射输入图像象
素的坐标到输出图像中的点。输出点坐标应该按连续值(实数)计算
，在变换之后按位置不必然地匹配到数字网格。第二个阶段是在数
字栅格中找出与被转换的点相匹配的点，并决定它的亮度值。该坐标变换－ 通常用一个多项式方程逼近
图像的邻域处理46页文档
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。的成功越大，就越令人高兴 。野心 是使人 勤奋的 原因， 节制使 人枯萎 。 12、不问收获，只问耕耘。如同种树 ，先有 根茎， 再有枝 叶，尔 后花实 ，好好 劳动， 不要想 太多， 那样只 会使人 胆孝懒 惰，因 为不实 践，甚 至不接 触社会 ，难道 你是野 人。(名 言网) 13、不怕，不悔(虽然只有四个字，但 常看常 新。 14、我在心里默默地为每一个人祝福 。我爱 自己， 我用清 洁与节 制来珍 惜我的 身体， 我用智 慧和知 识充实 我的头 脑。 15、这世上的一切都借希望而完成。 农夫不 会播下 一粒玉 米，如 果他不 曾希望 它长成 种籽； 单身汉 不会娶 妻，如 果他不 曾希望 有小孩 ；商人 或手艺 人不会 工作， 如果他 不曾希 望因此 而有收 益。-- 马钉路 德。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1 引言
当m 3时
相关运算
fx,y T0,0f x1,y 1T0,1f x1,y
T0,2f x1,y 1T1,0f x,y 1
T1,1f x,yT1,2f x,y 1
T2,0f x1,yT2,1f x1,y
T2,2f x1,y 1
1 引言
卷积运算定义为：
fx,yT*fx,y
m i01m j01Ti,jfxim21,yjm21
角风光
光
3 中值滤波
1）什么是中值滤波
与加权平均方式的平滑滤波不同，中值滤波用一个含有奇 数点的滑动窗口，将邻域中的像素按灰度级排序，取其中 间值为输出像素。
2）中值滤波的要素
中值滤波的效果取决于两个要素：邻域的空间范围和中值 计算中涉及的像素数。（当空间范围较大时，一般只用某 个稀疏矩阵做计算）。
$进一步阅读：Gonzalez, p91.
1 引言
2）相关与卷积
信号与系统分析中基本运算相关与卷积，在实际图 像处理中都表现为邻域运算。
两个连续函数f(x)和g(x)的相关记作：
fx o g x fa g x a d a
两个连续函数f(x)和g(x)的卷积定义为：
fx * g x fa g x a d a
12
1
23
2
12
1
1010 1021 918 97 100 79 926 1036 1203 95 89 67 817 1221 817 94 87 72 86 133 99 103 85 75 92 99 111 102 78 74 95 102 121 111 112 73
86 102 84 100 88 98 92 90 97 91 90 88
Prewitt算子：采用3x3模板。
i,j象 素 点 梯 度 近 似 计 算 为
a0 a1 a2
a7 i, j a3
a6 a5 a4
fx a2 a3 a4 a0 a7 a6
fy a6 a5 a4 a0 a1 a2
1 0 1
H
1
1
0
1
1 0 1
1 1 1
H
2
f x相 当 于 f x, y 对 卷 积 模 板 1 -1做 相 关 (卷 积 )运 算 ；
f y相
当
于
f
x,
y
对
卷
积
模
板
1
-
1
做
相
关
(卷
积
)运
算
；
但 是 此 时 两 点 分 别 位 于 i+ 1 2 , j 和 i, j+ 1 2 处 ，
因 此 常 分 别 采 用 2 2模 板 ：
当m 3时
fx,y T0,0f x 1,y 1 T0,1f x 1,y T0,2f x 1,y 1 T1,0f x,y 1 T1,1f x,y T1,2f x,y 1 T2,0f x1,y 1 T2,1f x 1,y T2,2f x1,y 1
1 引言
4）相关与卷积的物理含义
相关运算是将模板当权重矩阵作加权平均； 而卷积先沿纵轴翻转，再沿横轴翻转后再加
100 101 98 97 1010 792 96 106 103 95 892 673 87 121 87 94 871 722 86 133 99 103 85 75 92 99 111 102 78 74 95 102 121 111 112 73
861 102 842 100 881 98 92 90 97 91 90 88
图像平滑本质上低通滤波。将信号的低频部分通过， 而阻截高频的噪声信号。
问题
往往图像边缘也处于高频部分。
2 平滑
1）邻域平均（矩形邻域和圆形邻域）
1 1 1
T3
1 9
1
1
1
1 1 1
0 1 0
Tc 3
1 5
1
1
1
0 1 0
1 1 1 1 1
T5
1
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
25 1 1 1 1 1
100 1011 928 971 100 79 96 1026 1033 952 89 67 87 1211 827 941 87 72 86 133 99 103 85 75 92 99 111 102 78 74 95 102 121 111 112 73
86 102 84 100 88 98 92 90 97 91 90 88
权平均。 如果模板是对称的，那么相关与卷积运算结
果完全相同。 邻域运算实际上就是卷积和相关运算，用信
号分析的观点就是滤波。
2 平滑
图像平滑的目的
是消除或尽量减少噪声的影响，改善图像的质量。
假设
在假定加性噪声是随机独立分布的条件下，利用邻 域的平均或加权平均可以有效的抑制噪声干扰。
从信号分析的观点
设定σ2和n，确定高斯模板权值。如σ2 =2和
n=5：
[i,j]
-2
-1
0
1
2
-2 0.105 0.287 0.135 0.287 0.105
-1 0.287 0.606 0.779 0.606 0.287
0
0.135 0.779
1
0.779 0.135
1 0.287 0.606 0.779 0.606 0.287
m,n 12m,n22m,n
m,n
tan1
2 m,n 1m,n
4 边缘检测
3）常用边缘检测算子
Roberts算子：
fx2fy2fxfy
fi,jfi1,j1fi1,jfi,j1
其卷积模板分别是：
0 1
1 0
H11 0 H20 1
Roberts算子特点是边缘定位准，对噪声敏 感。
4 边缘检测
1 1 1 1 1
0 1 1 1 0
Tc 5
1 21
1 1 1
1 1 1
1 1 1
1 1 1
1
1
1
0 1 1 1 0
注意：大卷积模板可以加大滤波程度，但也会导致图 像细节的损失。
2 平滑
无噪声朱家角风光 有高斯噪声的朱家角风光
2 平滑
通过T3邻域平均后的朱家 通过T5邻域平均后的朱家
角风光
边缘检测：求连续图像f(x,y)梯度的局部最大值 和方向。
f x, y沿r的梯度
f r
f xx rf y来自y rfx cos
fy sin
使 f
f 最大的条件是 r
0
r
$进一步阅读：Gonzalez, p463.
4 边缘检测
4 边缘检测
梯度最大值及其方向
fx sin f y cos 0
100 101 98 97 100 791 96 106 103 95 89 672 87 121 87 94 87 721 86 133 99 103 85 75 92 99 111 102 78 74 95 102 121 111 112 73
826 1012 834 1020 828 981 92 90 97 91 90 88
tan
1
fy
f
x
或
梯度最大值 fx2 fy2
4 边缘检测
最简单的梯度近似计算为：
f x f i, j f i 1, j f y f i, j f i, j 1
m 1 m 1
Q f x, y T * f x, y T i, j f x i, y j i0 j0
1 引言
3）模板（template，filter mask）的相关与 卷积运算
给定图像f(x,y)大小N*N，模板T(i,j)大小m*m （m为奇数）。
常用的相关运算定义为：使模板中心T((m1)/2,(m-1)/2) 与f(x,y)对应。
fx,yTofx,y
m i01m j01Ti,jfxim21,yjm21
Sobel算子1在实0 际1中 最常用1。 2 1
Sobel > Roberts > Gradient > Prewitt
4 边缘检测
4 边缘检测
Lenna Sobel
思考一下：产生出这幅图还 需要什么中间步骤？
的 边 界
4 边缘检测 的 边 界
Lenna Prewitt
4 边缘检测 的 边 界
100 101 918 927 1010 79 96 106 1203 935 892 67 87 121 817 924 871 72 86 133 99 103 85 75 92 99 111 102 78 74 95 102 121 111 112 73
86 102 84 100 88 98 92 90 97 91 90 88
CH7 邻域运算
一、引言 二、平滑 三、中值滤波 四、边缘检测 五、细化 上机实习
1 引言
1）邻域运算
定义 输出图像中每个像素是由对应的输入像素及其一个 邻域内的像素共同决定时的图像运算。
通常邻域是远比图像尺寸小的一规则形状。如下面 情况中，一个点的邻域定义为以该点为中心的一个 圆内部或边界上点的集合。
0
0
0
1 1 1
Prewitt算子：平均、微分对噪声有抑制作用。
4 边缘检测
Sobel算子：与Prewitt算子类似，采用了加权。
1 0 1
1 2 1
H12 0 2 H20 0 0
1 0 1
1 2 1
Isotropic Sobel算子：
1 0 1
1 2 1
H1 2 0 2 H20 0 0
Lenna Roberts
4 边缘检测