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文本内容:
图像增强分为空间域方法和频域方法空间域gxy=T[fxy]T定义在xy的邻域,即操作的是xy的周围,最简单的T就是直接操作在xy,s=Tr,比如对比度增强函数(线性变换,对数变换,幂次变换)图像反转灰度级范围【0,L-1】,S=L-1-r对数变换 clog1+r当显示范围较大时,可以用对数来压缩范围幂函数S=Crk,把窄的映射到一个宽的范围(0r1是变亮,大于1时变暗),先把级数归一化分段线性变换函数:可以拉伸某一区域,灰度切割,位图分层直方图处理hrk=nk灰度级为r有n个,归一化时prk=nk/n直方图均衡增加了对比度一幅图像其像素占有的全部的灰度级且分布均匀,则图像有高的对比度和多变的灰度色调直方图均衡首先灰度级归一化,r∈
[01]0黑色,1白色变换函数满足Tr在
[01]内单调递增,当0=r=1时0=Tr=1离散直方图均衡时均衡后对应的值四舍五入,对应概论为四舍五入到一个值得概论的和,因此均衡一次后再次均衡不改变滤波器掩模线性滤波掩模也叫做卷积核线性空间滤波处理也就是掩模与图像的卷积滤波时添加至少上下各至少m-1左右各n-1个
0.平滑空间滤波用于模糊处理和减少噪声平滑线性滤波输出是包含在掩模邻域内像素的平均值,滤波器也叫均值滤波器,滤波器系数全取1,加权平均值时滤波器系数与权值相关,对应点像素值为:掩模乘积求和后/权值和统计排序滤波是一种非线性空间滤波,由统计排序结果代替中心像素的值中值滤波器提供了一种优秀的去噪声能力,线性平滑滤波器模糊程度低,去椒盐噪声特别效果好锐化空间滤波器突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节一阶微分定义二阶微分拉普拉斯离散拉普拉斯算子可以加上四个对角线拉普拉斯图像增强方法(减去负的,加上正的,使得亮的更亮)由于拉普拉斯算子得到值有正数也有负数,因此采样标定的方式将值变为整数fxy在(xy)的梯度用二维列向量来定义,向量的模这个才是梯度索贝尔算子其中图d为,c为,所以对应于灰度不变的地方值为0,因此可以用来界定图像边缘第四章频域滤波一维傅里叶变换,对应反变换二维傅里叶变换二维...。