数字图像处理基本运算.ppt

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1、基本运算分类点运算代数运算几何运算直方图三数字图像处理中基本运算3.1、数字图像处理基本运算的分类图像处理基本功能按图像处理的输出形式:1）单幅图像→单幅图像,如图3.1.1(a).2）多幅图像→单幅图像,如图3.1.1(b).3）单（或多）幅图像→数字或符号等。如图3.1.1(c).3.1.1图像处理的基本功能2基本运算分类点运算：图像的点处理运算(PointOperation)将输入图像映射为输出图像，输出图像每个像素点的灰度值仅由对应输入像素点的值决定。它常用于改变图像的灰度范围及分布，是图像数字化及图像显示的重要工具。点处理运算因其作用性质有时也被称为

2、对比度增强、对比度拉伸或灰度变换等。设输入图像各点的像素值为A(x,y)，输出图像各点的像素值为B(x,y)，则点处理运算可表示为：邻域运算：输出图像中每个象素的灰度值由输入图像的一个邻域内的几个象素的灰度值共同决定。邻域处理是根据输入图像某像素F（x,y）的一个小邻域N（F（x,y））中的像素值，按某种函数关系来计算出输出像素G（x,y）点的像素值的方法。其数学关系可表示为：3.2、点运算作用：改变图像数据占据的灰度范围。对比度增强、灰度变换几种典型的点运算：1、图像的亮度调整图3.2.1原始图像亮度增加亮度降低2、对比度调整----图像拉伸（1）灰度的线性

3、变换:它是将图像中所有点的灰度按线性变换函数进行变换。设原图像f(x,y)灰度范围：［a,b］变换后图像g(x,y)灰度范围：［c,d］则线性变换可表示为讨论：1)d-c=b-a,图像对比度不变.c=a,没有变化，图3.2.2(a)c不等于a,灰度调整，图3.2.1.2）d-c>b-a,图像灰度拉伸，对比度增强，图3.2.2(b);3）d-c

4、，如图4.1.1所示。图4.1.1灰度线性变换在灰度的线性变换中:当a＞1时，输出图像的对比度将增大；当a＜1时，输出图像的对比度将减小；当a＝1且b≠0时，所进行的操作仅使所有像素的灰度值上移或下移，其效果是使整个图像更暗或更亮；如果a＜0，则暗区域将变亮，亮区域将变暗，这时完成图像的求补运算。特殊情况下:当a＝1，且b＝0时，输出图像和输入图像相同；当a＝-1，且b＝255时，输出图像的灰度值将反转(负片）。问题：运算后的灰度值超出灰度范围，怎么办？原始图像灰度线性变换处理示例取a=0.4,b=0对比度减小（2）分段灰度的线性变换目的：突出感兴趣的目标或灰

5、度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰度区域分段线性变换对灰度区间［0,a］和［b,Mf］加以压缩，［a,b］进行扩展。通过细心调整折线拐点的位置及控制分段直线的斜率，可对任一灰度区间进行扩展或压缩。适用于：在黑色或白色附近有噪声干扰的情况。如,照片中的划痕等。灰度线性变换处理示例比较图中两图像的灰度拉伸前后的直方图可以发规原图像0～50的灰度区间被拉伸到0～150；50～200的灰度区间被压缩到100～150；200～255的灰度区间被拉伸到150～255。线性变换斜率为2斜率为2.5分段线性变换（50，100；180，220）（50，30；200，220）（3

6、）非线性变换常见的几种非线性变换函数3.3、代数运算1.定义：两幅图像进行点对点的加、减、乘、除计算。*g(i,j)>255g(i,j)=255g(i,j)<0g(i,j)=0org(i,j)=

7、g(i,j)

8、2、应用1）运用减法运算，去除图像的附加噪声去除不需要的叠加性图案检测同一场景两幅图象之间的变化计算物体边界的梯度运用减法运算，可检测同一场景中两幅图像的变化，如运动目标的跟踪及故障检测2）加法运算可以降低加性随机噪声通过对多幅图像求平均实现3)实现遥感图像的比值处理a)扩大不同地物的光谱b)消除阴影的影响4)乘法运算，可以用来遮掉图像的一部分。如将一幅

9、图像与二值图像相乘、掩模操作加法运算:去除“叠加性”噪音生成图象叠加效果对于两个图象f(x,y)和h(x,y)的均值有：g(x,y)=1/2f(x,y)+1/2h(x,y)会得到二次暴光的效果。推广这个公式为：g(x,y)=αf(x,y)+βh(x,y)其中α+β=1我们可以得到各种图象合成的效果，也可以用于两张图片的衔接乘法主要应用举例图象的局部显示:用二值蒙板图象与原图象做乘法3.4、几何运算水平镜像垂直镜像图像转置45度旋转60度旋转90度旋转图像缩放（0.5,0.5）图像平移（100，100）1）概述图像的几何变换，是指使用户获得或设计的原始图像，按

10、照需要产生大小、形状和位置的变化。基本