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时间:2020-03-03
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1、图像预处理一・般情况下,成像系统获収的图像(即原始图像)山于受到种种条件限制和随机F扰,往往不能在视觉系统中直接使用,必须在视觉信息处理的早期阶段対原始图像进行灰度校止、噪声过滤等图像预处理.对机器视觉系统來说,所用的图像预处理方法并不考虑图像降质原因,只将图像中感兴趣的特征有选择地突出,衰减其不需要的特征,故预处理后的输出图像并不需要去逼近原图像.这类图像预处理方法统称为图像增强.图像増强技术主要有两种方法:空问域法和频率域法.空间域方法主要是在空间域内对图像像素直接运算处理.频率域方法就是在图像的某种变换域,对图像的变换值进行运算,如先对图像进行付立叶变换,再对图像的频谱进行某种计算(
2、如滤波等),最后将计算后的图像逆变换到空间域.本章首先讨论直方图修正方法,然后介绍齐种滤波技术,其中,高斯平滑滤波器将作比较深入的讨论.5・1直方图修止许多图像的灰度值是非均匀分布的,其中灰度值集中在一个小区间内的图像是很常见的(图5.2(a)所示的对比度很弱的图像).直方图均衡化是一种通过重新均匀地分布齐灰度值來增强图像对比度的方法.经过直方图均衡化的图像对二值化阈值选収十分有利.一般来说,直方图修止能提高图像的主观质量,因此在处理艺术图像时非常有用.(Z-Q)+Z]直方图修止的一个简单例子是图像尺度变换:把在灰度区间[d,b]内的像索点映射到区间.一般情况下,山于曝光不充分,原始图像灰
3、度区间[d,切常常为空间的子空间,此时,将原区间内的像索点乙映射成新区间内像素点才的函数表示为(5.1)上述函数的曲线形状见图5.1(a).±述映射关系实际上将[。,切区间扩展到区间匕,$」上,使曝光不充分的图像黑的更黑,白的更白.如果图像的大多数像素灰度值分布在区间[a,h],则可以使用图5.1(b)所示的映射函数:S一可b-a(Z_d)+Z]ab(5.2)若要突出图像中具有某些灰度值物体的细节,而乂不牺牲其它灰度上的细节,可以采用分段灰度变换,使需要的细节灰度值区间得到拉伸,不需要的细节得到压缩,以增强对比度,如图5.1(c)所示.当然也可以采用连续平滑函数进行灰度变
4、换,见图5.1(d).这一方法存在的问题是,当直方图被延伸后,所得到的新克方图并不均匀,也就是说,齐灰图像预处理一・般情况下,成像系统获収的图像(即原始图像)山于受到种种条件限制和随机F扰,往往不能在视觉系统中直接使用,必须在视觉信息处理的早期阶段対原始图像进行灰度校止、噪声过滤等图像预处理.对机器视觉系统來说,所用的图像预处理方法并不考虑图像降质原因,只将图像中感兴趣的特征有选择地突出,衰减其不需要的特征,故预处理后的输出图像并不需要去逼近原图像.这类图像预处理方法统称为图像增强.图像増强技术主要有两种方法:空问域法和频率域法.空间域方法主要是在空间域内对图像像素直接运算处理.频率域方法
5、就是在图像的某种变换域,对图像的变换值进行运算,如先对图像进行付立叶变换,再对图像的频谱进行某种计算(如滤波等),最后将计算后的图像逆变换到空间域.本章首先讨论直方图修正方法,然后介绍齐种滤波技术,其中,高斯平滑滤波器将作比较深入的讨论.5・1直方图修止许多图像的灰度值是非均匀分布的,其中灰度值集中在一个小区间内的图像是很常见的(图5.2(a)所示的对比度很弱的图像).直方图均衡化是一种通过重新均匀地分布齐灰度值來增强图像对比度的方法.经过直方图均衡化的图像对二值化阈值选収十分有利.一般来说,直方图修止能提高图像的主观质量,因此在处理艺术图像时非常有用.(Z-Q)+Z]直方图修止的一个简单
6、例子是图像尺度变换:把在灰度区间[d,b]内的像索点映射到区间.一般情况下,山于曝光不充分,原始图像灰度区间[d,切常常为空间的子空间,此时,将原区间内的像索点乙映射成新区间内像素点才的函数表示为(5.1)上述函数的曲线形状见图5.1(a).±述映射关系实际上将[。,切区间扩展到区间匕,$」上,使曝光不充分的图像黑的更黑,白的更白.如果图像的大多数像素灰度值分布在区间[a,h],则可以使用图5.1(b)所示的映射函数:S一可b-a(Z_d)+Z]ab(5.2)若要突出图像中具有某些灰度值物体的细节,而乂不牺牲其它灰度上的细节,可以采用分段灰度变换,使需要的细节灰度值区间得
7、到拉伸,不需要的细节得到压缩,以增强对比度,如图5.1(c)所示.当然也可以采用连续平滑函数进行灰度变换,见图5.1(d).这一方法存在的问题是,当直方图被延伸后,所得到的新克方图并不均匀,也就是说,齐灰度值所对应的像素数并不相等.因此,更好的方法应该是既能扩展克方图,又能使直方图真正地呈现均匀性.灰度变换如果预先设定灰度值分布,那么就可以用下而的方法:假定门是原直方图中在灰度级Z,上的像索点的数目,4是要得到的直方图在
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