《图像的合成》PPT课件.ppt

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1、第10章图像的合成本章要点：图像的差影法图像的逻辑运算10.1图像的差影法本小节介绍：图像的差影法基本理论图像加运算图像减运算10.1.1图像的差影法基本理论差影法实际是对图像进行代数运算的一种不同的叫法。代数运算是指对两幅输入图像进行点对点的加、减、乘、除计算而得到输出图像的运算。图像相加的一个重要应用就是对同一场景的多幅图像求平均值，它可以有效地降低随机噪声的影响。这是因为对于一幅有噪声的图像S（x，y），可以看成是由原始无噪声的图像F（x，y）和噪声G（x，y）叠加而成的，即S（x，y）=G（x，y）+F（x，

2、y）如果叠加在图像上的噪声G（x，y）是非相关、具有零均值的随机噪声时，那么，把针对同一目标物在相同条件下，做M次重复摄取的图像相加，取平均值作为输出图像，即：图像相减：可用于去除一幅图像中所不需要的图案，也可以用于检测同一场景的两幅图之间的变化，例如检测物体运动。作用：对于同一场景的两幅图S(x,y)、F(x,y)，因为是同一场景，所以目标图像的背景是大致相同的，当两幅图进行相减时，相同位置的背景点因为灰度值相同，结果变成了黑点，而目标图像因为位置不同，所以相减后值不为0，处理后的图像就只在两个目标图像的位置有像素点，背景变

3、为全黑。此时，我们计算两个目标之间的距离就非常简单了，这也就达到了检测物体运动的目的。乘法和除法在数字图像处理中一般应用得不多，但它们的用途也很重要。数字化对一幅图像各点的敏感程度可能有变化，乘和除运算有可能纠正这种影响。除运算可产生对颜色和多光谱图像分析十分重要的比率图像，而用一幅图像乘某一图像可以遮住该图像中的某些部分，仅留下感兴趣的物体。10.1.2图像加运算1.理论基础加运算为什么能消减噪声？假定同一目标物在相同条件下，做M次重复摄取的图像S（x，y），其中含有的噪声G（x，y）是非相关、具有零均值的随机噪声，那么图像

4、S（x，y）可以看成是由原始无噪声的图像F（x，y）和噪声G（x，y）叠加而成的，即S（x，y）=G（x，y）+F（x，y）２．实现步骤(1)获取第一幅图的首地址，及图像的高和宽。(2)开辟一块内存缓冲区，并初始化为255。(3)选取进行加运算的第二幅图并获取第二幅图的首地址，及图像的高和宽。(4)将两幅图的对应像素点进行加运算，结果大于255，则置为255，不大于将结果保存下来。(5)将内存中的结果复制回第一幅图的数据区。3.编程代码for(j=1;j

5、//获得原像素指针lpSrc=p_data+wide*j+i;//获得目标像素指针lpDst=temp+wide*j+i;//获得背景像素指针lpSrcBK=p_dataBK+wide*j+i;//进行加运算if((*lpSrc+*lpSrcBK)>255)*lpDst=255;else*lpDst=(*lpSrc+*lpSrcBK);}}4.处理效果图（a）原图（b）背景（c）相加效果图10.1.3图像减运算1.理论基础减运算的目的：为了从图像中去除不需要的图像，只保留所关心的图像。比如医生想观察药物在人身体中的流动情况，但

6、是由于脊椎等的影响，图像很模糊，为了获得清晰的图像，我们可以先获得一张病人未吃药的图像，用带有药物的图像减去没有药物的图像，因为是一个人的影像，所以脊椎等干扰图像是相同的，减处理后，就只剩下药物的影像了。利用这种原理，也可以用来识别物体在特定区域的运动情况。2.实现步骤(1)获取需要提取图像的数据首地址，及图像的高和宽。(2)开辟一块内存缓冲区，初始化为255。(3)选择背景图像，并获取其首地址，及图像的高和宽。(4)用第一幅图像的每一个像素点的灰度值减去背景图像的相应像素的灰度值，结果小于0，则该点置为0，不小于0，则保存在

7、缓冲区中。(5)将内存中的结果复制回第一幅图的数据区。3.编程代码//进行每个像素的减运算for(j=1;j

8、a)原图(b)背景(c)相减效果图10.2图像的逻辑运算本节介绍六种运算是用来处理两幅二值图:与运算或运算非运算或非运算与非运算异或运算10.2.1与运算1.实现步骤(1)把二值图像转化为0、1值；(2)循环两幅图像的像素点；(3)像素点相与；(4)把0、1值转化