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时间:2021-01-23
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1、数字图像处理ppt.◘图像的几何变换包括:图像的空间平移、比例缩放、旋转、仿射变换和图像插值。◘图像几何变换的实质:改变像素的空间位置或估算新空间位置上的像素值。3.1图像的几何变换◘图像几何变换的一般表达式:其中,为变换后图像像素的笛卡尔坐标,为原始图像中像素的笛卡尔坐标。这样就得到了原始图像与变换后图像的像素的对应关系。如果,,则有,即变换后图像仅仅是原图像的简单拷贝。3.1图像的几何变换◘平移变换:若图像像素点平移到,则变换函数为,写成矩阵表达式为:其中,和分别为和的坐标平移量。3.1图像的
2、几何变换3.1图像的几何变换◘比例缩放:若图像坐标缩放到()倍,则变换函数为:其中,分别为和坐标的缩放因子,其大于1表示放大,小于1表示缩小。3.1图像的几何变换◘旋转变换:将输入图像绕笛卡尔坐标系的原点逆时针旋转角度,则变换后图像坐标为:图像旋转变换的示例:(a)原始图像(b)逆时针旋转30度后的图像3.1图像的几何变换◘仿射变换:仿射变换的一般表达式为:平移、比例缩放和旋转变换都是一种称为仿射变换的特殊情况。仿射变换具有如下性质:(1)仿射变换只有6个自由度(对应变换中的6个系数),因此,仿射
3、变换后互相平行直线仍然为平行直线,三角形映射后仍是三角形。但却不能保证将四边形以上的多边形映射为等边数的多边形。(2)仿射变换的乘积和逆变换仍是仿射变换。(3)仿射变换能够实现平移、旋转、缩放等几何变换。3.1图像的几何变换上式可以表示成如下的线性表达式:设定加权因子和的值,可以得到不同的变换。例如,当选定,,,该情况是图像剪切的一种列剪切。(a)原始图像(b)仿射变换后图像3.1图像的几何变换◘透视变换:把物体的三维图像表示转变为二维表示的过程,称为透视变换,也称为投影映射,其表达式为:透视变换
4、也是一种平面映射,并且可以保证任意方向上的直线经过透视变换后仍然保持是直线。透视变换具有9个自由度(其变换系数为9个),故可以实现平面四边形到四边形的映射。3.1图像的几何变换◘灰度插值:(1)最近邻插值法:也称作零阶插值,也就是令变换后像素的灰度值等于距它最近的输入像素的灰度值。特点:造成的空间偏移误差为像素单位,计算简单。但当图像中的像素灰度级有细微变化时,该方法会在图像中产生人工的痕迹。(2)双线性插值也称作一阶插值。该方法通常是沿图像矩阵的每一列(行)进行插值,然后对插值后所得到的矩阵再沿
5、着行(列)方向进行线性插值。特点:当对相邻四个像素点采用双线性插值时,所得表面在邻域处是吻合的,但斜率不吻合。并且双线性灰度插值的平滑作用可能使得图像的细节产生退化,这种现象在进行图像放大时尤其明显。3.1图像的几何变换◘灰度插值:(3)卷积插值法:当图像放大时,图像像素的灰度值插值可以通过卷积来实现,即将输入图像两行两列中间插零值,然后通过低通模板滤波。输入图像邻域插零的邻域一般低通模板有:柱形棱锥形钟形三次B样条3.1图像的几何变换(a)原始图像(b)最近邻插值放大图像(c)双线性插值放大图像
6、(d)三次B样条插值放大图像插值放大示例:3.2图像的离散傅立叶变换◘一维离散傅立叶变换(1D-DFT):1D-DFT的定义:对于有限长序列,其DFT定义为:,1D-DFT的矩阵表示:3.2图像的离散傅立叶变换其中:,,其中的称为变换矩阵。从的构成形式可知,是对称的,即又由,则称为酉矩阵,且,而1D-DFT就称为正交变换。同理可得到反变换的矩阵表示:3.2图像的离散傅立叶变换◘二维离散傅立叶变换(2D-DFT)1、2D-DFT的定义:其中,都是整数,它们的取值范围:2、几个相关参数:傅立叶变换表示
7、为复数形式:上式也可表示成指数形式:通常称为的频谱或幅度谱,为相位。,频谱的平方称为功率谱,即:3.2图像的离散傅立叶变换3、2D-DFT的性质:(1)变换核的可分离性:在离散傅立叶变换中,称为变换核,将代入2D-DFT定义式的正变换中,得该性质说明2D-DFT可通过两次1D-DFT完成,即按如下两种方法来实现2D-DFT:或3.2图像的离散傅立叶变换(2)移位特性:若,则:a.空间移位:b.频域移位:c.移位时幅度不变:,d.频谱中心化:令,则即使的频谱从原点移到中心。(a)原图像(b)
8、F(u
9、,v)
10、的示意图(c)
11、F(u-N/2,v-N/2)
12、的示意图3.2图像的离散傅立叶变换(3)周期性和共轭对称性:a.周期性:其中和为整数。b.共轭对称性:图像为实函数,则具有共轭对称性,即:(4)旋转不变性:若用极坐标,则以及其傅立叶变换就可以转化为和,这样,则3.2图像的离散傅立叶变换从上式可见,空域中函数旋转角度,它的傅立叶变换也旋转同样大小的角度,反之亦然。(a)原始图像(b)频谱(c)图像旋转45o(d)图c的频谱(5)实偶函数的DFT:若,则,仅有余弦项的实部。3.2图
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