1、2022-4-211圖像增強(qiáng)Image enhancement實(shí)時(shí)圖像增強(qiáng)系統(tǒng)2022-4-2135.1 圖像增強(qiáng)的概念 圖像增強(qiáng)是采用一系列技術(shù)去圖像增強(qiáng)是采用一系列技術(shù)去改善圖像改善圖像的視覺(jué)的視覺(jué)效果，或?qū)D像轉(zhuǎn)化成一種更效果，或?qū)D像轉(zhuǎn)化成一種更適合適合于人或機(jī)器進(jìn)行于人或機(jī)器進(jìn)行分析和處理分析和處理的形式。的形式。 例如采用一系列技術(shù)有選擇地突出某些感興趣例如采用一系列技術(shù)有選擇地突出某些感興趣的信息，同時(shí)抑制一些不需要的信息，提高圖像的的信息，同時(shí)抑制一些不需要的信息，提高圖像的使用價(jià)值。使用價(jià)值。2022-4-214美容處理2022-4-215改變對(duì)比度改變對(duì)比度2022-4-2

2、16去除噪聲去除噪聲2022-4-217增強(qiáng)邊緣Original blood imageEdge map2022-4-218圖像增強(qiáng)技術(shù)圖像增強(qiáng)技術(shù) 擴(kuò)展對(duì)比度擴(kuò)展對(duì)比度 增強(qiáng)圖像中對(duì)象的邊緣增強(qiáng)圖像中對(duì)象的邊緣 消除噪聲消除噪聲 保留某些特性，抑制另一些特性保留某些特性，抑制另一些特性 彩色增強(qiáng)彩色增強(qiáng)2022-4-219 地位：地位：圖像增強(qiáng)是圖像處理的一個(gè)重要分支，圖像增強(qiáng)是圖像處理的一個(gè)重要分支， 是圖像邊緣提取、圖像分割等處理的基礎(chǔ)。是圖像邊緣提取、圖像分割等處理的基礎(chǔ)。目的：目的：改善圖像的視覺(jué)效果；改善圖像的視覺(jué)效果； 突出圖像特征，便于計(jì)算機(jī)處理突出圖像特征，便于計(jì)算機(jī)處理圖像

3、預(yù)處理圖像預(yù)處理(preprocessing)-(preprocessing)-為后續(xù)處理為后續(xù)處理與分析做準(zhǔn)備與分析做準(zhǔn)備. .2022-4-2110圖像增強(qiáng)方法 基于空間域的方法（空域增強(qiáng)）基于空間域的方法（空域增強(qiáng)） 基于變換域的方法基于變換域的方法( (頻域增強(qiáng)頻域增強(qiáng)) ) 全局增強(qiáng)全局增強(qiáng) 局部增強(qiáng)局部增強(qiáng) 根據(jù)增強(qiáng)處理在頻率域還是空間域進(jìn)行，劃分為： 根據(jù)圖像處理策略劃分為：2022-4-2111空間域空間域圖像增強(qiáng)圖像增強(qiáng)頻率域頻率域灰度變換灰度變換空域?yàn)V波空域?yàn)V波直接灰度變換直接灰度變換直方圖修正法直方圖修正法圖像的代數(shù)運(yùn)算圖像的代數(shù)運(yùn)算直方圖均衡化直方圖均衡化直方圖規(guī)定化直

4、方圖規(guī)定化圖像平滑圖像平滑圖像銳化圖像銳化高通濾波高通濾波低通濾波低通濾波帶通、帶阻濾波帶通、帶阻濾波 圖像增強(qiáng)方法2022-4-21125.2 直方圖增強(qiáng)（一）直（一）直方圖方圖Histogram Histogram 用于表示圖象灰度分布情況的統(tǒng)計(jì)圖表。通過(guò)用于表示圖象灰度分布情況的統(tǒng)計(jì)圖表。通過(guò)直方圖可以大致判斷一幅圖像的質(zhì)量直方圖可以大致判斷一幅圖像的質(zhì)量. .如圖像如圖像的對(duì)比度的對(duì)比度, ,圖像的動(dòng)態(tài)范圍等信息，對(duì)灰度分圖像的動(dòng)態(tài)范圍等信息，對(duì)灰度分布形式作校正來(lái)修正圖像灰度，最終達(dá)到圖像布形式作校正來(lái)修正圖像灰度，最終達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的增強(qiáng)的目的。2022-4-2113直方圖演示及

5、直方圖演示及MATLAB代碼：代碼：Im=imread(pout.tif);figure;imshow(Im);figure;imhist(Im,128) %作作b的灰度直方圖，的灰度直方圖，128可改為可改為64, 256等等pout.tifpout 的直方圖的直方圖(n=128)pout 的直方圖的直方圖(n=64)2022-4-2114不使用不使用imhist函數(shù)，自行繪制直方圖的代碼：函數(shù)，自行繪制直方圖的代碼：I=imread(pout.tif);n=input(請(qǐng)輸入直方圖等級(jí)數(shù)：請(qǐng)輸入直方圖等級(jí)數(shù)：)figure;subplot(2,1,1);imshow(I);pr=zeros

6、(1,n);delt=256/n;for i=1:n pr(i)=nnz(I=delt*(i-1) & Idelt*i);endsubplot(2,1,2);bar(1:n,pr);2022-4-2115直方圖均衡化(Histogram Equalization) 基本思想：基本思想：是將原始圖像的直方圖變換為均勻分是將原始圖像的直方圖變換為均勻分布的形式，增加像素灰度值的動(dòng)態(tài)范圍，從而達(dá)布的形式，增加像素灰度值的動(dòng)態(tài)范圍，從而達(dá)到增強(qiáng)圖像整體對(duì)比度的效果。到增強(qiáng)圖像整體對(duì)比度的效果。 圖像均衡化處理后，圖像各灰度級(jí)具有相同的出現(xiàn)圖像均衡化處理后，圖像各灰度級(jí)具有相同的出現(xiàn)頻數(shù)，圖像包

7、含的信息量最大。頻數(shù)，圖像包含的信息量最大。 2022-4-2116圖像Lena的直方圖 均衡后圖像Lena的直方圖 原始Lena圖像 直方圖均衡后的Lena圖像 直方圖均衡化效果演示（直方圖均衡化效果演示（1 1）2022-4-2117直方圖均衡化效果演示（直方圖均衡化效果演示（2 2）2022-4-2118均衡化后圖像：均衡化后圖像：2022-4-2119直方圖均衡化 設(shè)圖象的象素總數(shù)為設(shè)圖象的象素總數(shù)為n，分，分L個(gè)灰度級(jí)。個(gè)灰度級(jí)。 列出原始圖象歸一化的灰度級(jí)列出原始圖象歸一化的灰度級(jí)0sk1， 統(tǒng)計(jì)各灰度級(jí)的象素?cái)?shù)目統(tǒng)計(jì)各灰度級(jí)的象素?cái)?shù)目n k=0,1,2,.,L-1 計(jì)算各灰度級(jí)的

8、頻數(shù)計(jì)算各灰度級(jí)的頻數(shù) 計(jì)算累計(jì)分布函數(shù)計(jì)算累計(jì)分布函數(shù) kikiiisnnspkt00)()(具體算法：具體算法：2022-4-2120 計(jì)算映射后的輸出圖像的灰度級(jí)計(jì)算映射后的輸出圖像的灰度級(jí) gk，k=0,1,2,.,P-1, P 輸出圖像灰度級(jí)的個(gè)數(shù)輸出圖像灰度級(jí)的個(gè)數(shù)。 INT是取整的符號(hào)。是取整的符號(hào)。 統(tǒng)計(jì)新直方圖各灰度級(jí)象素統(tǒng)計(jì)新直方圖各灰度級(jí)象素n(gk k=0,1,2,.,P-1 計(jì)算輸出圖像的直方圖計(jì)算輸出圖像的直方圖n(gk 用用t 和和gk映射關(guān)系調(diào)整原始圖像的灰度級(jí)，獲映射關(guān)系調(diào)整原始圖像的灰度級(jí)，獲 得直方圖均勻分布的輸出圖像。得直方圖均勻分布的輸出圖像。 5 .

9、0)()1(ktLINTgk直方圖均衡化2022-4-2121例：設(shè)圖象有例：設(shè)圖象有6464* *64=409664=4096個(gè)象素，有個(gè)象素，有8 8個(gè)灰度級(jí)，灰度分布個(gè)灰度級(jí)，灰度分布如表所示。進(jìn)行如表所示。進(jìn)行直直方圖均衡化方圖均衡化。skr0=0/7r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1 nk 790102385065632924512281p(sk) 0.190.250.210.160.080.060.030.02k012345672022-4-21221. 1. 由累計(jì)分布函數(shù)計(jì)算由累計(jì)分布函數(shù)計(jì)算t tk k。 nk 790102385

10、065632924512281p(sk) 0.190.250.210.160.080.060.030.02tk計(jì)算計(jì)算 0.190.440.650.810.890.950.981.00skr0=0/7r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1k012345672022-4-2123 nk 790102385065632924512281p(sk) 0.190.250.210.160.080.060.030.02tk計(jì)算計(jì)算 0.190.440.650.810.890.950.981.00tk舍入舍入 135667772. 2. 把計(jì)算的把計(jì)算的tktk安排

11、到安排到8 8個(gè)灰度級(jí)中。個(gè)灰度級(jí)中。skr0=0/7r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1k012345672022-4-2124 nk 790102385065632924512281p(sk) 0.190.250.210.160.080.060.030.02tk計(jì)算計(jì)算 0.190.440.650.810.890.950.981.00tk舍入舍入 13566777gk nsk 7901023850985448p(gk) 0.190.250.210.240.113. 3. 重新命名重新命名t tk k，歸并相同灰度級(jí)的象素?cái)?shù)。，歸并相同灰度級(jí)的象素

12、數(shù)。skr0=0/7r1=1/7r2=2/7r3=3/7r4=4/7r5=5/7r6=6/7r7=1k012345672022-4-2125均衡化前后均衡化前后直直方圖比較方圖比較2022-4-2126直方圖均衡化 結(jié)論：結(jié)論： 1 1）均衡化后直方圖趨向平坦，灰級(jí)減少，灰度）均衡化后直方圖趨向平坦，灰級(jí)減少，灰度合并。合并。 2 2）變換后，含有象素?cái)?shù)多的幾個(gè)灰級(jí)間隔被拉）變換后，含有象素?cái)?shù)多的幾個(gè)灰級(jí)間隔被拉大了，壓縮的只是象素?cái)?shù)少的幾個(gè)灰度級(jí)，實(shí)大了，壓縮的只是象素?cái)?shù)少的幾個(gè)灰度級(jí)，實(shí)際視覺(jué)能夠接收的信息量大大地增強(qiáng)了。際視覺(jué)能夠接收的信息量大大地增強(qiáng)了。2022-4-21272022-

13、4-21282022-4-21292022-4-2130原圖像原圖像變換后圖像變換后圖像2022-4-2131直方圖均衡化 MATLAB中，可以使用中，可以使用histeq函數(shù)實(shí)現(xiàn)直方函數(shù)實(shí)現(xiàn)直方圖均衡化。函數(shù)的調(diào)用方法為：圖均衡化。函數(shù)的調(diào)用方法為： J,T= histeq (I,N) 該函數(shù)對(duì)圖像該函數(shù)對(duì)圖像I進(jìn)行變換，返回有進(jìn)行變換，返回有N個(gè)灰度級(jí)個(gè)灰度級(jí)的圖像的圖像J，J中的每個(gè)灰度級(jí)具有大致相等的像素中的每個(gè)灰度級(jí)具有大致相等的像素點(diǎn)，所以圖像點(diǎn)，所以圖像J的直方圖比較平坦，的直方圖比較平坦，N的默認(rèn)值為的默認(rèn)值為64。T是轉(zhuǎn)換函數(shù)。是轉(zhuǎn)換函數(shù)。2022-4-2132例：例： I=

14、imread(pout.tif);I=imread(pout.tif); imshow(I);imshow(I); figure,imhist(I);figure,imhist(I); J,T=histeq(I,64)J,T=histeq(I,64) figure,imshow(J);figure,imshow(J); figure,imhist(J);figure,imhist(J); figure,plot(0:255)/255,T)figure,plot(0:255)/255,T)；2022-4-2133原始圖與其直方圖2022-4-2134均衡化后的結(jié)果2022-4-2135增強(qiáng)函數(shù)T

15、2022-4-2136根據(jù)特點(diǎn)分為：線性根據(jù)特點(diǎn)分為：線性(linear) 非線性非線性(nonlinear) 。 根據(jù)功能分為：平滑根據(jù)功能分為：平滑 (smoothing) 銳化銳化(sharpening)。空間濾波是在圖像空間借助模板進(jìn)行鄰域操作空間濾波是在圖像空間借助模板進(jìn)行鄰域操作完成的。完成的。5.3 空間濾波增強(qiáng)2022-4-2137一、平滑濾波平滑濾波平滑濾波：減弱或消除圖像中的噪聲成分，即減弱或消除圖像中的噪聲成分，即傅立葉空間的高頻分量，但不影響低頻分量。傅立葉空間的高頻分量，但不影響低頻分量。高頻分量對(duì)應(yīng)圖象中的區(qū)域邊緣等灰度值，具有高頻分量對(duì)應(yīng)圖象中的區(qū)域邊緣等灰度值，

16、具有較大較快變化的部分，濾波器將這些分量濾去，較大較快變化的部分，濾波器將這些分量濾去，可減少局部灰度起伏，使圖象變得平滑，從而提可減少局部灰度起伏，使圖象變得平滑，從而提高圖像的信噪比。高圖像的信噪比。2022-4-2138方法：方法：均值濾波、中值濾波、多圖像平均法等。均值濾波、中值濾波、多圖像平均法等。目的：目的： 改善圖像的質(zhì)量；改善圖像的質(zhì)量； 消除噪聲。消除噪聲。平滑濾波2022-4-2139(1) 問(wèn)題的引入問(wèn)題的引入真遺憾！圖片變真遺憾！圖片變“丑丑”了！了！ 圖象受圖象受噪聲噪聲污污染，圖象質(zhì)量染，圖象質(zhì)量下降。下降。 哇，真漂亮！哇，真漂亮！平滑濾波2022-4-2140什

17、么是圖象噪聲？什么是圖象噪聲？(2)圖象噪聲圖象噪聲圖象在生成、傳輸和數(shù)字化的過(guò)程中，常常會(huì)引入一些隨機(jī)誤圖象在生成、傳輸和數(shù)字化的過(guò)程中，常常會(huì)引入一些隨機(jī)誤差，導(dǎo)致圖象質(zhì)量下降。這種使圖象質(zhì)量下降的隨機(jī)誤差稱為差，導(dǎo)致圖象質(zhì)量下降。這種使圖象質(zhì)量下降的隨機(jī)誤差稱為圖象噪聲。圖象噪聲。 =+g(i, j )f (i, j )n(i, j )=+2022-4-2141l椒鹽噪聲（椒鹽噪聲（Salt-Pepper Impulsive Noise） 受噪聲干擾的圖像像素以受噪聲干擾的圖像像素以50%的相同概率等于的相同概率等于圖像灰度的最大或最小的可能取值圖像灰度的最大或最小的可能取值l隨機(jī)值脈沖

18、噪聲隨機(jī)值脈沖噪聲 受噪聲干擾圖像點(diǎn)取值均勻分布于圖像灰度的受噪聲干擾圖像點(diǎn)取值均勻分布于圖像灰度的最大與最小可能取值之間。最大與最小可能取值之間。 常見(jiàn)噪聲模型有：常見(jiàn)噪聲模型有：l高斯白噪聲高斯白噪聲 噪聲在整個(gè)平面的概率密度函數(shù)為一維正態(tài)分噪聲在整個(gè)平面的概率密度函數(shù)為一維正態(tài)分布（高斯分布）。布（高斯分布）。 2022-4-2142噪聲及受不同噪聲污染的圖片效果顯示噪聲及受不同噪聲污染的圖片效果顯示椒椒鹽鹽噪噪聲污聲污染后染后圖圖象象高斯白噪高斯白噪聲污聲污染的染的圖圖象象隨隨機(jī)噪機(jī)噪聲污聲污染后染后圖圖象象2022-4-2143怎么從圖象中去掉噪聲？怎么從圖象中去掉噪聲？f (i,

19、j )f(i,j)g(i,j)n(i,j)+=去噪處理去噪處理由于噪聲信號(hào)的隨機(jī)性，一般很難將噪聲完全去掉。由于噪聲信號(hào)的隨機(jī)性，一般很難將噪聲完全去掉。因此，問(wèn)題變成：因此，問(wèn)題變成：如何從如何從g(i,j)中得到對(duì)中得到對(duì)f(i,j)的最好估計(jì)的最好估計(jì) ？( , )f i j2022-4-2144目的目的: :方法：方法：簡(jiǎn)單有效簡(jiǎn)單有效常使用的兩種點(diǎn)處理方法常使用的兩種點(diǎn)處理方法: : 均值濾波均值濾波 中值濾波中值濾波 (3)圖象平滑圖象平滑 減少或消除圖象噪聲，以改善視覺(jué)效果；減少或消除圖象噪聲，以改善視覺(jué)效果； 去掉干擾信號(hào)，以便于圖象識(shí)別與處理等。去掉干擾信號(hào)，以便于圖象識(shí)別與

20、處理等。2022-4-21451 1、均值濾波法、均值濾波法 最常用的線性平滑濾波器。最常用的線性平滑濾波器。基本思想：基本思想：用一個(gè)像素鄰域平均值來(lái)代替用一個(gè)像素鄰域平均值來(lái)代替原來(lái)像素的灰度值，作為濾波結(jié)果。原來(lái)像素的灰度值，作為濾波結(jié)果。2022-4-2146 常見(jiàn)的平滑算法是將原圖中一個(gè)象素的灰度常見(jiàn)的平滑算法是將原圖中一個(gè)象素的灰度值和它周?chē)徑藗€(gè)象素的灰度值相加，然后求值和它周?chē)徑藗€(gè)象素的灰度值相加，然后求平均作為新圖象中該象素的灰度值。對(duì)平均作為新圖象中該象素的灰度值。對(duì)3 x 3的模的模板來(lái)說(shuō)，最簡(jiǎn)單的是取所有的系數(shù)為板來(lái)說(shuō)，最簡(jiǎn)單的是取所有的系數(shù)為1。鄰域平均法111

21、11111191 應(yīng)用：去噪；去除圖像中的不相干細(xì)節(jié)應(yīng)用：去噪；去除圖像中的不相干細(xì)節(jié)2022-4-2147 加權(quán)平均是指加權(quán)平均是指不同的系數(shù)不同的系數(shù)乘以像素。一般取處乘以像素。一般取處于模板于模板中心位置的像素的權(quán)值為最大中心位置的像素的權(quán)值為最大。加權(quán)平均法 實(shí)際中，為保證模板系數(shù)為整數(shù)，常取模板實(shí)際中，為保證模板系數(shù)為整數(shù)，常取模板周邊最小系數(shù)為周邊最小系數(shù)為1，內(nèi)部系數(shù)成比例增加，中心，內(nèi)部系數(shù)成比例增加，中心系數(shù)最大。系數(shù)最大。 加權(quán)平均是鄰域平均法的修正。加權(quán)平均是鄰域平均法的修正。2022-4-2148 常用模板有：常用模板有：121242121161111121111101

22、2022-4-2149均值濾波過(guò)程演示均值濾波過(guò)程演示原始圖象原始圖象 g(i,j)濾波后的圖象濾波后的圖象 f(i,j)以以 33模板為例模板為例 , 均值濾波的算法為均值濾波的算法為:1348103185015424673456122134542781171313712127811 3 4 3 18 5 5 4 249 7() 13 4 8 18 5 0 4 24 69 8() 2022-4-2150“”表示無(wú)法進(jìn)行模板操作的像素點(diǎn)。表示無(wú)法進(jìn)行模板操作的像素點(diǎn)。 解決這個(gè)問(wèn)題可以采用兩種簡(jiǎn)單方法：解決這個(gè)問(wèn)題可以采用兩種簡(jiǎn)單方法：一種方法是忽略一種方法是忽略圖像邊界數(shù)據(jù)，圖像邊界數(shù)據(jù)，

23、另一種方法是在圖像四周復(fù)制原圖像邊界另一種方法是在圖像四周復(fù)制原圖像邊界像素的值，從而使卷積核懸掛在圖像四周時(shí)可以進(jìn)行正常的像素的值，從而使卷積核懸掛在圖像四周時(shí)可以進(jìn)行正常的計(jì)算。計(jì)算。 其次，其次，是計(jì)算出來(lái)的像素值的動(dòng)態(tài)范圍問(wèn)題，是計(jì)算出來(lái)的像素值的動(dòng)態(tài)范圍問(wèn)題， 對(duì)此可對(duì)此可簡(jiǎn)單地將其值置為簡(jiǎn)單地將其值置為0 0或或255255即可。即可。 2022-4-2151圖片處理結(jié)果演示圖片處理結(jié)果演示 1: 33窗窗口均值濾口均值濾波后的圖波后的圖象象 77窗口均值窗口均值濾波后的圖象濾波后的圖象圖象邊緣變圖象邊緣變模糊模糊仍然包含很多噪聲信號(hào)！原始原始圖圖象象椒椒鹽鹽噪噪聲污聲污染后染后圖

24、圖象象2022-4-2152圖片處理結(jié)果演示圖片處理結(jié)果演示 2: 可以看出，均值濾波對(duì)高可以看出，均值濾波對(duì)高斯白噪聲的濾波效果要比斯白噪聲的濾波效果要比對(duì)椒鹽噪聲的效果好！對(duì)椒鹽噪聲的效果好！33 窗口均值濾波窗口均值濾波77 窗口均值濾波窗口均值濾波原始原始圖圖象象高斯白噪高斯白噪聲污聲污染的染的圖圖象象2022-4-2153(4 )均值濾波的優(yōu)缺點(diǎn)總結(jié)均值濾波的優(yōu)缺點(diǎn)總結(jié): 優(yōu)點(diǎn)優(yōu)點(diǎn): 實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單; ; 對(duì)高斯白噪聲很有效。對(duì)高斯白噪聲很有效。 缺點(diǎn)缺點(diǎn): 對(duì)椒鹽噪聲效果不好。對(duì)椒鹽噪聲效果不好。 隨著濾波窗口的增大，會(huì)使圖象邊緣模糊，隨著濾波窗口的增大，會(huì)使圖象邊緣模糊， 而圖

25、象的邊緣往往是一類有效的信息；而圖象的邊緣往往是一類有效的信息；2022-4-2154a=imread(rice.png);subplot(1,2,1),imshow(a,0,255);c=0.1 0.1 0.1 0.1 0.2 0.1 0.1 0.1 0.1;d=conv2(c,a);subplot(1,2,2),imshow(d,0,255);均值濾波均值濾波MATLAB代碼演示代碼演示2022-4-2155MATLABMATLAB實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)主要是針對(duì)圖像的各種噪聲而言的，圖像增強(qiáng)主要是針對(duì)圖像的各種噪聲而言的，為了說(shuō)明濾波方法的用途，需要模擬各種噪聲為了說(shuō)明濾波方法的用途，需要模擬

26、各種噪聲來(lái)分析濾波效果。來(lái)分析濾波效果。MATLAB的圖像處理工具箱提供的圖像處理工具箱提供imnoise函數(shù)，函數(shù)，可以用該函數(shù)給圖像添加不同類型的噪聲。可以用該函數(shù)給圖像添加不同類型的噪聲。2022-4-2156MATLAB實(shí)現(xiàn)該函數(shù)的調(diào)用格式如下該函數(shù)的調(diào)用格式如下:J=imnoise(I,type,parameters);其中，其中，I為加噪聲前的圖像，為加噪聲前的圖像，J為加噪聲后的圖像，為加噪聲后的圖像，type為噪聲類型。為噪聲類型。imnoise函數(shù)能夠產(chǎn)生函數(shù)能夠產(chǎn)生5種噪聲。種噪聲。2022-4-2157imnoise函數(shù)支持的噪聲類型及參數(shù)說(shuō)明函數(shù)支持的噪聲類型及參數(shù)說(shuō)明

27、類型參數(shù)說(shuō)明gaussianm,v均值為m,方差為v的高斯噪聲localvarv均值為0,方差為v的高斯噪聲possion無(wú)泊松噪聲Salt & pepperd密度為d的淑鹽噪聲speclev均值為0,方差為v的均勻分布的隨機(jī)噪聲2022-4-2158MATLAB實(shí)現(xiàn) 在在MATLAB中可通過(guò)調(diào)用中可通過(guò)調(diào)用filter2函數(shù)和函數(shù)和fspecial函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。 filter2：二維線性數(shù)字濾波，主要形式為：二維線性數(shù)字濾波，主要形式為 Y=filter2(B,X), 使用矩陣使用矩陣B中的二維濾波器對(duì)數(shù)據(jù)中的二維濾波器對(duì)數(shù)據(jù)X進(jìn)行濾進(jìn)行濾波波,結(jié)果存儲(chǔ)在結(jié)果存儲(chǔ)在Y中。中

28、。2022-4-2159MATLAB實(shí)現(xiàn)fspecial,產(chǎn)生指定的濾波器，主要形式產(chǎn)生指定的濾波器，主要形式為：為： H=fspecial(type) H=fspecial(type，parameters) type為指定濾波器的種類，為指定濾波器的種類，parameters是與濾波器有關(guān)的參數(shù)。是與濾波器有關(guān)的參數(shù)。2022-4-2160Matlab中預(yù)定義的濾波器種類及有關(guān)參數(shù)類型參數(shù)說(shuō)明averagehsize均值濾波,hsize指定鄰域的行列數(shù)diskradius圓形均值濾波器gaussianhsize,sigama標(biāo)準(zhǔn)偏差為s，大小為h的高斯低通濾波器laplacianalpha由

29、a(0-1)決定的二維拉普拉斯操作loghsize,sigama標(biāo)準(zhǔn)偏差為s，大小為h的log算子motionlen,theta按角度t移動(dòng)l個(gè)像素的運(yùn)動(dòng)濾波器prewitt無(wú)邊緣提取算子sobel無(wú)邊緣提取算子unsharpalpha掩模濾波器2022-4-2161I1=imread(blood1.tif)I=imnoise(I1,salt & pepper,0.02);imshow(I)K1=filter2(fspecial(average,3),I)/255;K2=filter2(fspecial(average,5),I)/255;K3=filter2(fspecial(ave

30、rage,7),I)/255;figure,imshow(K1);figure,imshow(K2);figure,imshow(K2);例：例：2022-4-2162結(jié)果：加有噪聲加有噪聲3 x 35 x 57 x 7模板模板尺寸尺寸增大增大消除消除噪聲噪聲效果效果增強(qiáng)增強(qiáng)圖象圖象模糊模糊2022-4-2163 在一維的情況下，中值濾波器是一個(gè)含有奇在一維的情況下，中值濾波器是一個(gè)含有奇數(shù)個(gè)象素的滑動(dòng)窗口，窗口正中間的那個(gè)象素的數(shù)個(gè)象素的滑動(dòng)窗口，窗口正中間的那個(gè)象素的值用窗口內(nèi)各象素值的中值代替。值用窗口內(nèi)各象素值的中值代替。2 2、中值濾波器、中值濾波器Median filteringM

31、edian filtering 中值濾波器是一種非線性濾波器，用局部中中值濾波器是一種非線性濾波器，用局部中值代替局部平均值。值代替局部平均值。2022-4-2164工作步驟：工作步驟： 將模板在圖中漫游，并將模板的中心與圖中將模板在圖中漫游，并將模板的中心與圖中某個(gè)象素位置重合；某個(gè)象素位置重合； 讀取模板下各對(duì)應(yīng)象素的灰度值；讀取模板下各對(duì)應(yīng)象素的灰度值； 將這些灰度值從小到大排成將這些灰度值從小到大排成1列；列； 找出這些值里排在中間的找出這些值里排在中間的1個(gè)；個(gè)； 將這個(gè)中間值賦給對(duì)應(yīng)模板中心位置的象素。將這個(gè)中間值賦給對(duì)應(yīng)模板中心位置的象素。中值濾波器中值濾波器2022-4-216

32、5中中值濾波算法實(shí)現(xiàn)演示：值濾波算法實(shí)現(xiàn)演示：原始圖象 g(i,j)濾波后圖象 f(i,j)以以 33的濾波窗口為例的濾波窗口為例 , 中值濾波算法為中值濾波算法為:13481031850154246734561221345424545656661, 3, 3, 4, 4 5, 5, 18, 2440, 3, 4, 4, 5, 6, 8, 18, 245濾波后的圖象濾波后的圖象 f(i,j)的邊界可直接由的邊界可直接由f(i,j) =g(i,j)。2022-4-2166圖片處理結(jié)果演示圖片處理結(jié)果演示 1:Wonderful!33 中值濾波后中值濾波后的圖象的圖象原始原始圖圖象象椒椒鹽鹽白噪白

33、噪聲污聲污染后的染后的圖圖象象中值濾波對(duì)消除脈沖椒鹽噪聲非中值濾波對(duì)消除脈沖椒鹽噪聲非常有效，而且不會(huì)顯著模糊對(duì)圖常有效，而且不會(huì)顯著模糊對(duì)圖象邊緣信息。象邊緣信息。2022-4-2167圖片處理結(jié)果演示圖片處理結(jié)果演示 2：33中值濾波77中值濾波可以看出，中值濾波對(duì)椒鹽噪聲可以看出，中值濾波對(duì)椒鹽噪聲比對(duì)高斯白噪聲效果更好。比對(duì)高斯白噪聲效果更好。原始原始圖圖象象高斯白噪高斯白噪聲污聲污染后染后圖圖象象2022-4-2168中值濾波優(yōu)缺點(diǎn)總結(jié)中值濾波優(yōu)缺點(diǎn)總結(jié): 優(yōu)點(diǎn)優(yōu)點(diǎn): 對(duì)椒鹽噪聲的抑止效果顯著對(duì)椒鹽噪聲的抑止效果顯著 ; 在濾去噪聲的同時(shí)，既可以消除孤立的噪聲點(diǎn)，又在濾去噪聲的同時(shí)，

34、既可以消除孤立的噪聲點(diǎn)，又能保留邊緣信息。能保留邊緣信息。 缺點(diǎn)缺點(diǎn): 在計(jì)算窗口內(nèi)中值時(shí)，需要進(jìn)行排序，該操作在計(jì)算窗口內(nèi)中值時(shí)，需要進(jìn)行排序，該操作非常耗費(fèi)機(jī)器時(shí)間，特別在濾波窗口增大時(shí)。非常耗費(fèi)機(jī)器時(shí)間，特別在濾波窗口增大時(shí)。2022-4-2169MATLAB實(shí)現(xiàn)在在MATLAB中調(diào)用中調(diào)用medfilter2(A,m,n)來(lái)來(lái)實(shí)現(xiàn)二維中值濾波。實(shí)現(xiàn)二維中值濾波。例：對(duì)受淑鹽噪聲干擾的圖像采用二例：對(duì)受淑鹽噪聲干擾的圖像采用二維中值濾波濾除噪聲，窗口的大小分維中值濾波濾除噪聲，窗口的大小分別選擇為別選擇為3、5和和7。2022-4-2170例：I=imread(I=imread(eigh

35、t.tifeight.tif););imshow(I);imshow(I);J=imnoise(I,J=imnoise(I,salt & peppersalt & pepper););K1=K1=medmedfilt2(Jfilt2(J，33，3);3);K2=K2=medmedfilt2(Jfilt2(J，55，5);5);K3=K3=medmedfilt2(Jfilt2(J，77，7);7);figure,imshow(K1);figure,imshow(K1);figure,imshow(K2);figure,imshow(K2);figure,imshow(K3);fi

36、gure,imshow(K3);2022-4-2171原始圖象原始圖象加噪圖象加噪圖象2022-4-21723 x 3窗口越大，細(xì)節(jié)丟失越多窗口越大，細(xì)節(jié)丟失越多5 x 57 x 72022-4-2173 優(yōu)點(diǎn)：保留圖像的邊緣部分與其他高頻部分優(yōu)點(diǎn)：保留圖像的邊緣部分與其他高頻部分3 3、維納濾波器（補(bǔ)充）、維納濾波器（補(bǔ)充） 維納濾波器是一種自適應(yīng)濾波，是指濾波后維納濾波器是一種自適應(yīng)濾波，是指濾波后圖像與原圖像間的均方誤差最小的濾波器。圖像與原圖像間的均方誤差最小的濾波器。),(),(minmin2yxfyxfEMSE 缺點(diǎn)：計(jì)算量大缺點(diǎn)：計(jì)算量大2022-4-2174MATLABMATL

37、AB實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)Matlab提供了提供了wiener2函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行自適應(yīng)函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行自適應(yīng)濾波。濾波。 格式：格式：J=wiener2（I,m,n） 其中，其中，m,n指定了濾波器的窗口大小為指定了濾波器的窗口大小為mn,默認(rèn)為默認(rèn)為33 維納濾波對(duì)固定功率噪聲（如高斯白噪聲）維納濾波對(duì)固定功率噪聲（如高斯白噪聲）濾波效果最好。濾波效果最好。2022-4-2175例：I=imread(I=imread(eight.tifeight.tif););J=imnoise(I,J=imnoise(I,gaussiangaussian,0,0.005);,0,0.005);K=K=wiener2wien

38、er2(J(J，55，5);5);subplot(2,2,1);imshow(I);subplot(2,2,1);imshow(I);Title(Title(原圖像原圖像););subplot(2,2,2);imshow(J);subplot(2,2,2);imshow(J);Title(Title(加噪圖像加噪圖像););subplot(2,2,3);imshow(K);subplot(2,2,3);imshow(K);Title(Title(濾波后圖像濾波后圖像););2022-4-2176背景：背景：邊緣模糊是圖象中常出現(xiàn)的質(zhì)量問(wèn)題，由邊緣模糊是圖象中常出現(xiàn)的質(zhì)量問(wèn)題，由此造成的輪廓不清

39、晰，線條不鮮明使圖像此造成的輪廓不清晰，線條不鮮明使圖像特征提取、識(shí)別和理解難以進(jìn)行。特征提取、識(shí)別和理解難以進(jìn)行。消減圖像模糊，突出目標(biāo)邊界與圖像細(xì)節(jié)消減圖像模糊，突出目標(biāo)邊界與圖像細(xì)節(jié)的增強(qiáng)方法稱為圖象銳化。的增強(qiáng)方法稱為圖象銳化。二、銳化濾波2022-4-2177 圖象邊緣是指圖象局部區(qū)域亮度變化顯著的部分，該圖象邊緣是指圖象局部區(qū)域亮度變化顯著的部分，該區(qū)域的灰度剖面一般可以看作是一個(gè)階躍，即從一個(gè)區(qū)域的灰度剖面一般可以看作是一個(gè)階躍，即從一個(gè)灰度值在很小的緩沖區(qū)域內(nèi)急劇變化到另一個(gè)灰度相灰度值在很小的緩沖區(qū)域內(nèi)急劇變化到另一個(gè)灰度相差較大的灰度值。差較大的灰度值。 圖象邊緣部分集中了

40、圖象的大部分信息，邊緣的確定圖象邊緣部分集中了圖象的大部分信息，邊緣的確定與提取對(duì)于整個(gè)圖象場(chǎng)景的識(shí)別與理解是非常重要的，與提取對(duì)于整個(gè)圖象場(chǎng)景的識(shí)別與理解是非常重要的，同時(shí)也是圖象分割所依賴的重要特征。同時(shí)也是圖象分割所依賴的重要特征。什么是圖象的邊緣？什么是圖象的邊緣？邊界圖像邊界圖像 截面圖截面圖2022-4-2178圖像細(xì)節(jié)的灰度變化特性屋頂狀屋頂狀 階梯狀階梯狀脈沖狀脈沖狀 階梯狀階梯狀2022-4-2179銳化濾波銳化濾波銳化濾波：主要用來(lái)增強(qiáng)圖像的邊緣信息，突主要用來(lái)增強(qiáng)圖像的邊緣信息，突顯圖像中感興趣區(qū)域的輪廓。減弱或消除傅立葉顯圖像中感興趣區(qū)域的輪廓。減弱或消除傅立葉空間的低

41、頻分量，但不影響高頻分量。空間的低頻分量，但不影響高頻分量。低頻分量對(duì)應(yīng)圖象中灰度值緩慢變化的區(qū)域，與低頻分量對(duì)應(yīng)圖象中灰度值緩慢變化的區(qū)域，與圖象的整體特性，如整體對(duì)比度和平均灰度值有圖象的整體特性，如整體對(duì)比度和平均灰度值有關(guān)，將這些分量濾去，可使圖象銳化。關(guān)，將這些分量濾去，可使圖象銳化。2022-4-2180銳化濾波方法分類銳化濾波方法分類 空域微空域微(差差)分法：分法： 模糊圖像實(shí)質(zhì)是受到平均或積分運(yùn)算，故對(duì)其模糊圖像實(shí)質(zhì)是受到平均或積分運(yùn)算，故對(duì)其進(jìn)行逆運(yùn)算（微分），使圖像清晰；進(jìn)行逆運(yùn)算（微分），使圖像清晰； 頻域高頻提升濾波法：頻域高頻提升濾波法： 從頻域角度考慮，圖像模糊的

42、實(shí)質(zhì)是高頻分量從頻域角度考慮，圖像模糊的實(shí)質(zhì)是高頻分量被衰減，故可用高頻提升濾波法加重高頻，使圖像被衰減，故可用高頻提升濾波法加重高頻，使圖像清晰。清晰。2022-4-2181 考察正弦函數(shù) ，它的微分 。微分后頻率不變，幅度上升2a倍。ax2sinaxa2cos2微分法 空間頻率愈高，幅度增加就愈大。這表明微分是可以加強(qiáng)高頻成分的，從而使圖象輪廓變清晰。最常用的微分方法是梯度法。 2022-4-2182設(shè)圖像函數(shù)為f (x,y)，它在點(diǎn)f(x,y)的梯度是一個(gè)矢量，定義為：Tyfxfyxf),(1、梯度法梯度的方向是f (x,y)在這點(diǎn)變化率最大的方向，幅度（簡(jiǎn)稱梯度）由下式計(jì)算。2122|

43、 ),(|yfxfyxf2022-4-2183 對(duì)數(shù)字圖像，用差分來(lái)近似微分。（1）水平垂直差分法1、梯度法2122) 1,(),(), 1(),(| ),(|yxfyxfyxfyxfyxf), 1() 1,(),(yxfyxfyxf2022-4-2184 （2）羅伯茨（Roberts）梯度法1、梯度法2122) 1,(), 1() 1, 1(),(| ),(|yxfyxfyxfyxfyxf) 1, 1(), 1() 1,(),(yxfyxfyxfyxf2022-4-2185為編程和提高運(yùn)算速度，在計(jì)算精度允許的情況下，采用絕對(duì)差分近似：1、梯度法) 1,(),(), 1(),(| ),(|y

44、xfyxfyxfyxfyxf) 1,(), 1() 1, 1(),(| ),(|yxfyxfyxfyxfyxf及對(duì)NxN數(shù)字圖像，不可能在最后一行(x=N)和最后一列(y=N)像素上計(jì)算梯度值。補(bǔ)救辦法：用前一行(x=N-1)和前一列(y=N-1)對(duì)應(yīng)像素的梯度值。不考慮邊界，直接賦0.2022-4-2186由梯度的計(jì)算可知：1、圖像中灰度變化較大的邊沿區(qū)域梯度值大。2、圖像中灰度變化平緩區(qū)域梯度值小。3、灰度均勻的區(qū)域梯度值為零。1、梯度法2022-4-2187圖像經(jīng)過(guò)梯度運(yùn)算后只留下灰度值急劇變化的邊沿處的點(diǎn)。 二值圖像 梯度運(yùn)算后的圖像1、梯度法2022-4-2188例例5.25.2：已

45、知原始醫(yī)學(xué)灰度圖像，寫(xiě)出醫(yī)學(xué)圖像銳化的公：已知原始醫(yī)學(xué)灰度圖像，寫(xiě)出醫(yī)學(xué)圖像銳化的公式和銳化后的圖像。其中銳化系數(shù)為式和銳化后的圖像。其中銳化系數(shù)為1 1，要求銳化后的圖，要求銳化后的圖像最大灰度值不超過(guò)像最大灰度值不超過(guò)255255。103051545903560120oI醫(yī)學(xué)圖像邊緣銳化公式：醫(yī)學(xué)圖像邊緣銳化公式： ,soGx yGx ycgrad x yc 是實(shí)數(shù)，表示銳化系數(shù)是實(shí)數(shù)，表示銳化系數(shù) 1、梯度法2022-4-2189原始圖像原始圖像I0中各像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)值如下：中各像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)值如下： 103050,00,10,21545901,01,11,235601202,02,

46、12,2oI從原始醫(yī)學(xué)圖像I0的起點(diǎn)(0,0)開(kāi)始，依次取出水平方向和垂直方向相鄰的三個(gè)像素點(diǎn)的值，求出grad(0,0)=20 ，可得Gs(0,0)=30，其他像素以此類推可得。2022-4-2190在醫(yī)學(xué)圖像的銳化中，通常不考慮圖像邊界處的銳化，因在醫(yī)學(xué)圖像的銳化中，通常不考慮圖像邊界處的銳化，因此，此，grad(0,2)= grad(1,2)= grad(2,0)= grad(2,1)= grad(2,2)= 0 ,0 ,由此可得由此可得 Gs(0,2)=5， Gs(1,2)=90， Gs(2,0)=35， Gs(2,1)=60， Gs(2,2)=120. .30595369290356

47、0120sI1、梯度法2022-4-2191銳化后圖像對(duì)比度得到增強(qiáng)，圖像邊緣更加銳利清晰銳化后圖像對(duì)比度得到增強(qiáng)，圖像邊緣更加銳利清晰。這說(shuō)明銳化后圖像的高頻信息得到增強(qiáng)。這說(shuō)明銳化后圖像的高頻信息得到增強(qiáng) 。2022-4-2192v梯度算子銳化梯度算子銳化),(),(yxfGyxgTyxfGyxfTyxfGyxfGyxg),(),(),(),(),(TyxfGyxfTyxfGLyxgG),(),(),(),(（平滑區(qū)域變成了暗區(qū)）（不破壞平滑區(qū)的灰度值的前提下，能有效地強(qiáng)調(diào)圖象的邊緣）(給邊緣處的像素值規(guī)定一個(gè)特定的灰度級(jí))2022-4-2193TyxfGLTyxfGyxfGyxgB),(

48、),(),(),(給背景像素的像素值規(guī)定一個(gè)特定的灰度級(jí))TyxfGLTyxfGLyxgBG),(),(),(強(qiáng)調(diào)邊緣的位置)特別的為特別的為0,1時(shí)，變成二值圖像時(shí)，變成二值圖像實(shí)際的圖片進(jìn)行邊緣增強(qiáng)后，再進(jìn)行自適應(yīng)閾值二實(shí)際的圖片進(jìn)行邊緣增強(qiáng)后，再進(jìn)行自適應(yīng)閾值二值化，變成二值黑白圖像。值化，變成二值黑白圖像。特點(diǎn)特點(diǎn):僅計(jì)算相鄰像素的灰度差，對(duì)噪聲比較敏感，無(wú)法抑僅計(jì)算相鄰像素的灰度差，對(duì)噪聲比較敏感，無(wú)法抑止噪聲的影響。止噪聲的影響。2022-4-21942、 拉普拉斯運(yùn)算法22222),(yfxfyxf拉普拉斯算子是二次微分算子，定義為：),(),(),(2yxfkyxfyxg如果圖

49、像的模糊是由擴(kuò)散現(xiàn)象（如膠片顆粒化學(xué)擴(kuò)散等）引起的，可以用下面的表達(dá)式來(lái)銳化圖像。K是與擴(kuò)散效應(yīng)有關(guān)的系數(shù)2022-4-2195v差分：差分：f(x-1,y-1)f(x-1,y)f(x-1,y+1)f(x,y- 1 )f(x,y)f(x,y+ 1 )f(x+1,y-1)f(x+1,y)f(x+1,y+1) 1,(),(),() 1,(), 1(),(),(), 1(yxfyxfyxfyxffyxfyxfyxfyxffyx或者或者),(2) 1,() 1,(),(2), 1(), 1(), 1(),(),(), 1(),(), 1(22yxfyxfyxffyxfyxfyxfyxfyxfyxfyx

50、fyxfyxffyxxx一階差分一階差分二階差分二階差分2、 拉普拉斯運(yùn)算法2022-4-21962、拉普拉斯運(yùn)算法22222),(yfxfyxf),() 1,() 1,(), 1(), 1(31),(3),(4) 1,() 1,(), 1(), 1(yxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxf可見(jiàn)數(shù)字圖像在(x,y)點(diǎn)的拉普拉斯算子，可以由(x,y)點(diǎn)的灰度值減去該點(diǎn)鄰域的平均灰度值求得。拉普拉斯算子：2022-4-2197010141010),() 1,() 1,(), 1(), 1(31),(3),(4) 1,() 1,(), 1(), 1(yxfyxfyxfyxf

51、yxfyxfyxfyxfyxfyxfyxf2022-4-2198微分法0110yG1001xG2022-4-2199101202101xG121000121yG2022-4-21100101101101xG111000111yG2022-4-21101利用利用Sobel和和Prewitt算子進(jìn)行銳化處理算子進(jìn)行銳化處理 I=imread(rice.png);I=imread(rice.png); imshow(I);imshow(I); hs=fspecial(sobel);hs=fspecial(sobel); S=imfilter(I,hs);S=imfilter(I,hs); hp=fs

52、pecial(prewitt);hp=fspecial(prewitt); P=imfilter(I,hp);P=imfilter(I,hp); figure, imshow(S,);figure, imshow(S,); figure, imshow(P,);figure, imshow(P,);2022-4-21102源圖像sobel算子銳化結(jié)果prewitt算子銳化結(jié)果2022-4-21103頻域?yàn)V波可用下述關(guān)系式表示：頻域?yàn)V波可用下述關(guān)系式表示：),(),(),(vuFvuHvuG 其中其中 F( u, v)是需要處理的圖像是需要處理的圖像 f( x, y)的傅立的傅立葉變換，葉變換，

53、H( u, v)是傳遞函數(shù)，是傳遞函數(shù)， G( u, v)經(jīng)傅立葉反經(jīng)傅立葉反變換得到變換后的圖像變換得到變換后的圖像g( x, y) 。),(),(),(1vuFvuHFyxg5.4 圖像的頻域?yàn)V波增強(qiáng)2022-4-21104Radius (pixels) % image power 8 95 16 97 32 98 64 99.4 128 99.8頻域低通濾波法2022-4-21105頻域低通濾波增強(qiáng) 一般來(lái)說(shuō)，圖像的邊緣和噪聲都對(duì)應(yīng)于傅立一般來(lái)說(shuō)，圖像的邊緣和噪聲都對(duì)應(yīng)于傅立葉變換中的高頻分量，所以通過(guò)頻域?qū)σ欢ǚ秶~變換中的高頻分量，所以通過(guò)頻域?qū)σ欢ǚ秶母哳l分量的衰減能夠達(dá)到圖像平

54、滑、去除噪聲。的高頻分量的衰減能夠達(dá)到圖像平滑、去除噪聲。 由于濾除了高頻分量，低頻信息無(wú)損地通過(guò)。由于濾除了高頻分量，低頻信息無(wú)損地通過(guò)。2022-4-21106常用的幾種低通濾波器（1）理想）理想(Ideal)低通濾波器低通濾波器00),(0),(1),(DvuDDvuDvuH 其中其中為截止頻率，是個(gè)非負(fù)的整數(shù)。為截止頻率，是個(gè)非負(fù)的整數(shù)。 ：頻率平面原點(diǎn)到點(diǎn)：頻率平面原點(diǎn)到點(diǎn)(u,v)的距離。的距離。2022-4-21107理想低通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù)剖面圖理 想 是 指理 想 是 指以以D0為半為半徑 的 圓 內(nèi)徑 的 圓 內(nèi)的 所 有 頻的 所 有 頻率 分 量 可率 分 量 可以 完

55、全 無(wú)以 完 全 無(wú)損地通過(guò)，損地通過(guò)，而 圓 外 的而 圓 外 的頻 率 ， 即頻 率 ， 即大于大于D0的的頻 率 分 量頻 率 分 量則 完 全 被則 完 全 被除掉。除掉。2022-4-21108理想低通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù)三維圖2022-4-211092022-4-21110abcdef2022-4-21111 理想低通濾波所產(chǎn)生的“振鈴”(ring)現(xiàn)象 由于H( u, v)在D0處由1突變?yōu)?，經(jīng)傅立葉變換后在2-D圖象上表現(xiàn)為一系列同心圓環(huán)，圓環(huán)半徑反比于截?cái)囝l率。理想低通濾波器的模糊理想濾波器的難處理想低通濾波器產(chǎn)生的振鈴現(xiàn)象理想低通濾波器產(chǎn)生的振鈴現(xiàn)象理想低通濾波器的處理效果理想

56、低通濾波器的處理效果理想低通濾波器的處理效果理想低通濾波器的處理效果2022-4-21116理想低通濾波器理想低通濾波器雖然在計(jì)算機(jī)模擬中可以實(shí)現(xiàn)，但實(shí)際中無(wú)法用雖然在計(jì)算機(jī)模擬中可以實(shí)現(xiàn)，但實(shí)際中無(wú)法用電子器件設(shè)計(jì)出來(lái)；電子器件設(shè)計(jì)出來(lái)； 有振鈴現(xiàn)象，造成圖象不同成分的模糊有振鈴現(xiàn)象，造成圖象不同成分的模糊. 截止頻率越低，濾除噪聲越徹底，高頻分量損截止頻率越低，濾除噪聲越徹底，高頻分量損失越嚴(yán)重，圖像就越模糊。失越嚴(yán)重，圖像就越模糊。2022-4-21117（2）巴特沃斯低通濾波器）巴特沃斯低通濾波器nDvuDvuH20),(11),(物理上可以實(shí)現(xiàn)的一種低通濾波器是巴特沃斯物理上可以實(shí)現(xiàn)

57、的一種低通濾波器是巴特沃斯低通濾波器。低通濾波器。階數(shù)為階數(shù)為n,截?cái)囝l率為截?cái)囝l率為的巴特沃斯濾波器的轉(zhuǎn)的巴特沃斯濾波器的轉(zhuǎn)移函數(shù)為：移函數(shù)為：2022-4-211181階巴特沃思低通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù)剖面圖低通巴特沃斯濾波器在高低頻率間的過(guò)渡比較光滑，振鈴效應(yīng)不明顯。2022-4-21119巴特沃斯低通濾波器一般情況下，常取使一般情況下，常取使H(u,v)最大值降到原來(lái)最大值降到原來(lái)的的1/2時(shí)的頻率為截?cái)囝l率。時(shí)的頻率為截?cái)囝l率。當(dāng)當(dāng)D(u,v)=D0時(shí)，時(shí)，H(u,v)=0.5。另一個(gè)常用的另一個(gè)常用的截?cái)囝l率值是使截?cái)囝l率值是使H降到最大值的降到最大值的 的頻率。的頻率。21nDvuDv

58、uH20),()12(11),(2022-4-21120頻域低通濾波消除虛假輪廓當(dāng)圖像由于量化不足產(chǎn)生虛假輪廓時(shí)可用低通濾波當(dāng)圖像由于量化不足產(chǎn)生虛假輪廓時(shí)可用低通濾波器進(jìn)行平滑以改進(jìn)圖像質(zhì)量。器進(jìn)行平滑以改進(jìn)圖像質(zhì)量。源圖像理想低通濾波巴特沃斯低通濾波2022-4-21121),()21ln(),(00),(nDvuDnDvuDeevuH（3）指數(shù)低通濾波器）指數(shù)低通濾波器D(u,v)=D0，H(u,v)降為最大值的降為最大值的 。n為階數(shù)。為階數(shù)。212022-4-211223階指數(shù)低通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù)剖面圖比較平滑的比較平滑的過(guò)渡帶，振過(guò)渡帶，振鈴現(xiàn)象不明鈴現(xiàn)象不明顯，和巴特顯，和巴特沃斯

59、相比，沃斯相比，具有更快的具有更快的衰減，圖像衰減，圖像稍微模糊一稍微模糊一些。些。2022-4-211231階指數(shù)形低通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù)剖面圖2022-4-21124（4）梯形低通濾波器）梯形低通濾波器1101010),(0),()(),(),(1),(DvuDDvuDDDDDvuDDvuDvuHD0:截止頻率，截止頻率， D1:任選，任選， D0 D12022-4-21125梯形低通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù)剖面圖2022-4-21126梯形低通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù)三維圖2022-4-21127(a)為一幅為一幅256256的圖像，的圖像， (b)表示它的傅里葉頻譜。表示它的傅里葉頻譜。 (c) D0=5保存

60、能量的保存能量的90 (d) D011保存能量的保存能量的95 (e) D0=22保存總能量的保存總能量的98% (f) D0=45保存總能量的保存總能量的99%合理的選取合理的選取D0是應(yīng)用低通濾波器平滑圖像的關(guān)鍵。是應(yīng)用低通濾波器平滑圖像的關(guān)鍵。2022-4-2112800),(1),(0),(DvuDDvuDvuH頻域高通濾波衰減或抑制低頻分量，保留高頻分量的濾波。衰減或抑制低頻分量，保留高頻分量的濾波。（1）理想高通濾波器）理想高通濾波器2022-4-21129理想高通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù)剖面圖2022-4-21130n理想高通濾波器的振鈴效果2022-4-211312022-4-21132nnvuDDvuDDvuH2020