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数字图像处理03亮度变换与空间滤波.ppt

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数字图像处理03亮度变换与空间滤波.ppt
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第三章 亮度变换与空间滤波,2,本章主要内容,图像增强的方法分两大类: 空间域方法 频域方法 本章主要讨论空间域图像增强的方法及其MATLAB实现; 空间域图像增强方法 亮度变换 直方图处理 空间滤波(邻域处理或空间卷积),3,3.1 背景知识,空间域技术 空间域技术直接对图像的像素进行处理.,4,3.1 背景知识,点的邻域 定义一个点(x, y)的邻域的主要方法是利用中心在(x, y)点的正方形或矩形子图像 如1×1邻域, 3×3邻域, 5×5邻域,5,3.1 背景知识,空间域技术 空间域技术直接对图像的像素进行处理. 空间域处理可定义为 g(x, y) = T [ f(x, y) ]其中, f(x, y)为输入图像, g(x, y)为输出图像(处理后), T 是对图像 f 进行处理的操作符. 亮度变换: 变换T 对单点操作处理后图像在点(x0, y0)的像素值g(x0, y0)只与原始图像在点(x0, y0)的像素值f(x0, y0)有直接关系, 与原始图像在其他点的像素值无关. 如g(x0, y0)=a f (x0, y0)2+b f (x0, y0)+c 亮度变换可写成: s=T [r]其中r为f(x, y)的亮度值, s为g(x, y)的亮度值,6,3.1 背景知识,空间域技术 空间滤波: 利用(x, y)的一个小邻域(如3×3邻域, 称为模板), 对T 进行操作.此时, 处理后图像在某点(x0, y0)的像素值g(x0, y0)不仅与原始图像在点(x0, y0)的像素值f(x0, y0)有直接关系, 与原始图像在点(x0, y0)附近其他点的像素值也有直接关系. 如下式直方图方法: 利用图像亮度值的统计信息进行处理.,7,3.2 亮度变换函数 一些基本灰度变换,8,3.2 亮度变换函数 一些基本灰度变换,图像反转 对灰度范围为[0, L-1]的图像,表达式为 s=L-1-r 对数变换 s=clog(1 + r)幂次变换 s=cr对比拉伸 s=T(r)=,,1 + (m/r)E,1,9,3.2 亮度变换函数 3.2.1 函数imadjust,语法 g = imadjust(f, [low_in, high_in], [low_out, high_out], gamma) 说明 low_in, high_in low_out, high_out gamma 例3.1 使用函数imadjust,10,3.2 亮度变换函数 3.2.2 对数和对比度拉伸变换,对数变换 S = T(r) = clog(1 + r) 例3.2 使用对数变换减少动态范围,对比拉伸s = T(r) =g=1./(1 + (m./(double(f) +eps)).^E),,1 + (m/r)E,1,11,3.2 亮度变换函数 3.2.3 亮度变换的一些实用M函数,处理可变数量的输入和/或输出 函数nargin和nargout 函数nargchk 变量varargin和varargout 一个实现多种亮度变换的M函数 changeclass intrans 例3.3 函数intrans的使用和说明亮度标度的M函数gscale,12,3.3 直方图处理与函数绘图,3.3.1 生成并绘制图像的直方图 直方图: h(rk) = nk 归一化直方图: p(rk) = h(rk) / n =nk / n 函数imhist: imhist(f, b) 函数plot: plot(horz, v, ‘color_linestyle_mark’) 例3.4 计算并绘制图像的直方图 函数bar: axis, set, xlabel, ylabel, text, title, xlim, ylim 函数stem,13,3.3 直方图处理与函数绘图,函数plot: plot(horz, v, ‘color_linestyle_mark’) 函数bar:bar(horz, v, width) 函数stem:stem((horz, v) 函数axis: axis([horzmin horzmax vertmin vertmax]) 函数xlabel: xlabel(‘textstring’, ‘fontsize’, size) 函数ylabel: ylabel(‘textstring’, ‘fontsize’, size) 函数text: text(xloc, yloc, ‘textstring’, ‘fontsize’, size) 函数title: title(‘titlestring’) 函数set: set(gca, 'xtick', 0:50:255) 函数set: set(gca, 'ytick', 0:50:255) 函数ylim(‘auto’), ylim
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