数字图像处理课件第三章

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1、数字图像处理第三章 数字图像处理中的基本运算13.1 3.1 数字图像处理基本运算的分类数字图像处理基本运算的分类 2第三章 数字图像处理中的基本运算 依据图像处理运算的输入信息与输出信息的类型，图像处理算法可分为3大类，即：1）单幅图像单幅图像。2）多幅图像单幅图像。3）单幅或多幅图像数值符号等。根据图像处理算法的分类3第三章 数字图像处理中的基本运算 点运算是指输出图像中每个像素的灰度值 仅由输入图像中相应位置像素的灰度值决定。 而邻域运算中，每个输出像素的灰度值则由对 应输入像素的一个邻域内的几个像素的灰度值 共同决定。对于点运算，如果输入图像的数量是两幅 或多于两幅，则输出图像中每个像

2、素的灰度值 由输入图像中相应位置像素灰度值的代数运算 决定。对于邻域运算，有一类比较特殊的运算 ，其目的是改变图像内物体的空间位置关系， 称之为几何运算。根据基本运算分类4第三章 数字图像处理中的基本运算 3.2 点运算 所谓点运算是指像素值（像素点的灰度值） 通过运算之后，可以改善图像的显示效果。这 是一种像素的逐点运算。点运算又称为“对比度增强”、“对比度 拉伸”、“灰度变换”。5第三章 数字图像处理中的基本运算 3.2 点运算 点运算实际上是灰度到灰度的映射过程;设输入图像为 A(x ,y)输出图像为 B(x ,y)则点运算可表示为：B(x ,y)=fA(x,y)显然点运算不会改变图像内

3、像素点之间的空 间位置关系。6第三章 数字图像处理中的基本运算 亮度调整属于典型的点运算，每个输出像 素的灰度值由相应位置的输入像素的灰度值加 上一个常数得到。假设DA为输入点的灰度值，DB为相应输出 点的灰度值，则图（b）亮度调整算法可表示 为：例：增加一幅图像的亮度7第三章 数字图像处理中的基本运算 8第三章 数字图像处理中的基本运算 线性点运算输出灰度级与输入灰度级呈线性关系 的点运算。即：255255DADB0f(DA)=aDA+bb9第三章 数字图像处理中的基本运算 如果a1，输出图像的对比度增大25521848提高对比度255010第三章 数字图像处理中的基本运算 提高对比度举例1

4、1第三章 数字图像处理中的基本运算 如果a1,输出图像的对比度减小2552551420降低对比度12第三章 数字图像处理中的基本运算 降低对比度举例025525513第三章 数字图像处理中的基本运算 如果a1，b0，操作仅使所有像素的 灰度值上移或下移，其效果是使整个图像 更暗或更亮0255255整个图像更亮0255255整个图像更暗14第三章 数字图像处理中的基本运算 如果a1，b0时，输出、输入图像相同025525515第三章 数字图像处理中的基本运算 如果a为负值，暗区域将变亮，亮区域将变暗025525516第三章 数字图像处理中的基本运算 025525517第三章 数字图像处理中的基本

5、运算 当图象成像时曝光不足或过度, 或由于 成像设备的非线性和图像记录设备动态范围 太窄等因素,都会产生对比度不足的弊病，使 图像中的细节分辨不清.这时可通过点运算将灰度范围线性扩展.设f(x,y)灰度范围为a,b，g(x,y)灰度 范围为c,d.则线性点运算公式为:线性点运算公式18第三章 数字图像处理中的基本运算 19第三章 数字图像处理中的基本运算 将感兴趣的灰度范围线性扩展，相对抑制 不感兴趣的灰度区域。设f(x,y)灰度范围为0,Mf，g(x,y)灰 度范围为0,Mg,分段线性点运算如下图所示 :分段线性点运算20第三章 数字图像处理中的基本运算 21第三章 数字图像处理中的基本运算

6、 输出灰度级与输入灰度级呈非线性关 系的点运算。2552550输入输出非线性点运算22第三章 数字图像处理中的基本运算 255128255 21825512825532加亮、减暗图像亮度调整加暗、减亮图像23第三章 数字图像处理中的基本运算 对比度拉伸非线性拉伸实例拉伸效果：图像加亮、减暗24第三章 数字图像处理中的基本运算 25第三章 数字图像处理中的基本运算 26第三章 数字图像处理中的基本运算 27第三章 数字图像处理中的基本运算 (1) (1) 对比度增强对比度增强在一些数字图像中，技术人员所关注的特征 可能仅占据整个灰度级非常小的一个范围。点运 算可以扩展所关注部分的灰度信息的对比度

7、，使 之占据可显示灰度级的更大部分。又称为对比度 拉伸。(2) (2) 光度学标定光度学标定点运算可消除图像传感器的非线性的影响。点运算的应用28第三章 数字图像处理中的基本运算 (3) (3) 显示标定显示标定一些显示设备不能保持数字图像上像素的灰 度值和显示屏幕上相应点的亮度之间的线性关系 。这一缺点可以通过点运算予以克服，即在图像 显示之前，先设计合理的点运算关系，可将点运 算和显示非线性组合起来互互相抵消，以保持在 显示图像时的线性关系。(4) (4) 轮廓线轮廓线点运算可为图像加上轮廓线。 29第三章 数字图像处理中的基本运算 3.3 代数运算 代数运算是指两幅输入图像之间进行点 对

8、点的加、减、乘、除运算得到输出图像的 过程。如果记输入图像为A(x,y)和B(x,y)， 输出图像为C(x,y)，则有如下四种形式：30第三章 数字图像处理中的基本运算 加法运算C(x,y) = A(x,y) + B(x,y)主要应用举例 去除“叠加性”随机噪音 生成图像叠加效果31第三章 数字图像处理中的基本运算 l去除“叠加性”噪音对于原图象f(x,y),有一个噪音图像集 g i (x ,y) i =1,2,.M 其中：g i (x ,y) = f(x,y) + h(x,y)i M个图像的均值定义为： g(x,y) = 1/M (g0(x,y)+g1(x,y)+ g M (x ,y) 当：

9、噪音h(x,y)i为互不相关，且均值为0 时，上述图象均值将降低噪音的影响。32第三章 数字图像处理中的基本运算 M=1M=2M=4M=16 Addition: averaging for noise reduction33l生成图象叠加效果：可以得到各种图像合成的 效果，也可以用于两张图片的衔接34第三章 数字图像处理中的基本运算 减法运算C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)主要应用举例 消除背景影响 差影法(检测同一场景两幅图像之间 的变化)35第三章 数字图像处理中的基本运算 l消除背景影响：即去除不需要的叠加性图案即去除不需要的叠加性图案 设：背景图像b(x ,y)，前景背

10、景混合图像f(x ,y) g(x,y)=f(x,y)b(x,y) g(x,y) 为去除了背景图像36第三章 数字图像处理中的基本运算 37第三章 数字图像处理中的基本运算 l差影法 指把同一景物在不同时间拍摄的图像或同一 景物在不同波段的图像相减;差值图像提供了图像间的差异信息，能用于 指导动态监测、运动目标检测和跟踪、图像背景 消除及目标识别等。 38第三章 数字图像处理中的基本运算 在银行金库内，摄像头每隔一固定时间拍摄 一幅图像，并与上一幅图像做差影，如果图像差 别超过了预先设置的阈值，则表明可能有异常情 况发生，应自动或以某种方式报警；用于遥感图像的动态监测，差值图像可以发 现森林火灾

11、、洪水泛滥，监测灾情变化等；也可用于监测河口、海岸的泥沙淤积及监视 江河、湖泊、海岸等的污染；利用差值图像还能鉴别出耕地及不同的作物 覆盖情况。 39第三章 数字图像处理中的基本运算 (a)差影法可以用于混合图像的分离 -=40第三章 数字图像处理中的基本运算 (b) 检测同一场景两幅图像之间的变化设： 时刻1的图像为T1(x,y)，时刻2的图像为T2(x,y)g(x,y) = T2 (x,y) - T1(x,y)=-T T1 1(x,y)(x,y)T T2 2(x,y)(x,y)g(x,yg(x,y) )41第三章 数字图像处理中的基本运算 （c）图像的减法运算也可应用于求图像梯度函数 梯度

12、定义形式：梯度幅度 梯度幅度的近似计算： 42第三章 数字图像处理中的基本运算 梯度幅度图像 梯度幅度在边缘处很高； 在均匀的肌肉纤维的内部，梯度幅度很低。 43第三章 数字图像处理中的基本运算 乘法运算C(x,y) = A(x,y) * B(x,y) 主要应用举例 图像的局部显示44第三章 数字图像处理中的基本运算 图像的局部显示图像的局部显示45第三章 数字图像处理中的基本运算 一般的图像增强处理都是对整幅图像进行操作， 而且在确定变换或转移函数时也是基于整个图像的统 计量。但在实际应用中，往往需要仅对图像的某一局 部区域进行增强，以突出某一具体的目标。要进行局 部增强的前提是能够将某一个

13、（或几个）局部区域从 整个图像上剥离，然后单独对其进行处理，常用的剥 离方法一般是掩膜技术（Mask），这就需要用到乘法 运算。 46第三章 数字图像处理中的基本运算 47第三章 数字图像处理中的基本运算 步骤：l）新建一个与原始图像大小相同的图层，图层 的类型仍然是一个图像文件，而且一般要求是一个二 值图像。2）在新建图层上，由用户在屏幕上人工勾绘出 要进行增强处理的局部区域，这个区域可以是点、线 、面（闭合区域）或三者的组合。区域的确定也可以 由其它二值图像文件导入或由计算机图形文件（矢量 ）经转换生成。48第三章 数字图像处理中的基本运算 3）在确定局部区域后，将整个图层保存为二值 图像

14、。选定区域内的像元值为1（白色），而区域外 的像元值为0（黑色）。4）将待处理的原始图像与3）中的二值图像进 行乘法操作，即可将原始图像选定区域外像元的灰 度值置0，而区域内像素的灰度值保持不变，得到与 原始图像分离的局部图像，即掩膜图像。5）对掩膜图像进行增强处理，生成最终的结果 图像。 49第三章 数字图像处理中的基本运算 除法运算C(x,y) = A(x,y)/ B(x,y)主要应用举例 -常用于遥感图像处理中50第三章 数字图像处理中的基本运算 l遥感图像处理举例图a、b分别是陆地卫星的TM3、TM4波段，图c是 对两个波段进行比值处理（除法运算）的结果。所采 用的公式为式中，C为比例

15、因子，用于增加比值图像的对比度。51第三章 数字图像处理中的基本运算 如图，比值处理前，两个波段的阴影（十字光标 附近）都非常严重，阴、阳坡无法区分，当然更无法 识别不同的地物类型。比值处理后，图像的阴影部分 基本消失，可以很明显的区分不同坡向上的地物类型 。 52第三章 数字图像处理中的基本运算 1）应用除法运算扩大不同地物的光谱（灰度值 ）差异，有些地物在单波段图像中的差异较小，通过 选择适当的波段进行比值处理，可以有效的扩大不同 地物之间的差异，解决图像中存在的“同谱异物”问 题。 2）消除阴影的影响。阴影对卫星图像的地物识 别和信息提取具有很大影响，除云雾外，阴影主要来 自地形的影响。

16、阴影的存在往往会将阴坡与阳坡的同 一类地物误判为两类地物，即“同物异谱”现象。除 法运算可以消除地形的影响，使处在不同坡向的同一 地物的灰度值趋向一致。53第三章 数字图像处理中的基本运算 原理：有些地物对同一波段的光具有相同或相似 的反射率，两者间的差异较小，但其对不同波段光之 间的反射率差异却很大。如表：可以看出水和沙滩这 两类地物在TM4和TM7两个波段的灰度值差距都较小， 但两类地物对TM4和TM7这两个波段的光的反射率差距 却很大，经过除法运算就可以将这一差距反映出来。54第三章 数字图像处理中的基本运算 3.4 几何运算 图像的几何变换（Geometric Transformation）是指图像处理中对图像平移、旋转、放大和缩小，这些简单变换以及变换中灰度内插处理等。几何变换可能改变图像中各物体之间的空间位置关系。55第三章 数字图像处理中的基本运算 几何运算的步骤l例：图像旋转56第三章 数字图像处理中的基本运算 1空间变换几何运算首