数字图像处理03亮度变换与空间滤波
数字图像处理_课件_3
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航拍图像的幂律变换增强
数第 字三 图章 像灰 处度 理变
换 与 空 间 滤 波
a. 原始图像
b. C=1, =3.0 c. C=1, =4.0 (最佳) d. C=1, =5.0
s cr c 1
22
电子显微镜扫描
3.2.4 对比度拉伸
的 放 大 约 700 倍 的花粉图像
➢ 因此，归一化后的直方图由 p(rk ) nk / MN 给 出，其中k＝0, 1, …, L-1。
29
数第 字三
➢ p(rk)是灰度级rk在图像中出现的概率的一
图 章 个估计。
像灰
处 度 ➢ 归一化直方图的所有分量之和应等于1。
理变
换 与
➢ 直方图是多种空间域处理技术的基础。
空
间
滤
波
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数第 字三 图章 像灰 处度 理变
换 与 空 间 滤 波
4. 一般情况下，从输入图像的左上角开始处理，以 水平扫描的方式逐像素地处理，每次一行
5. 当该邻域的原点位于图像的边界上时，部分邻域 将位于图像的外部。此时，可以用0或者其它指定 的灰度值填充图像的边缘，被填充边界的厚度取 决于邻域的大小。
以上处理称为空间滤波，邻域与预定义的操作一 起称为空间滤波器。
与 为输出中较宽范围的灰度值，可以扩展图像
空 间
中暗像素的值，同时压缩高灰度级的值。
滤 波
➢ 反对数变换的作用与此相反。
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傅里叶频谱及其对数变换
数第
字三
图章
像灰
处度
理变
换
与
空
间 滤
傅立叶频谱的对数变换，s
c
基于matlab的数字图像处理技术在阿贝成像原理和空间滤波实验中的应用
数字图像在空间滤波处理应用的概述2013级光信息1班梁纯佳201341312138摘要: 探讨了数字图像处理技术在阿贝成像原理和空间滤波实验中的应用 ,介绍了用数码相机采集数据 ,用计算机绘制三维频谱图、进行软件空间滤波和成像的方法。
关键词:数字图像处理，数码相机， MATLAB，空间滤波，阿贝成像原理，傅里叶变换引文：21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。
数字图像处理技术就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。
实质上也是一段能够被计算机还原显示和输出为一幅图像的数字码。
数字图像处理，其发展历史并不长，但数字图像处理技术已经广泛深入地应用于国计民生休戚相关的各个领域。
数字图像处理，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术，又称影像处理。
基本内容图像处理一般指数字图像处理。
数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。
图像处理技术有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。
图像处理一般指数字图像处理。
图像处理离不开海量、丰富的基础数据，包括视频、静态图像等多种格式，如Berkeley分割数据集和基准500 （BSDS500）、西门菲沙大学不同光照物体图像数据库、神经网络人脸识别数据、CBCL-MIT StreetScenes（麻省理工学院街景数据库）等。
现代光学信息处理由于具有容量大、速度快、并行性及装置简单等优点,在二维图象信息存储、图象增强、特征识别、现代象质评价等许多方面有着重要的应用。
空间滤波是最基本的光学信息处理操作之一,其基本原理是根据具体需要制作一个适当的空间滤波器,并将其放在光路中输入图象的频谱平面处,通过对输入图象的频谱进行调制,从而完成某种处理过程,如低通、高通、带通、边缘增强、相关识别等。
数字图像处理图像滤波ppt课件
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噪声图像
中值滤波3x3
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平均滤波与中值滤波比较
噪声图像
均值滤波
中值滤波
均值滤波和中值滤波都采用的是2x2 的模板
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均值，中值和最频值
均值是模板内像素点灰度的平均值，中值是数值排列 后处于中间的值，最频值是出现次数最多的灰度值；
8
常用像素距离公式
欧几里德距离
DE
(
p,
q)
x
s 2
y
t
2
范数距离
D( p, q) x s y t
棋盘距离
D( p, q) max x s , y t
9
像素间的基本运算
算术运算：
加法： p + q
减法： p - q
乘法： p * q
这三者都与直方图有着密切的关系； 直方图的一个峰对应一个区域，如果这个峰是对称的，
那么均值等于中值，等于最频值。
50
中值滤波的代码实现 Matlab中函数medfilt1和medfilt2，第一个是一维
的中值滤波，第二个是二维的中值滤波。 使用help查看函数功能
51
示例
52
代码讲解
0.25
0.10 0.05
0.125 01 2
34
56
7
P r 关系目标曲线 r
原始图像中的Ｐ－r点位置 对应变换后的P-r点位置
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算法描述 设像素共分为L级(r = 0,1,2,…L1)，变换后对应的
数字图像处理中的图像增强技术
数字图像处理中的图像增强技术数字图像处理技术是一门综合性的学科，涵盖了图像获取、存储、传输、分析、识别和处理等多个方面。
其中，图像增强技术是非常重要的一环，它可以提高图像的质量和清晰度，从而更好地为人类的观察和分析服务。
图像增强是指利用数字图像处理技术，对原始图像进行处理操作，以改善图像的质量和特征的一种技术。
其中，常用的图像增强技术包括直方图均衡化、空间域滤波、频域滤波、非线性滤波、小波变换等多种方法。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，它可以改善图像的亮度和对比度。
其原理是将原图像的灰度直方图进行变换，使得原本集中在某一区域的灰度值分散到整个图像上，从而增强图像的细节。
直方图均衡化对于灰度分布比较均匀的图像效果更好，但对于灰度分布不均匀的图像效果可能不如其他方法。
二、空间域滤波空间域滤波是一种通过在图像的空间域中进行像素值的操作，以改善图像质量的方法。
其主要思想是通过对邻域像素值的加权平均或其他运算，来进行图像的滤波操作。
其中，常用的空间域滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、李媛滤波等。
这些方法都可以用来平滑图像、去噪或增强图像的细节，但不同方法的效果和适用范围不同。
三、频域滤波频域滤波是一种利用图像的频域信息来进行图像增强的方法。
它利用傅里叶变换或小波变换等变换将图像从时域转换到频域，从而可以更好地分析图像的频谱信息。
在频域上，可以进行各种滤波操作，如低通滤波、高通滤波、带通滤波等，从而对图像进行增强。
不过，频域滤波操作非常耗时，对于大规模图像来说，可能会遇到计算量过大的问题。
四、非线性滤波非线性滤波是一种通过非线性操作改善图像质量的方法，其主要思想是通过对图像的局部像素进行运算，消除或加强图像的一些特征。
其中，最广泛使用的是中值滤波，它能够有效地去除图像中的噪声，并保持图像边缘的清晰度。
除此之外，还有一些非线性滤波方法，如自适应中值滤波、漂移滤波、边缘保护滤波等，它们可以根据不同的应用场景，针对不同的图像特征进行优化。
空间滤波机理
空间滤波机理空间滤波是数字图像处理中的一种基本算法。
其主要目的是通过对离散像素点进行加权平均、差值、求和等一系列数学操作，来改变和提高原始图像中的特定信息，从而得到更加清晰、更加易于处理的图像。
这些权重通常被称为滤波器或卷积核，可以根据不同的需求进行选择和调整，以实现不同的处理效果。
以下是空间滤波机理的相关参考内容。
1. 基本原理空间滤波的基本原理是在空间域中对图像进行操作，即对图像中每个像素的灰度值进行数学变换，从而达到一定的滤波目的。
滤波器分为线性和非线性两种，其中线性滤波器是指滤波器中的加权系数是线性相加的，而非线性滤波器则是指滤波器中的加权系数是非线性的。
空间滤波器可以增强图像的特定细节、模糊图像的细节、滤除噪声和其它干扰等。
2. 滤波器设计滤波器的设计是空间滤波的主要实现方式。
滤波器的设计取决于图像的类型和特点，并且两者是相互关联的。
设计完善的滤波器可以最小化图像中的失真程度，提高图像的清晰度和质量。
滤波器可根据需求选择不同的形状和大小，并且可以用数字滤波器将其实现，但是滤波器不能过大或过小，因为其过大或过小会造成激增和激减的情况。
3. 滤波器类型空间滤波器分为两类：线性滤波器和非线性滤波器。
线性滤波器是线性系统的一部分，滤波器本质上是一些系数的矩阵，其通过计算各像素点的加权平均值来产生新像素值。
线性滤波器具有乘法和加法的特点。
非线性滤波器则不遵循线性系统的法则，可以进行复杂的数学变换，例如中值滤波器，通过找到每像素周围的中间灰度值来计算新像素值。
4. 优化空间滤波器优化空间滤波器可以提高空间滤波处理过程的效率和精度。
优化的方法包括选择适当的滤波器类型、选择合适的滤波器大小、增加采样率、采用多级滤波器，以及确定处理图像的最佳操作点和通道。
这样可以减少算法的计算量和运行时间，并且增加图像的清晰度和质量。
总之，空间滤波是一种广泛应用于数字图像处理技术的基本算法。
通过对像素点进行一系列数学变换，可以改变和提高原始图像中的特定信息，从而得到更加清晰、更加易于处理的图像。
数字图像处理实验三 图像滤波实验(模板运算)
实验三图像滤波实验（模板运算）一．实验目的：模板运算是空间域图象增强的方法，也叫模板卷积。
（1）平滑：平滑的目的是模糊和消除噪声。
平滑是用低通滤波器来完成，在空域中全是正值。
（2）锐化：锐化的目的是增强被模糊的细节。
锐化是用高通滤波器来完成，在空域中，接近原点处为正，在远离原点处为负。
二．实验内容：（1）利用线性空间滤波（均值滤波）对一幅图象进行平滑，验证模板尺寸和滤波参数对图象的模糊效果的影响。
（2）利用非线性空间滤波器（中值滤波）对一幅噪声图象（椒盐噪声）进行平滑去噪，同时检验两种滤波模板（分别使用一个5×5的线性邻域平均模板和一个非线性模板：3×3中值滤波器）对噪声的滤波效果。
（3）利用线性空间滤波器，对灰度图象分别利用二阶标准Laplacian算子和对角线Laplacian算子对其进行锐化操作，增强图像边缘，验证检测效果。
三．实验原理：1．用31×31均值滤波模板，并分别采用参数boundary_options默认值和‘replicate’对图像test_pattern进行平滑处理；用3×3，5×5，7×7均值滤波模板对图像lena平滑处理，观察不同参数、不同模板尺寸对滤波效果的影响。
1．线性空间滤波函数imfilter来实现线性空间滤波，语法为：g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options)其中，f是输入图像，w为滤波模板，g为滤波结果，filtering_mode用于指定在滤波过程中是使用相关运算(‘corr’)还是卷积运算(‘conv’)，相关就是按模板在图像上逐步移动运算的过程，卷积则是先将模板旋转180度，再在图像上逐步移动的过程，显然，若模板中心对称，则相关和卷积运算是相同操作，默认为相关运算；boundary_options用于处理边界充零问题，默认为赋零，若该参数为’replicate’表示输出图像边界通过复制原图像边界的值来扩展；size_options可以是’full’或’same’，默认为’same’，表示输出图像与输入图像的大小相同。
数字图像处理课堂教学大纲(2014新版).doc
数字图像处理课程编码：3073009223 课程名称：数字图像处理总学分： 2 总学时：32 (讲课28，实验4)课程英文名称：Digital Image Processing先修课程：概率论与数理统计、线性代数、C++程序设计适用专业：自动化专业等一、课程性质、地位和任务数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课。
本课程着重于培养学生解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下坚实的理论基础。
主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。
二、教学目标及要求1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。
2．掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。
3．了解图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。
4．理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。
5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。
6. 了解形态学图像处理技术。
7. 了解图像分割的基本概念和方法。
三、教学内容及安排第一章：绪论（2学时）教学目标：了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。
通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域；了解数字图像处理的基本步骤；了解图像处理系统的组成。
重点难点：数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。
1.1 什么是数字图像处理1.2 数字图像处理的起源1.3.1 伽马射线成像1.3.2 X射线成像1.3.3 紫外波段成像1.3.4 可见光及红外波段成像1.3.5 微波波段成像1.3.6 无线电波成像1.3.7 使用其他成像方式的例子1.4 数字图像处理的基本步骤1.5 图像处理系统的组成第二章：数字图像基础（4学时）教学目标：了解视觉感知要素；了解几种常用的图像获取方法；掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；掌握像素间的联系的概念；了解数字图像处理中的常用数学工具。
图像处理技术的颜色空间转换与调整方法
图像处理技术的颜色空间转换与调整方法在图像处理中，颜色空间的转换和调整是非常重要的技术手段。
通过改变图像的颜色空间，我们可以达到多种效果，如增强图像的对比度、改变图像的色调和饱和度等。
本文将介绍几种常见的图像处理技术的颜色空间转换与调整方法。
一、RGB颜色空间转换与调整方法RGB颜色空间是一种最常见的图像颜色表示方式，它通过红、绿和蓝三个颜色通道来描述图像的颜色。
RGB颜色空间转换与调整的方法主要包括以下几种：1. 色彩平衡调整：色彩平衡调整可以改变图像中红、绿、蓝三个通道的相对强度，从而调整整个图像的色调。
通过增加或减小某个通道的亮度，可以使图像呈现不同的色彩效果。
2. 亮度调整：亮度调整可以改变图像的整体亮度，使图像变得明亮或暗淡。
通过调整RGB三个通道的亮度，可以在保持颜色信息不变的情况下，调整图像的明暗。
3. 对比度调整：对比度调整可以改变图像中颜色的差异程度，使图像更加鲜明。
通过调整RGB三个通道的对比度，可以使图像的黑白部分更加明确，颜色部分更加饱和。
二、HSV颜色空间转换与调整方法HSV颜色空间是一种将颜色的属性（色调Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）分开表示的颜色模型。
HSV颜色空间转换与调整的方法包括以下几种：1. 饱和度调整：饱和度调整可以改变图像中颜色的鲜艳程度，使图像的颜色更加饱和或褪色。
通过调整S通道的数值，可以增加或减小图像的饱和度。
2. 明度调整：明度调整可以改变图像的亮度，使图像变得明亮或暗淡。
通过调整V通道的数值，可以调整图像的明暗程度。
3. 色调调整：色调调整可以改变图像中颜色的种类，使图像呈现不同的色调。
通过调整H通道的数值，可以改变图像的色调，如从蓝色调整为红色。
三、LAB颜色空间转换与调整方法LAB颜色空间是一种将颜色的亮度L与颜色的两个对立色a与b分开表示的颜色模型。
LAB颜色空间转换与调整的方法包括以下几种：1. 亮度调整：亮度调整可以改变图像的整体亮度，使图像变得明亮或暗淡。
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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
例3.1 使用函数imadjust
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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
1 s = T(r) = 1 + (m/r)E
g=1./(1 + (m./(double(f) +eps)).^E)
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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 g(x0,y0)[f(x0 1 ,y0 1 )f(x0 1 ,y0)f(x0 1 ,y0 1 ) f(x0,y0 1 )f(x0,y0)f(x0,y0 1 ) f(x0 1 ,y0 1 )f(x0 1 ,y0)f(x0 1 ,y0 1 )/]9
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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
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3.4 空Байду номын сангаас滤波
空间滤波（邻域处理） (1) 定义中心点(x, y); (2) 对预先定义的以(x, y)为中心点的邻域内的像素进行运算; (3) 令运算结果为该点处处理的响应; (4) 对图像中的每个点重复(1)(3)步骤. 空间滤波的分类：
幂次变换
s=cr
对比拉伸
s=T(r)=
1 1 + (m/r)E
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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
直方图方法: 利用图像亮度值的统计信息进行处理.
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3.2 亮度变换函数
一些基本灰度变换
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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)
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3.3 直方图处理与函数绘图
3.3.2 直方图均衡化
sk T(rk)jk1pr(rj)jk1nnj
➢ 函数histeq: histeq(f, nlev) ➢ 例3.5 直方图均衡化
3.3.2 直方图匹配
➢ 生成具有指定直方图的图像的方法称为直方图匹配。 ➢ 函数histeq: imhist(f, hspec) ➢ 例3.6 直方图匹配
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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.
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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
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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
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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([ymin, ymax]) 函数xlim(‘auto’), xlim([xmin, xmax])