数字图像处理之邻域处理共78页
邻域平均法
邻域平均法邻域平均法是一种常见的图像处理方法，它可以有效地去除图像中的噪声，提高图像的质量和清晰度。
它的基本原理是利用图像中每个像素周围的像素值进行平均计算，从而得到一个更加平滑和准确的图像。
在本文中，我们将详细介绍邻域平均法的原理、应用和优缺点。
一、邻域平均法的原理邻域平均法的基本原理是利用图像中每个像素周围的像素值进行平均计算，从而得到一个更加平滑和准确的图像。
具体而言，邻域平均法会将每个像素的值替换为其周围像素值的平均值。
这个周围的像素区域通常被称为邻域，邻域大小可以根据具体应用进行调整。
通常情况下，邻域大小越大，得到的平滑效果就越好，但是也会导致一些细节信息的丢失。
邻域平均法的计算公式如下：$$I_{new}(x,y)=frac{1}{N}sum_{i=1}^{N}I(x_i,y_i)$$其中，$I_{new}(x,y)$表示经过邻域平均法处理后的像素值，$N$表示邻域中的像素数量，$I(x_i,y_i)$表示邻域中第$i$个像素的像素值。
二、邻域平均法的应用邻域平均法在图像处理中有广泛的应用，包括图像去噪、图像平滑、图像增强等。
下面我们将分别介绍这些应用。
1. 图像去噪图像中的噪声是指一些随机的、不规则的像素值变化，通常由于图像采集时的环境因素或者传输过程中的干扰等原因引起。
这些噪声会影响图像的质量和清晰度，因此需要采取一些措施进行去除。
邻域平均法是一种有效的图像去噪方法，它可以利用周围像素的值进行平均计算，从而去除噪声。
2. 图像平滑图像平滑是指在保持图像主要特征不变的前提下，使图像中的细节信息变得更加平滑和连续。
邻域平均法可以通过对图像中每个像素周围像素值的平均计算，从而得到一个更加平滑的图像。
3. 图像增强图像增强是指通过一些图像处理方法，使图像中的细节信息更加清晰和鲜明。
邻域平均法可以通过对图像中每个像素周围像素值的平均计算，从而使图像中的细节信息更加突出。
三、邻域平均法的优缺点邻域平均法作为一种常见的图像处理方法，具有以下优点和缺点。
数字图像处理之邻域处理
m 1 m 1
i0
j 0
m 1 m 1 T i , j f x i ,y j 2 2
演 示
100 96 87 86 92 95 101 106 121 133 99 102 98 103 87 99 111 121 97 95 94 103 102 100 89 87 85 78 79 67 72 75 74 73 86 84 88 92 97 90 102 100 98 90 91 88
使
f r
$进一步阅读：Gonzalez, p463.
4 边缘检测
4 边缘检测
梯度最大值及其方向
f x s in f y c o s 0
ta n
1
fy 或 fx fx fy
2 2
梯度最大值
4 边缘检测
2 2 2
G x, y e
e
r
2 2
2
2 平滑
设计离散高斯滤波器的方法：
设定σ2和n，确定高斯模板权值。如σ2 =2和 n=5：
[i,j] -2 -1 0 1 2 -2 0.105 0.287 0.135 0.287 0.105 -1 0.287 0.606 0.779 0.606 0.287 0 0.135 0.779 1 0.779 0.135 1 0.287 0.606 0.779 0.606 0.287 2 0.105 0.287 0.135 0.287 0.105
111 112
111 112
111 112
100 96 1 2 87 86 1 92 95
第七章-邻域运算-图像处理
x
i
m 2
1
,
y
j
m 2
1
演示
100 101 98 97 100 79 96 106 103 95 89 67 87 121 87 94 87 72 86 133 99 103 85 75 92 99 111 102 78 74 95 102 121 111 112 73
86 102 84 100 88 98 92 90 97 91 90 88
100 101 98 97 1010 792 96 106 103 95 892 673 87 121 87 94 871 722 86 133 99 103 85 75 92 99 111 102 78 74 95 102 121 111 112 73
861 102 842 100 881 98 92 90 97 91 90 88
是消除或尽量减少噪声的影响，改善图像的质量。
假设
在假定加性噪声是随机独立分布的条件下，利用邻 域的平均或加权平均可以有效的抑制噪声干扰。
从信号分析的观点
图像平滑本质上低通滤波。将信号的低频部分通过， 而阻截高频的噪声信号。
问题
往往图像边缘也处于高频部分。
2 平滑
1）邻域平均（矩形邻域和圆形邻域）
T2, 2f x 1, y 1
1 引言
4）相关与卷积的物理含义
相关运算是将模板当权重矩阵作加权平均； 而卷积先沿纵轴翻转，再沿横轴翻转后再加
权平均。 如果模板是对称的，那么相关与卷积运算结
果完全相同。 邻域运算实际上就是卷积和相关运算，用信
号分析的观点就是滤波。
2 平滑
图像平滑的目的
12 4 6 4 2 21 2 3 2 1
数字图像处理ppt课件
between 64 to 128 (using function
imagesc).
>>clims=[64,128]
>>imagesc(a,clims)
f. Make a movie from a 4-D image (load mri, make the movie by immovie, then show movie by function movie).
二、实验内容：
使用Photoshop观察数字图像增强的效果； 练习和掌握图像增强的Matlab编程。。 熟悉下列模块函数
Image enhancement. histeq - Read image file. imadust - Adust imae intensity values or colormap.
imshow - Display image.
subimage - Display multiple images in single figure.
truesize - Adjust display size of image.
warp - Display image as texture-mapped surface.
processing.
f. Compare the qualities of two images and
makes a discussion about them.
g. Add noises, such as gaussian, salt&pepper,
speckle noise into the image respectively.
10)选图像Blood、噪声类型Salt & Pepper、滤波器类型Median、邻域3x3，比较原始图像、
数字图像处理图像锐化
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一阶与二阶微分的边缘提取效果比 较
• 以Sobel及Laplacian算法为例进行比较。 • Sobel算子获得的边界是比较粗略的边界，反映的边界信息较少，但是所反映
的边界比较清晰； • Laplacian算子获得的边界是比较细致的边界。反映的边界信息包括了许多的
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无方向一阶锐化
—— 设计思想
• 为了解决上面的问题，就希望提出对任何方向上的边缘信息均敏感的锐化 算法。
• 因为这类锐化方法要求对边缘的方向没有选择，所有称为无方向的锐化算 法。
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无方向一阶锐化
法）
—— 交叉微分（Roberts算
交叉微分算法（Roberts算法）计算公式如下：
离散化之后的差分方程：
f (i, j) [ f (i 1, j) f (i, j)] [ f (i, j 1) f (i, j)]
考虑到图像边界的拓扑结构性，根据 这个原理派生出许多相关的方法。
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一阶微分锐化
单方向一阶微分锐化 无方向一阶微分锐化
• 交叉微分锐化（Roberts算子） • Sobel锐化 • Priwitt锐化
—— 景物细节对应关 系
3）对于渐变的细节，一般情况下很难检测，但二阶微分的信息比一阶微分的信息 略多。
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二阶微分锐化
—— 算法推导
2 f
2 f x 2
2 f y 2
2 f x 2
[ f x (i, j) f x (i 1, j)]
[ f (i, j) f (i 1, j)] [ f (i 1, j) f (i, j)]
邻域的表示方法
邻域的表示方法邻域的表示方法是指在图像处理和计算机视觉领域中，用来描述像素周围区域特征的一种技术。
邻域表示方法在图像处理中有着广泛的应用，可以用于图像的特征提取、图像分割、图像识别等多个方面。
在本文中，我们将介绍邻域的表示方法的基本概念和常见的应用。
邻域的表示方法可以分为两类，基于像素的邻域表示和基于特征的邻域表示。
基于像素的邻域表示是指以像素为中心，选取周围像素作为邻域，然后对邻域内的像素进行特征描述。
常见的基于像素的邻域表示方法包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。
这些方法可以用来平滑图像、去除噪声等。
而基于特征的邻域表示是指以图像特征为中心，选取周围特征点作为邻域，然后对邻域内的特征点进行描述。
常见的基于特征的邻域表示方法包括SIFT、SURF、HOG等。
这些方法可以用来提取图像的局部特征，用于图像识别、目标检测等。
在实际应用中，邻域的表示方法可以根据具体的需求进行选择。
如果需要对图像进行平滑处理，可以选择基于像素的邻域表示方法；如果需要对图像进行特征提取，可以选择基于特征的邻域表示方法。
同时，也可以根据具体的应用场景，结合不同的邻域表示方法，来达到更好的效果。
除了上述的基本概念和分类，邻域的表示方法还有一些衍生的应用。
例如，在图像分割中，可以利用邻域的表示方法来进行像素聚类，从而实现图像的分割；在图像识别中，可以利用邻域的表示方法来进行特征匹配，从而实现目标的识别。
总之，邻域的表示方法是图像处理和计算机视觉领域中的重要技术，它可以帮助我们更好地理解和描述图像的特征，从而实现图像的分析、识别和理解。
通过对邻域的表示方法的深入研究和应用，我们可以不断提高图像处理和计算机视觉的效果和性能，为各种实际应用提供更好的支持和帮助。
数字图像处理(DigitalImageProcessing)
图像变换
傅里叶变换
将图像从空间域转换到频率域，便于分析图 像的频率成分。
离散余弦变换
将图像从空间域转换到余弦函数构成的系数 空间，用于图像压缩。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波分量， 便于图像压缩和特征提取。
沃尔什-哈达玛变换
将图像转换为沃尔什函数或哈达玛函数构成 的系数空间，用于图像分析。
理的自动化和智能化水平。
生成对抗网络（GANs）的应用
02
GANs可用于生成新的图像，修复老照片，增强图像质量，以及
进行图像风格转换等。
语义分割和目标检测
03
利用深度学习技术对图像进行语义分割和目标检测，实现对图
像中特定区域的识别和提取。
高动态范围成像技术
高动态范围成像（HDRI）技术
01
通过合并不同曝光级别的图像，获得更宽的动态范围
动态特效
数字图像处理技术可以用于制作动态特效，如电影、广告中的火焰、 水流等效果。
虚拟现实与增强现实
数字图像处理技术可以用于虚拟现实和增强现实应用中，提供更真 实的视觉体验。
05
数字图像处理的未 来发展
人工智能与深度学习在数字图像处理中的应用
深度学习在图像识别和分类中的应用
01
利用深度学习算法，对图像进行自动识别和分类，提高图像处
医学影像重建
通过数字图像处理技术，可以将 CT、MRI等医学影像数据进行重建， 生成三维或更高维度的图像，便于 医生进行更深入的分析。
医学影像定量分析
数字图像处理技术可以对医学影像 进行定量分析，提取病变区域的大 小、形状、密度等信息，为医生提 供更精确的病情评估。
安全监控系统
视频监控
4、图像空域处理与邻域操作(2 图像邻域操作)解析
• 点运算完全由灰度映射函数f决定。 根据f的不同可以将图像的点运算 分为线性点运算和非线性点运算两 种。
1、点运算 • 线性点运算
数字图像处理
– 线性点运算的灰度变换函数形式可以采用线性方程描 述，即
s = ar + b
– 其中，r 为输入点的灰度值，s为相应输出点的灰度值。
255
s
b 0
a
r
255
降低较亮及较暗物体的 对比度，加强中间灰度 级物体的对比度。 0＜ ＜ 1 压低中间灰度级物体的 对比度，加强较亮及较 暗物体的对比度。 0＜ ＜ 1
1、点运算
数字图像处理
Photoshop软件中Image/Adjust/Curves调整选项的几种情况。
主要内容
数字图像处理
• 1、点运算 • 2、邻域操作
2、邻域操作
数字图像处理
• 滑动邻域操作
– 快速滑动邻域操作
• • • • • CLF I=imread('tire.tif'); I2=colfilt(I,[5 5],'sliding','mean'); subplot(121),imshow(I,[]); subplot(122),imshow(I2,[]);
1、点运算
• 非线性点运算
255
数字图像处理
– 非线性点运算对应与非线性的灰度变换函数。 – 右图为几种单调非减灰度变换函数，它们都 输出 有正斜率，因而可以保留图像的基本外貌， 但图像局部对比度会发生变化。 C＞0：中间灰度增加 ( x) x Cx( Dm x) C＜0：中间灰度减小 0 C＝0：无变化 Dm：灰度级上限
数字图像处理