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数字图像处理第一次习题课 —— 图像增强专题

数字图像处理第一次习题课 —— 图像增强专题. 主讲人：王道京 wangdj@cis.pku.edu.cn 2007-10-11. Outline. 知识点回顾 空间域图像增强 频率域图像增强 实验操作 Matlab 图像处理工具包 作业及习题. 图像增强. 目标：使图像比原始图像更适合于“特定”应用 —— 主观过程 两大类方法 空间域 —— 以对图像像素直接处理为基础 频率域 —— 以修改图像的 Fourier 变换为基础. 图像增强. 空间域图像增强. 空间域处理 基本灰度变换 图像反转 s=L-1-r 对数变换 s=c log(1+r)

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数字图像处理第一次习题课 —— 图像增强专题

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Presentation Transcript

  1. 数字图像处理第一次习题课——图像增强专题 主讲人：王道京 wangdj@cis.pku.edu.cn 2007-10-11

  2. Outline • 知识点回顾 • 空间域图像增强 • 频率域图像增强 • 实验操作 • Matlab图像处理工具包 • 作业及习题

  3. 图像增强 • 目标：使图像比原始图像更适合于“特定”应用——主观过程 • 两大类方法 • 空间域——以对图像像素直接处理为基础 • 频率域——以修改图像的Fourier变换为基础

  4. 图像增强

  5. 空间域图像增强 • 空间域处理 • 基本灰度变换 • 图像反转s=L-1-r • 对数变换s=c log(1+r) • 冪次变换 s=cr^α • 分段线性变换函数

  6. 直方图均衡化

  7. 例子 • 总像素n=51，L=8

  8. 直方图均衡化

  9. 空间滤波器 • 平滑空间滤波器——模糊处理和减少噪声 • 平滑线性滤波器：均值滤波器 • 统计排序滤波器：中值滤波器 • 锐化空间滤波器——突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节 • Laplace算子 • 梯度法:sobel算子

  10. 微分算子 • 一阶微分处理产生较宽的边缘 • 二阶微分处理对细节有较强的响应，如细线和孤立点

  11. 频率域图像增强 • 以修改图像的Fourier变换为基础 • Fourier变换相当于一个玻璃棱镜 • 低频决定图像在平滑区域中总体灰度级的显示 • 高频决定图像细节部分，如边缘、噪声 • 例子

  12. 频率域滤波 • 算法流程 • 1.用(-1)^(X+y)乘以输入图像进行中心变换 • 2.由(1)计算图像的DFT，即F(u,v) • 3.用滤波器函数H(u,v)乘以F(u,v) • 4.计算(3)中结果的逆DFT • 5.得到(4)中结果的实部 • 6.用(-1)^(X+y)乘以(5)中的结果

  13. 频率域滤波器 • 平滑频域滤波器 • Butterworth低通滤波器 • Gaussian低通滤波器 • 频率域锐化滤波器 • Butterworth高通滤波器 • Gaussian高通滤波器

  14. 空域与频域的对应关系 • 最基本联系：卷积定理 • 空域适用于小尺寸滤波器 • 滤波在频域中更为直观 • Laplacian算子

  15. Outline • 知识点回顾 • 空间域图像增强 • 频率域图像增强 • 实验操作部分 • Matlab图像处理工具包的使用 • 作业

  16. Matlab图像处理工具包 • 图像读写、显示及类型转换 • 图像增强 • Fourier变换

  17. 常用图像操作 • 读写图像文件 • A=imread(filename,fmt)——读图像 • imwrite(A,filename,fmt)——写图像 • imfinfo(filename,fmt)——读图像有关信息 • 显示图像文件 • imshow(X) • 图像类型转换 • rgb2gray、rgb2ntsc、rgb2hsv…

  18. 图像增强 • 直方图增强 • 卷积与滤波 • 平滑滤波 • 锐化滤波

  19. 直方图增强 • 直方图 • imhist(I)——显示图像的直方图 • histeq(I)——直方图均衡化

  20. 卷积与滤波 • 卷积与滤波 • conv2(A,B),convn(A,B) • h=fspecial(type,para)——创建滤波算子 • B=filter2(h,A,shpae)——滤波函数 • type=‘average’ ‘gaussian’ ‘laplacian’ ‘sobel’… • shape=‘full’ ‘same’ ‘valid’

  21. 平滑滤波 • 模拟噪声 • J=imnoise(I,type,para) • 线性滤波 • J=cov2(I,h) • 中值滤波 • B=medfilt2(A,[m,n]) • 自适应滤波 • J=wiener2(I,[m,n])

  22. 平滑滤波 • 模拟噪声 • 平滑滤波

  23. 锐化滤波 • Laplacian算子 • J=con2(I,h,’same’); • K=I-J; • 梯度模算子 • Sobel算子 • h=fspecial(‘sobel’); • J=filter2(h,I);

  24. 锐化滤波 • Laplacian增强 • Sobel算子

  25. Fourier变换 • Fourier变换 • B=fft2(I,m,n)——返回m×n矩阵B • fft fftn ifft ifft2 ifftn • fftshift——将变换后的图像频谱中心从矩阵的原点移到矩阵的中心

  26. 作业 • 灰度变换增强 • 直方图增强

  27. 作业 • Fourier变换

  28. 习题 • 1-1、假设一幅光照下的图像的灰度级直方图由概率密度函数 • (a)什么点操作能最好增强这幅图像？并解释和描述在亮区和暗区，如何局部对照将收到影响？ • (b)假设一个离散图像有8个灰度级和140个像素，其直方图为H(k)=(7-k)^2,0<=k<=7.如何变换增强该图像？显示你的直方图结果。

  29. 习题 • 1-2、假设一幅图像的灰度级概率密度函数近似为 • (a)哪个变换能生成更好的图像并解释，s=r^2还是s=sqrt(r)? • (b)什么变换能够均衡化此直方图，获得一个平均灰度级分布？ • (c)假设一数字图像的灰度级分布为 • 在0到7间8个灰度级输出的直方图均衡化变换和直方图结果是什么？

  30. 习题 • 2-1 考虑以下四个局部平滑算子 • (a)计算和绘出这些算子阶跃响应 • (b)哪个算子为最佳平滑算子，并解释？

  31. 习题 • 2-2 考虑以下4个局部锐化算子 • (a)计算和绘出这些算子阶跃响应 • (b)每个算子都是指数模糊算子 的逆算子，求解它们响应的参数a

  32. 习题 • 2-3 考虑二维锐化算子 • (a) 分别计算每个算子对水平、垂直和对角方向边缘的响应 • (b)哪个二维算子对应于连续水平和垂直的算子[-1 3 -1]的操作 • (c)计算(b)中算子对水平、垂直和对角方向的响应

  33. 习题 • 3-1 考虑离散余弦 Fourier变换 计算 • 3-2 考虑离散系统的输入f(n)={1 1 1 1}和冲击响应h(n)={5 4 3 2 1}，计算系统输出

  34. 思考题 • 图像相减处理常用于工业中，如在生产装配线上检测丢失的元件。这种方法首先要存入一幅“金”图像，即组装正确的图像；然后将相同产品的输入图像减去这幅图像。当然，如果新产品组装正确的话，它们的差为0.如果产品丢失了元件，那么差值图像在该区域与正确图像不同，不是0。你认为在实践中用这种方法应满足什么条件？

  35. Thanks for your attendance

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