03_数字图像处理基本运算_Prt

数字图像处理_图像基本运算图像基本运算1点运算线性点运算是指输⼊图像的灰度级与输出图像呈线性关系。

s=ar+b（r为输⼊灰度值，s为相应点的输出灰度值）。

当a=1，b=0时，新图像与原图像相同；当a=1，b≠0时，新图像是原图像所有像素的灰度值上移或下移，是整个图像在显⽰时更亮或更暗；当a＞1时，新图像对⽐度增加；当a＜1时，新图像对⽐度降低；当a＜0时，暗区域将变亮，亮区域将变暗，点运算完成了图像求补； ⾮线性点运算是指输⼊与输出为⾮线性关系，常见的⾮线性灰度变换为对数变换和幂次变换，对数变换⼀般形式为：s=clog（1+r）其中c为⼀常数，并假设r≥0.此变换使窄带低灰度输⼊图像映射为宽带输出值，相对的是输出灰度的⾼调整。

1 x=imread('D:/picture/DiaoChan.jpg');2 subplot(2,2,1)3 imshow(x);4 title('原图');5 J=0.3*x+50/255;6 subplot(2,2,2);7 imshow(J);8 title('线性点变换');9 subplot(2,2,3);10 x1=im2double(x);11 H=2*log(1+x1);12 imshow(H)13 title('⾮线性点运算');%对数运算幂次变换⼀般形式：s=cr^γ幂级数γ部分值把窄带暗值映射到宽带输出值下⾯是⾮线性点运算的幂运算1 I=imread('D:/picture/DiaoChan.jpg');2 subplot(2,2,1);3 imshow(I);title('原始图像','fontsize',9);4 subplot(2,2,2);5 imshow(imadjust(I,[],[],0.5));title('Gamma=0.5');7 imshow(imadjust(I,[],[],1));title('Gamma=1');8 subplot(2,2,4);9 imshow(imadjust(I,[],[],1.5));title('Gamma=1.5');2代数运算和逻辑运算加法运算去噪处理1 clear all2 i=imread('lenagray.jpg');3 imshow(i)4 j=imnoise(i,'gaussian',0,0.05);5 [m,n]=size(i);6 k=zeros(m,n);7for l=1:1008 j=imnoise(i,'gaussian',0,0.05);9 j1=im2double(j);10 k=k+j1;11 End12 k=k/100;13 subplot(1,3,1),imshow(i),title('原始图像')14 subplot(1,3,2),imshow(j),title('加噪图像')15 subplot(1,3,3),imshow(k),title(‘求平均后的减法运算提取噪声1 I=imread(‘lena.jpg’);2 J=imnoise (I,‘lena.jpg’,0,0.02);3 K=imsubtract(J,I);4 K1=255-K;5 figure;imshow(I);7 figure;imshow(K1);乘法运算改变图像灰度级1 I=imread('D:/picture/SunShangXiang.jpg')2 I=im2double(I);3 J=immultiply(I,1.2);4 K=immultiply(I,2);5 subplot(1,3,1),imshow(I);subplot(1,3,2),imshow(J);6 subplot(1,3,3);imshow(K);逻辑运算1 A=zeros(128);2 A(40:67,60:100)=1;3 figure(1)4 imshow(A);5 B=zeros(128);6 B(50:80,40:70)=1;7 figure(2)8 imshow(2);9 C=and(A,B);%与10 figure(3);11 imshow(3);12 D=or(A,B);%或13 figure(4);14 imshow(4);15 E=not(A);%⾮16 figure(5);17 imshow(E);3⼏何运算平移运算实现图像的平移1 I=imread('lenagray.jpg');2 subplot(1,2,1);3 imshow(I);4 [M,N]=size(I);g=zeros(M,N);5 a=20;b=20;6for i=1:M7for j=1:N8if((i-a>0)&(i-a<M)&(j-b>0)&(j-b<N)) 9 g(i,j)=I(i-a,j-b);10else11 g(i,j)=0;12 end13 end14 end15 subplot(1,2,2);imshow(uint8(g));⽔平镜像变换1 I=imread('lena.jpg');2 subplot(121);imshow(I);3 [M,N]=size(I);g=zeros(M,N);4for i=1:M5for j=1:N6 g(i,j)=I(i,N-j+1);7 end8 end9 subplot(122);imshow(uint8(g));垂直镜像变换1 I=imread('lena.jpg');2 subplot(121);imshow(I);3 [M,N]=size(I);g=zeros(M,N);4for i=1:M5for j=1:N6 g(i,j)=I(M-i+1,j);7 end8 end9 subplot(122);imshow(uint8(g));图像的旋转1 x=imread('D:/picture/DiaoChan.jpg');2 imshow(x);3 j=imrotate(x,45,'bilinear');4 k=imrotate(x,45,'bilinear','crop');5 subplot(1,3,1),imshow(x);6 title(‘原图')7 subplot(1,3,2),imshow(j);8 title(‘旋转图(显⽰全部)')9 subplot(1,3,3),imshow(k);10 title(‘旋转图(截取局部)')⼏种插值法⽐较1 i=imread('lena.jpg');2 j1=imresize(i,10,'nearest');3 j2=imresize(i,10,'bilinear');4 j3=imresize(i,10,'bicubic');5 subplot(1,4,1),imshow(i);title(‘原始图像')6 subplot(1,4,2),imshow(j1);title(‘最近邻法')7 subplot(1,4,3),imshow(j2);title(‘双线性插值法')8 subplot(1,4,4),imshow(j3);title(‘三次内插法')放缩变换1 x=imread('D:/picture/ZiXia.jpg')2 subplot(2,3,1)3 imshow(x);4 title('原图');5 Large=imresize(x,1.5);6 subplot(2,3,2)7 imshow(Large);8 title('扩⼤为1.5');9 Small=imresize(x,0.1);10 subplot(2,3,3)11 imshow(Small);12 title('缩⼩为0.3');13 subplot(2,3,4)14 df=imresize(x,[600700],'nearest');15 imshow(df)16 title('600*700');17 df1=imresize(x,[300400],'nearest');18 subplot(2,3,5)19 imshow(df1)20 title('300*400');后记：（1）MATLAB基础知识回顾1：crtl+R是对选中的区域注释，ctrl+T是取消注释2：有的代码中点运算如O=a.*I+b/255 ，其中b除以255原因是：灰度数据有两种表式⽅法：⼀种是⽤unit8类型，取值0~255；另⼀种是double类型，取值0~1。

数字图像处理与分析第三章 数字图像处理基本运算刘定生 中科院中国遥感卫星地面站2004年春季学期1上次课复习基本概念图像的表示——I=f(x, y) 图像的质量——灰度、对比度、客观评价指标 人类的视觉模型、图像的颜色——三基色假说、 RGB、HSI模型、CIE色度图 图像的描述——二值图像、灰度图像、彩色图 像、图像文件格式 图像的直方图——定义、基本性质图像的数字化——Nyquist采样定律、量化2上次课复习思考题我们知道，要构成一幅数字图像需要采样和量化，如果采样和量 化都充分细的话，就可以得到好的画质。

但是数据量也就变得很 大。

问当数据量设为一个定值时，在什么时候将采样优先考虑？ 什么情况下将量化优先考虑？为什么？ 在图像量化中，有非均匀量化技术。

当灰度级低的时候用它比较 有效。

但是为什么在灰度级级数高时几乎不用？作业自习“视觉的空间性质”与“视觉的时间特性”，初步了解图像时空 特性在人眼中的作用。

实验利用已有程序文件，通过编程练习打开和显示BMP图像 利用Photoshop软件或通过编程，对不同的图像，进行直方图显 示、彩色变换、伪彩色处理等，巩固本单元所学内容3第三章 数字图像处理基本运算图像的像素级运算点运算线性点运算、非线性点运算代数运算加法、减法、乘法、除法逻辑运算求反、异或、或、与图像的空域变换几何变换 非几何变换直方图变换第三章 数字图像处理基本运算4图像运算—点运算线性点运算I out ( x, y ) = a ∗ I in ( x, y )+ ba=1，b=0： a<0： |a|>1： |a|<1： b>0： b<0： 恒等 黑白反转 增加对比度 减小对比度 增加亮度 减小亮度5第三章 数字图像处理基本运算图像运算—点运算非线性点运算f ( I ( x, y ) )= I ( x, y )+ C ∗ I ( x, y )∗ ( I ( x, y )m − I ( x, y ) )C<0，增强中间部分亮度 C>0，减小中间部分亮度第三章 数字图像处理基本运算6图像运算—点运算第三章 数字图像处理基本运算7图像运算—点运算第三章 数字图像处理基本运算8图像运算—代数运算加法运算的定义C(x,y) = A(x,y) + B(x,y)主要应用举例去除“叠加性”噪音 生成图像叠加效果第三章 数字图像处理基本运算9图像运算—代数运算去除“叠加性”噪音对于原图像f(x, y)，有一个噪音图像集 { gi(x,y) } i =1,2,...M 其中：gi(x,y) = f(x,y) + h(x,y)i M个图像的均值定义为：g(x,y) = (g0(x,y)+g1(x,y)+…+ gM(x,y))/M当：噪音h(x,y)i为互不相关，且均值为0时， 上述图像均值将降低噪音的影响。