图像的邻域处理

实验一图像增强实验一、实验目标：掌握图像增强的算法。

二、实验目的：1. 了解灰度变换增强和空域滤波增强的Matlab实现方法2. 掌握直方图灰度变换方法3. 掌握噪声模拟和图像滤波函数的使用方法三、实验内容：（1）图像的点操作、邻域操作算法。

（2）图像的直方图处理算法。

四、实验设备：1．PIII以上微机； 2．MATLAB6.5；五、实验步骤：（1）读入图像：用matlab函数实现图像读入（可读入Matlab中的标准测试图像）(原始图像)（2）实现图像点操作运算（如gamma校正，对数校正等）（3）实现图像的邻域处理（实现均值滤波，拉普拉斯滤波）（4）实现直方图均衡处理matlab 源程序clear all;clc;f=imread('girl_noise.jpg');figure,imshow(f),title('原始图像');[m,n]=size(f);f0= im2double(f); % 整型转换为double 类f1=f0;std_i=zeros(1,m-2);%灰线处理for i=2:m-1%灰线处理std_i(i-1)=std(f0(i,:));if(std_i(i-1)<0.1)for j=1:mf0(i,j)=(f0(i-1,j)+f0(i+1,j))/2;endendendfigure,imshow(f0),title('滤除灰线后的图像');fz=f0-f1;[r,c]=find(fz~=0);%寻找灰线噪声的位置f2=f0;change=0;count=0;for i=3:m-2%白线处理for j=1:mif(abs(f0(i,j)-f0(i-1,j))>0.2&&abs(f0(i,j)-f0(i+1,j))>0.2) count=count+1;endif(count>n*0.8)count=0;change=1;break;endendif(change==1)for k=1:mf0(i,k)=(f0(i-1,k)+f0(i+1,k))/2;endchange=0;count=0;endendfigure,imshow(f0),title('滤除白线后的图像');fz1=f2-f0;[r1,c1]=find(fz1~=0); %寻找白线噪声的位置fn = medfilt2(f0); %反射对称填充figure, imshow(fn),title('中值滤波后的图像');f0 = im2double(fn); % 整型转换为double 类g =2*f0- imfilter(f0,w4, 'replicate'); % 增强后的图像figure, imshow(g),title('高提升滤波图像(A=2)');图像处理结果六、结果分析从上面结果可以看出，带状噪声处理部分，已经基本将带状噪声去除。

s cr c 1
21
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
30
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。
17
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

图像处理中的边缘检测和特征提取方法图像处理是计算机视觉领域中的关键技术之一，而边缘检测和特征提取是图像处理中重要的基础操作。

边缘检测可以帮助我们分析图像中的轮廓和结构，而特征提取则有助于识别和分类图像。

本文将介绍边缘检测和特征提取的常见方法。

1. 边缘检测方法边缘检测是指在图像中找到不同区域之间的边缘或过渡的技术。

常用的边缘检测方法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。

Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，通过对图像进行卷积操作，可以获取图像在水平和垂直方向上的梯度值，并计算获得边缘的强度和方向。

Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测算法，类似于Sobel算子，但其卷积核的权重设置略有不同。

Prewitt算子同样可以提取图像的边缘信息。

Canny算子是一种常用且经典的边缘检测算法。

它结合了梯度信息和非极大值抑制算法，可以有效地检测到图像中的边缘，并且在边缘检测的同时还能削弱图像中的噪声信号。

这些边缘检测算法在实际应用中常常结合使用，选择合适的算法取决于具体的任务需求和图像特点。

2. 特征提取方法特征提取是指从原始图像中提取出具有代表性的特征，以便进行后续的图像分析、识别或分类等任务。

常用的特征提取方法包括纹理特征、形状特征和颜色特征。

纹理特征描述了图像中的纹理信息，常用的纹理特征包括灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）和方向梯度直方图（HOG）。

GLCM通过统计图像中像素之间的灰度变化分布来描述纹理特征，LBP通过比较像素与其邻域像素的灰度值来提取纹理特征，HOG则是通过计算图像中梯度的方向和强度来提取纹理特征。

这些纹理特征可以用于图像分类、目标检测等任务。

形状特征描述了图像中物体的形状信息，常用的形状特征包括边界描述子（BDS）、尺度不变特征变换（SIFT）和速度不变特征变换（SURF）。

BDS通过提取物体边界的特征点来描述形状特征，SIFT和SURF则是通过提取图像中的关键点和描述子来描述形状特征。

（注：以下两套模拟题仅供题型参考，请重点关注选择填空以及判断题、名词解释，蓝色下划线内容肯定不考）《数字图像处理》模拟试卷（A 卷）一、单项选择题（从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案，并将其代号填在题前的括号内。

答案选错或未作选择者，该题不得分。

每小题1分，共10分）( d )1.一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0，255]，则该图象的信息量为：a. 0b.255c.6d.8( b )2.图象与灰度直方图间的对应关系是：a.一一对应b.多对一c.一对多d.都不对( d )3.下列算法中属于局部处理的是：a.灰度线性变换b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波( b )4.下列算法中属于点处理的是：a.梯度锐化b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波( ) 5.一曲线的方向链码为12345，则曲线的长度为a.5b.4c.5.83d.6.24( c )6. 下列算法中属于图象平滑处理的是：a.梯度锐化b.直方图均衡c. 中值滤波placian增强( )7.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是：a.梯度算子b.Prewitt算子c.Roberts算子d. Laplacian算子( c)8.采用模板［-1 1］主要检测____方向的边缘。

a.水平b.45°c.垂直d.135°( d )9.二值图象中分支点的连接数为：a.0b.1c.2d.3( a )10.对一幅100´100像元的图象，若每像元用８bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000bit，则图象的压缩比为：a.2:1b.3:1c.4:1d.1:2二、填空题（每空1分，共15分）1.图像锐化除了在空间域进行外，也可在频率域进行。

2.图像处理中常用的两种邻域是4-邻域和8-邻域。

3.直方图修正法包括直方图均衡和直方图规定化两种方法。

4.常用的灰度差值法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法。

图像处理中的去噪算法优化及实现教程在图像处理领域中，图像中的噪声是指在图像采集、传输或存储过程中引入的随机干扰信号。

噪声会降低图像的质量和清晰度，影响图像的视觉效果和后续处理的结果。

为了减少噪声的影响，图像去噪算法被广泛应用于图像处理中。

本文将介绍常见的图像去噪算法及其优化和实现方法。

一、常见的图像去噪算法1. 均值滤波算法均值滤波算法是最简单和最常用的图像去噪算法之一。

该算法通过计算像素周围邻域的平均值来实现去噪。

均值滤波算法可以有效去除高斯噪声和均匀噪声，但对于图像中的细节和边缘信息可能会造成模糊。

2. 中值滤波算法中值滤波算法是一种非线性滤波算法，它通过将像素周围邻域的值进行排序，然后选择中间值作为当前像素的值来实现去噪。

中值滤波算法适用于去除椒盐噪声等脉冲型噪声，能够保持图像的边缘和细节。

3. 小波去噪算法小波去噪算法利用小波变换将图像分解为多个频带，然后根据每个频带的能量分布情况进行去噪处理。

小波去噪算法可以有效去除不同类型的噪声，并保持图像的细节。

4. 双边滤波算法双边滤波算法通过考虑像素的空间距离和像素值之间的相似性来进行滤波。

它可以在去噪的同时保持图像的边缘。

双边滤波算法适用于去除高斯噪声和椒盐噪声。

二、图像去噪算法的优化方法1. 参数调优图像去噪算法中的参数对于去噪效果至关重要。

通过调整算法中的参数，可以优化算法的性能。

例如，在均值滤波算法中，通过调整邻域大小可以控制平滑程度和细节保持的平衡。

2. 算法组合多种去噪算法的组合可以提高去噪效果。

常见的组合方法有级联和并行。

级联方法将多个去噪算法依次应用于图像，每个算法的输出作为下一个算法的输入。

并行方法将多个去噪算法同时应用于图像，然后对各个算法的输出进行加权融合。

3. 并行计算图像去噪算法中存在大量的计算任务，通过并行计算可以提高算法的运行效率。

图像去噪算法可以通过并行计算框架（如CUDA）在GPU上进行加速，同时利用多线程机制提高CPU上的计算效率。

An
Combining
DFRT( n )
Renewed output images An exp(j n ) Cn
IDFRT( n )
Several input images Rn an exp(jn )
1 1 an , 0 n n n Updated input images a0 exp(j0 ) a0
15
按列统计的直方图
histc(pascal(3),1:6) produces the array [3 1 1; 0 1 0; 0 1 1; 0 0 0; >> pascal(3) 0 0 0; ans = 0 0 1]
1 1 1 1 2 3 1 3 6
每列目标数据的个数 统计
16
其他类型的统计图
条状图：bar x = 1:5; y = [0.2,0.3,0.1,0.8,0.9; 0.5,0.6,0.2,0.7,0.1]; bar(x,y');
20
其他类型的统计图
累加式条状图：barh rand('state',0); figure; barh(rand(10,5),'stacked'); colormap(cool)
6
彩色图像直方图
axes(‘Position’,*0.1,0.1,0.8,0.2+);% 生成坐标轴 stem(0:255,h1,'Marker','None','Color','r'); set(gca,'YColor','r','Xlim',[0,255]); axes('Position',[0.1,0.3,0.8,0.2]); stem(0:255,h2,'Marker','None','Color',[0,0.6,0]); set(gca,'YColor',[0,0.6,0],'Ytick',[0.005,0.01],'Xlim',[0,255]); axes('Position',[0.1,0.5,0.8,0.2]); stem(0:255,h3,'Marker','None','Color','b'); set(gca,'YColor','b','Ytick',[0.01,0.02],'Xlim',[0,255]);

图像处理中的图像去噪算法使用方法图像去噪算法是图像处理领域的一个重要研究方向，它的主要目标是通过消除或减少图像中的噪声，提高图像的视觉质量和信息可读性。

图像噪声是由于图像信号的获取、传输和存储过程中引入的不可避免的干扰所致，例如传感器噪声、电磁干扰等，使图像中的细节模糊，影响图像的清晰度和准确性。

因此，图像去噪算法在许多应用领域中都具有重要的意义，如医学图像处理、计算机视觉、图像识别等。

现在，我们将介绍几种常见的图像去噪算法及其使用方法。

1. 中值滤波算法：中值滤波算法是一种简单而有效的图像去噪方法。

它的基本原理是对图像中的每个像素点周围的邻域进行排序，然后取中间值作为该像素点的输出值。

中值滤波算法适用于去除椒盐噪声和脉冲噪声，它能够保持图像的边缘和细节信息。

使用中值滤波算法时，需要设置一个邻域大小，根据该大小确定图像中每个像素点周围的邻域大小。

较小的邻域大小可以去除小型噪声，但可能会丢失一些细节信息，较大的邻域大小可以减少噪声，但可能会使图像模糊。

2. 均值滤波算法：均值滤波算法是一种基本的线性滤波技术，它的原理是计算图像中每个像素点周围邻域像素的平均值，并将平均值作为该像素点的输出值。

均值滤波算法简单易实现，适用于消除高斯噪声和一般的白噪声。

使用均值滤波算法时，同样需要设置邻域大小。

相较于中值滤波算法，均值滤波算法会对图像进行平滑处理，减弱图像的高频细节。

3. 降噪自编码器算法：降噪自编码器算法是一种基于深度学习的图像去噪算法。

它通过使用自编码器网络来学习图像的特征表示，并借助重建误差来去除图像中的噪声。

降噪自编码器算法具有较强的非线性建模能力，可以处理复杂的图像噪声。

使用降噪自编码器算法时，首先需要训练一个自编码器网络，然后将噪声图像输入网络，通过网络进行反向传播，优化网络参数，最终得到去噪后的图像。

4. 小波变换去噪算法：小波变换去噪算法是一种基于小波分析的图像去噪算法。

它将图像分解为不同尺度下的频域子带，通过对各个子带进行阈值处理来消除图像中的噪声。

图6-8 曲线的链码表示
第14页/共57页
(d) 边界的8链码表
•链 码 的 表 示 方 法 具 有 下 面 一 些 有 趣 的 特 性 ： • ① 如果曲线上的像素数目为N，那么链码的长度则为N-1； • ② 链码是和起点相关的，不同的起点可以得到不同的链码表示。 • ③ 链码具有平移的不变性，也就是说曲线的位置变动不改变其链码结构； • ④ 曲线的旋转将使得得到的链码中的每个元素分量增加相同的数值。
• 对于离散的的数字图像f(i,j)，矩定义为：
• 对于二值图像，在目标区域R有f(i,j)=1，背景区域f(i,j)=0，因此：
M 1 N 1
mpq
i p j q f (i, j) p, q 0,1,2
i0 j0
mpq
ip jq
(i, j)R
第22页/共57页
• 同样的，考察二值图像各阶矩，我们可以知道，其零阶矩m00为目标区域的面 积，也即区域中包含的点数；假设
• ② 对称性：
；
• ③ 三角不等式：
d(A, B) 0
d(A, B) d(B, A) d(A,C) d(A, B) d(B,C)
第2页/共57页
•假 设 计 算 点 P ( a , b ) 与 Q ( c , d ) 间 距 离 可 以 采 取 下 面 的 几 种 定 义 形 式 ：
•
① 欧几里德距离，用来De表示，如下式所示：
阶矩称为惯性矩。
•中心矩 ：
pq (x x) p ( y y)q f (x, y)dxdy p, q 0,1,2
第21页/共57页
• 低阶矩主要描述区域的面积、转动惯量、质心等等，具有明显得几何意义，而高 阶矩一般主要描述区域的细节特征，比如三阶矩描述扭曲度，四阶矩描述峰值的状 态等等，一般来说高阶矩受到图像离散化等的影响，高阶矩一般在应用中不一定十 分准确。

遥感与数字图像处理基础知识一、名词解释：数字影像：数字图像指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续、以离散数学原理表达的图像。

空间域图像：由图像像元组成的空间频率域图像：以空间频率（即波数）为自变量描述图像的特征图像采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样灰度量化：将像素灰度值转换为整数灰度级的过程像素：数字图像最基本的单位是像素，像素是A/D转换中的取样点，是计算机图像处理的最小单元，每个像素具有特定的空间位置和属性特征二、填空题：1、光学图像是一个_____二维的连续的光密度______ 函数。

2、数字图像是一个_____二维的离散的光密度______ 函数。

3、光学图像转换成数字影像的过程包括________采样和量化_______ 等步骤。

4、一般来说，采样间距越大，图像数据量___越少_____，质量_____越差_____；反之亦然。

5、遥感分类中按遥感平台可分为＿＿航天遥感＿＿、＿＿航空遥感＿＿和＿＿地面遥感＿＿。

按传感器的探测波段可分为：＿＿可见光遥感＿＿＿、＿＿红外遥感＿＿＿和＿＿微波遥感＿＿。

按工作方式可分为：＿＿主动遥感＿＿＿和＿＿被动遥感＿＿。

6、遥感机理是通过利用＿＿传感器＿＿主动或被动地接受地面目标＿＿太阳辐射的反射＿＿或＿＿自身反射＿＿的＿＿电磁波＿＿，通过＿＿非接触传感器＿＿所传递的信息来识别目标，从而达到＿＿遥测目标地物的几何与物理特性＿＿的目的。

7、黑体的性质是吸收率为＿1＿＿，反射率为＿0＿＿。

8、水体的反射主要集中在＿＿蓝绿＿＿波段，其它波段吸收都很强，近红外吸收更强。

9、常见的遥感平台有＿＿地面平台＿＿、＿＿航天平台＿＿、＿＿航空平台＿＿、＿＿＿＿＿和＿＿宇航平台＿＿等。

10、通常把电磁波通过大气层时较少被反射、吸收或散射的，通过率较高的波段称为＿大气窗口＿＿。

11、ETM的全称是＿＿（Enhanced Thematic Mapper）增强型专题制图仪＿＿。

试题库的收集：直接打开百度文库，这样比较全面一些输入：数字图像处理试题习题名词解释：选择题1、数字图像的_____D___。

A空间坐标离散，灰度连续B灰度离散，空间坐标连续C两者都是连续的D两者都是离散的2、图像灰度量化用6比特编码时，量化等级为_____B___。

A 32个B 64个C128个 D 256个3. 下面说法正确的是：（ B ）A、基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换；B、基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种；C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高；D、基于频域的图像增强方法比基于空域的图像增强方法的增强效果好。

1、采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强。

（B）A 图像整体偏暗B 图像整体偏亮C图像细节淹没在暗背景中D图像同时存在过亮和过暗背景2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。

（ B ）A 平均灰度B 图像对比度C 图像整体亮度D图像细节3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（ A ）A、RGBB、CMY或CMYKC、HSID、HSV4、采用模板［-1 1］T主要检测（ A ）方向的边缘。

A.水平B.45︒C.垂直D.135︒5、下列算法中属于图象锐化处理的是：( C )A.低通滤波B.加权平均法C.高通滤波D. 中值滤波6、维纳滤波器通常用于（ C ）A、去噪B、减小图像动态范围C、复原图像D、平滑图像7、彩色图像增强时， C 处理可以采用RGB彩色模型。

A. 直方图均衡化B. 同态滤波C. 加权均值滤波D. 中值滤波8、__B__滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。

A. 逆滤波B. 维纳滤波C. 约束最小二乘滤波D. 同态滤波9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。

这样的滤波器叫B 。

邻域平均法对矢量图平滑处理滕召荣;蒋天发【摘要】首先提出在缩放矢量图时,一定角度的线条会产生锯齿.接着介绍图像增强技术中,空间域处理方法的邻域平均法及改进邻域平均法的原理、算法用改进的邻域平均法对缩放时产生锯齿的矢量图进行具体处理的过程.利用改进邻域平均法处理有锯齿的矢量图,可以给出在视觉上表现光滑、精细化的图像.改进邻域平均法的具体程序是在Windows平台下以C++Builder为开发工具实现的.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2009(032)014【总页数】3页(P75-77)【关键词】矢量图;邻域平均法;平滑;图像增强技术【作者】滕召荣;蒋天发【作者单位】中南民族大学,计算机科学学院,湖北,武汉,430073;中南民族大学,计算机科学学院,湖北,武汉,430073【正文语种】中文【中图分类】TP391图像是人类获取和交换信息的主要来源。

数字图像技术已广泛应用于工业、医疗、航天航空和军事等各个领域,在国民经济建设中的作用也越来越大，图像处理则显得非常重要，常用的图像处理有图像的缩放、图像去噪[1]、图像的增强等，这一般都是对位图而言的，而矢量图也在工程制图等很多领域都有很广泛的应用，很多地方需要对矢量图进行处理。

在对矢量图进行缩放时，一定角度上的线条、矩形会产生一定程度上的锯齿。

邻域平均法处理图像产生的边缘模糊则正好能使图像的锯齿消除，从而在视觉上到达平滑。

1 矢量图矢量图是使用直线和曲线来描述图形的，这些图形的元素是一些点、线、矩形、多边形、圆和弧线等，它们都是通过数学公式计算获得的[2]。

由于矢量图形可通过公式计算获得，所以矢量图形文件体积一般较小。

矢量图形最大的优点是无论放大、缩小或旋转等都不会失真。

虽然矢量图形放大或者缩小不会失真，但对于由线条、矩形组成的矢量图，在缩放时，除水平方向、垂直方向、与坐标成45°，135°，225°，315°的外线条可以明显看到很多锯齿。

第一章绪论1.模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面？(什么是图像？什么是数字图像？什么是灰度图像？模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面？)图像：是对客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。

数字图像：一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数字（一般用整数）表示的图像。

灰度图像：在计算机领域中，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。

在数字图像领域之外，“黑白图像”也表示“灰度图像”，例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。

模拟图像处理与数字图像处理主要区别：模拟图像处理是利用光学、照相方法对模拟图像的处理。

(优点：速度快，一般为实时处理，理论上讲可达到光的速度，并可同时并行处理。

缺点：精度较差，灵活性差，很难有判断能力和非线性处理能力)数字图像处理(称计算机图像处理，指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对数据进行处理的过程)是利用计算机对数字图像进行系列操作，从而达到某种预期目的的技术.(优点：精度高，内容丰富，可进行复杂的非线性处理，灵活的变通能力，一只要改变软件就可以改变处理内容)2.图像处理学包括哪几个层次？各层次间有何区别和联系？数字图像处理可分为三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。

狭义图像处理是对输入图像进行某种变换得到输出图像，是一种图像到图像的过程。

图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像目标的描述，图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。

图像理解则是在图像分析的基础上，基于人工智能和认知理论研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，对图像内容的含义加以理解以及对原来客观场景加以解译，从而指导和规划行动。

区别和联系：狭义图像处理是低层操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大；图像分析则进入了中层，经分割和特征提取，把原来以像素构成的图像转变成比较简洁的、非图像形式的描述；图像理解是高层操作，它是对描述中抽象出来的符号进行推理，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。

3.7 图像增强
3）空域滤波增强 空域滤波是在图像空间借助模板进行邻域操作完成，根 据其特点可分成线性滤波和非线性滤波两类。各种空域滤波 器根据功能可分成平滑和锐化滤波器。平滑滤波器可用低通 滤波实现。平滑的目的又可分为两类，一类是模糊化，目的 是在提取较大的目标前去除太小的细节或将目标内的小断点 连接起来。另一类是消除噪声。锐化可用高通滤波实现，锐 化的目的是为了增强模糊的细节。
可以证明，图像直方图的累积分布函数满足上述两 个条件并能将变换后的灰度值均匀地分布在灰度级范围 内
3.7 图像增强
直方图均衡化的实现步骤为: ➢ 统计图像各灰度值的计数，即得到图像的直方图。 ➢ 计算图像各灰度值的累积分布函数值。 ➢ 遍历原图像，对于图像中每个像素，都用该像素灰 度值对应的累积分布函数值与最大灰度值(如8位灰度图 像，这个最大值为5)的乘积来替换它。
3.7 图像增强
锐化(高通)滤波器:它能减弱或消除傅里叶空间的低 频分量，但不影响高频分量。因为低频分量对应图像中 灰度值缓慢变化的区域，因而与图像的整体特性，如整 体对比度和平均灰度值等有关，高通滤波器将这些分量 滤去可使图像锐化。
3.7 图像增强
① 平滑滤波器
图6、平滑滤波
a、均值滤波
3.7 图像增强
3.7 图像增强
图2、空域滤波与频域滤波的比较
3.7 图像增强
1、空域图像增强 空域法是直接对图像中的像素进行处理，从根本上说是 以图像的灰度映射变换为基础的。 以下将主要从空域变换、图像代数、空域滤波二个方面 进行展开，使读者对于使用空域点对点变换和直方图修正变 换来增强图像有一个系统深人的了解。其中空域变换包括直 接灰度变换和直方图处理，前者属于点对点变换，后者属于 直方图修正变换；图像代数是一种点对点变换；空域滤波实 际是一种频率域处理转化为空间域点对点模板预算的增强算 法。

数字图像中的每个像素(pixel)都对应于矩阵 中相应的元素。把数字图像表示成矩阵的优点在 于能应用矩阵理论对图像进行分析处理。
30

灰度图像是指每个像素由一个量化灰度来描述的 图像，没有彩色信息，如下图所示。
0 150 200 I 120 50 180 250 220 100
数字图像处理
1
第2讲 数字图像处理的基础
(Basics Knowledge of Digital Image Processing)
2.1人类的视觉感知系统
(Visual System of Human Beings)
2.2数字图像的基础知识 (Basics of Digital Image)
2
2.1人类的视觉感知系统
(Visual System of Human Beings)



视觉是人类最高级的感知器官，所以， 毫无疑问图像在人类感知中扮演着重要 角色。 然而人类感知只限于电磁波谱的视觉波 段，成像机器则可以覆盖几乎全部电磁 波谱。 研究图像处理首先要了解人类的视觉感 知系统。
3
2.1 人类的视觉

2.1.1 人眼构造和视觉现象
41
2.2.3 像素间的一些基本关系
42
2.2.3 像素间的一些基本关系

像素在图像子集中连通的定义
―如果像素p和q是图像子集S中的元素， 如果存在一条完全由S中的像素组成的从 p到q的路径，则称p和q在S中是连通的。

图像子集连通元素的定义
―对于S中的任意像素p，S中连通到p的 所有像素的集合，被称为S的连通元素。
26
2.2.1 图像的数字化
4. 一个好的近似图像，需要多少采样分辨率和灰度级 胡昂[1965]实验： 实验方法

图像工程图像处理简介图像处理是计算机视觉和计算机图形学领域中的一个重要研究方向。

它涉及使用算法和技术对数字图像进行各种操作和转换，目的是改进图像的质量、增强图像的细节、提取图像的特征等。

本文将介绍常见的图像处理技术和相关的应用领域。

常见的图像处理技术图像滤波图像滤波是图像处理中最常用的技术之一，它通过在图像上应用滤波器来改变图像的频率特性和灰度分布。

常见的图像滤波算法包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。

•均值滤波：通过对图像中的像素周围邻域值的平均计算来模糊图像，常用于去除图像中的噪声。

•高斯滤波：通过对图像中的像素周围邻域值的加权平均计算来模糊图像，常用于平滑图像并减少噪声。

•中值滤波：通过对图像中的像素周围邻域值的中值计算来去除图像中的椒盐噪声和斑点噪声。

图像增强图像增强是通过改变图像的灰度、对比度、亮度等特性，以提高图像的视觉效果和质量。

常见的图像增强技术包括直方图均衡化、自适应直方图均衡化、对比度拉伸等。

•直方图均衡化：将图像的像素值通过线性变换映射到整个灰度范围上，以增强图像的对比度和细节。

•自适应直方图均衡化：在直方图均衡化的基础上，根据图像的局部特性来调整灰度变换函数，以避免图像的过度增强。

•对比度拉伸：通过线性变换来扩展或压缩图像的像素值范围，以增强图像的对比度和亮度。

图像分割图像分割是将图像划分为具有一定语义的区域的过程。

常见的图像分割技术包括基于阈值的分割、边缘检测分割、基于区域的分割等。

•基于阈值的分割：通过选择适当的阈值，将图像中的像素分为不同的类别，以实现图像的分割。

•边缘检测分割：通过检测图像中的边缘或者边界来实现图像的分割。

•基于区域的分割：通过将图像中的像素分为不同的区域，使得每个区域内具有相似的特性，以实现图像的分割。

特征提取特征提取是从图像中提取出具有代表性的信息或特征。

常见的特征提取技术包括边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。

•边缘检测：通过检测图像中的边缘来提取出物体的轮廓信息。

8.２ 8.２二值图像连接成分的变形操作
３.开-闭运算
二 值 图 像 处 理 1）开运算 思路：先腐蚀，再膨胀 定义：B ° S = （B ⊗ S）⊕ S ⊕ 结果：
1）消除细小对象 2）在细小粘连处分离对象 3）在不改变形状的前提下，平滑对象的边缘
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第 八 章
8.２ 8.２二值图像连接成分的变形操作
2. 腐蚀与膨胀
二 值 图 像 处 理
腐蚀
膨胀
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第 八 章
8.２ 8.２二值图像连接成分的变形操作
腐蚀与膨胀
二 值 图 像 处 理 1) 腐蚀 定义：E = B ⊗ S = { x,y | Sxy⊆B} 结果：使二值图像减小一圈 算法：
用3x3的结构元素，扫描图像的每一个像素 用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作 如果都为1，结果图像的该像素为1。否则为0。
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第 八 章
8.1 二值图像的连接性和距离
８—邻域与８—邻接： 二 值 图 像 处 理 像素（i,j）上、下、左、右4个像素和4个对角线像素， 称为像素（i,j）的8—邻域。互为8—邻域的两像素叫 8—邻接(或8—连通) 。 在对二值图像进行处理前，是取8—邻接还是4 —邻接，要视具体情况而定。在处理斜线多的图形中， 宜采用8—邻接。 所谓两个象素互相4-／8-邻接，是指它们均存在于4／8-邻域中。
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第 八 章
概述: 概述
二 值 图 像 处 理
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第 八 章
8.1 二值图像的连接性和距离 一. 邻域和邻接
二 值 图 像 处 理 1. 邻域： 对于任意像素(i，j)，把像素的集合{(i+p，j+q)} (p，q是一对适当的整数)叫做像素(i,j)的邻域。即 像素(i，j)附近的像素形成的区域。 2. 4,8—邻域和4,8—邻接： 4—邻域与4—邻接： 像素（i,j）上、下、左、右4个像素称为像素（i,j） 的4—邻域。互为4—邻域的两像素叫4—邻接(或 4—连通) 。