第四章图像增强2平滑滤波.pptx
《第四章图像增强2平滑滤波.pptx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《第四章图像增强2平滑滤波.pptx(38页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、图图 像像 平平 滑滑窗口中值滤波技术分类和实现原理分类1:(1)线性:如邻域平均 (2)非线性:如中值滤波分类2:(1)平滑:模糊,消除噪声(2)锐化:增强被模糊的细节平滑滤波和锐化滤波的特点平滑滤波和锐化滤波的特点l1、平滑滤波、平滑滤波减弱或消除图像中的高频分量,但不影响低减弱或消除图像中的高频分量,但不影响低频分量。频分量。l2、锐化滤波、锐化滤波减弱或消除图像中的低频分量,但不影响高减弱或消除图像中的低频分量,但不影响高频分量。频分量。l一、图像噪声一、图像噪声l二、图像平滑去除噪声二、图像平滑去除噪声图图 像像 平平 滑滑l.概述概述l.分类分类一、图像噪声l.特点特点、概述l任何
2、一幅原始图像,在其获取和传输等过任何一幅原始图像,在其获取和传输等过程中,会受到各种噪声的干扰,使图像恶化,程中,会受到各种噪声的干扰,使图像恶化,质量下降,图像模糊,特征淹没,对图像分析质量下降,图像模糊,特征淹没,对图像分析不利。不利。l噪声可以理解为噪声可以理解为“妨碍人们感觉器官对所妨碍人们感觉器官对所接收的信源信息理解的因素接收的信源信息理解的因素”。图像噪声图像噪声图像噪声图像噪声概述概述分类分类特点特点、图像噪声分类1按其产生的原因可分为:按其产生的原因可分为:外部噪声外部噪声和和内部内部噪声。噪声。2从统计特性可分为:从统计特性可分为:平稳噪声平稳噪声和和非平稳噪非平稳噪声。声
3、。3按噪声和信号之间的关系可分为:按噪声和信号之间的关系可分为:加性噪加性噪声声和和乘性噪声。乘性噪声。图像噪声图像噪声图像噪声图像噪声概述概述分类分类特点特点按其产生的原因l外部噪声外部噪声:指系统外部干扰从电磁波或经电:指系统外部干扰从电磁波或经电源传进系统内部而引起的噪声。源传进系统内部而引起的噪声。l主要外部干扰如下:主要外部干扰如下:由光和电的基本性质所引起的噪声。由光和电的基本性质所引起的噪声。电器的机械运动产生的噪声。电器的机械运动产生的噪声。元器件材料本身引起的噪声。元器件材料本身引起的噪声。系统内部设备电路所引起的噪声。系统内部设备电路所引起的噪声。图像噪声图像噪声图像噪声图
4、像噪声概述概述分类分类特点特点按统计特性平稳噪声:平稳噪声:统计特性不随时间变化的噪声。统计特性不随时间变化的噪声。非平稳噪声:非平稳噪声:统计特性随时间变化的噪声。统计特性随时间变化的噪声。图像噪声图像噪声图像噪声图像噪声概述概述分类分类特点特点按噪声和信号之间的关系加加性性噪噪声声:假假定定信信号号为为S(t),噪噪声声为为n(t),如如果果混混合叠加波形是合叠加波形是S(t)+n(t)形式,则称其为形式,则称其为加性噪声加性噪声;乘乘性性噪噪声声:如如果果叠叠加加波波形形为为S(t)1+n(t)形形式式,则称其为则称其为乘性噪声乘性噪声。图像噪声图像噪声图像噪声图像噪声概述概述分类分类特
5、点特点图像中的脉冲噪声椒盐噪声椒盐噪声 受噪声干扰的图像像素点的灰度值以受噪声干扰的图像像素点的灰度值以50%的相的相同概率等于图像灰度的最大或最小的可能取值。同概率等于图像灰度的最大或最小的可能取值。随机值脉冲噪声随机值脉冲噪声 受噪声干扰的图像象素点取值均匀分布于图像受噪声干扰的图像象素点取值均匀分布于图像灰度的最大与最小可能取值之间灰度的最大与最小可能取值之间。用各种尺寸的模版平滑图像、特点a)噪声在图像中的分布和大小不规则b)噪声与图像之间具有相关性 c)噪声具有叠加性 图像噪声图像噪声图像噪声图像噪声概述概述分类分类特点特点图有噪声的图像二、图像平滑l、基本概念、基本概念l、常用的基
6、本方法、常用的基本方法图像平滑图像平滑图像平滑图像平滑概念概念基本方法基本方法 在图像空间中借在图像空间中借助模板进行邻域助模板进行邻域操作操作基本概念基本概念l、模板模板:如下图有点类似于矩阵的式子,大小有、:如下图有点类似于矩阵的式子,大小有、等。、等。带星号的数据表示该元素为中心元素带星号的数据表示该元素为中心元素,即这个元素是即这个元素是将要处理的元素。将要处理的元素。l、模板操作(模板运算):、模板操作(模板运算):按照一定的模板进行运算,如按照一定的模板进行运算,如上图的模板进行的操作即为,上图的模板进行的操作即为,原图中的一个像素的灰度值和原图中的一个像素的灰度值和它周围邻近它周
7、围邻近8 8个像素的灰度值相加,然后将求得的平均值作个像素的灰度值相加,然后将求得的平均值作为新图像中该像素的灰度值。为新图像中该像素的灰度值。图像平滑图像平滑图像平滑图像平滑概念概念基本方法基本方法基本概念基本概念 卷卷积积核核:即即模模板板运运算算中中的的模模板板。核核中中的的元元素素称称为为加加权权系系数数(卷积系数)。(卷积系数)。卷卷积积(或或互互相相关关)运运算算:模模板板运运算算的的数数学学含含义义。作作加加权权求求和和的的过过程程。邻邻域域的的中中每每个个像像素素,分分别别与与卷卷积积核核中中的的元元素素相乘,乘积求和所得结果即为中心像素的新值。相乘,乘积求和所得结果即为中心像
8、素的新值。l卷积运算过程见下页卷积运算过程见下页图像平滑图像平滑图像平滑图像平滑概念概念基本方法基本方法卷积运算卷积运算图图 卷积运算示意图卷积运算示意图 模板卷积模板卷积l模板卷积的在空域实现的主要步骤:模板卷积的在空域实现的主要步骤:1、将模板在图中漫游,并将模板中心与图中某、将模板在图中漫游,并将模板中心与图中某个像素位置重合;个像素位置重合;2、将模板上的各个系数与模板下的各对应像素、将模板上的各个系数与模板下的各对应像素的灰度值相乘;的灰度值相乘;3、将所有乘积相加;、将所有乘积相加;4、将上述运算结果赋给模板中心位置的像素。、将上述运算结果赋给模板中心位置的像素。二、图像平滑去除噪
9、声l1、邻域平均法、邻域平均法l2、中值滤波、中值滤波l3、其他去噪技术、其他去噪技术图像平滑图像平滑图像平滑图像平滑概念概念基本方法基本方法邻域平均法l邻域平均法:邻域平均法:是一种利用是一种利用Box模板对图像进行模板模板对图像进行模板操作(卷积运算)的操作(卷积运算)的图像平滑方法图像平滑方法。lBox模板:模板:指模板中所有系数都取相同值的模板。指模板中所有系数都取相同值的模板。常用的常用的3333和和5555模板:模板:图像平滑图像平滑图像平滑图像平滑概念概念基本方法基本方法邻域平均法l数学表达:设有一幅数学表达:设有一幅NN的图像的图像f(x,y),若平滑图像为,若平滑图像为g(x
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 第四 图像 增强 平滑 滤波
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【胜****】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【胜****】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。