08 第五章 图像锐化和恢复

更新时间:2023-05-27 14:52:01 阅读量: 实用文档 文档下载

说明:文章内容仅供预览,部分内容可能不全。下载后的文档,内容与下面显示的完全一致。下载之前请确认下面内容是否您想要的,是否完整无缺。

5.1 图像增强原理5.2 图像增强的直方图方法5.3 图像平滑5.4 图像锐化5.5 同态图像增强方法5.6 图像复原

第五章 图象增强与复原5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 图像增强原理 图像增强的直方图方法 图像平滑 图像锐化 同态图像增强方法 图像复原

5.1 图像增强原理5.2 图像增强的直方图方法5.3 图像平滑5.4 图像锐化5.5 同态图像增强方法5.6 图像复原

5.4 图像锐化

1 概述 2 空域锐化法 3 频域锐化法

5.1 图像增强原理5.2 图像增强的直方图方法5.3 图像平滑5.4 图像锐化5.5 同态图像增强方法5.6 图像复原

1 概述1. 图象变模糊原因: (1)成像系统聚焦不好或信道过窄; (2)平均或积分运算; 使目标物轮廓变模糊,细节轮廓不清晰。 2. 目的:加重目标物轮廓,使模糊图象变清晰。 3. 方法分类: (1)空域微(差)分法—模糊图象实质是受到平均或积分运算,故对其进行逆运算(微分),使图象清晰;

(2) 频域高通滤波法—从频域角度考虑,图象模糊的实质是高频分量被衰减,故可用高频滤波加重滤波使图象清晰。

5.1 图像增强原理5.2 图像增强的直方图方法5.3 图像平滑5.4 图像锐化5.5 同态图像增强方法5.6 图像复原

2 空域锐化法

(一)一维信号的锐化示例 (二)Laplacian锐化法(二阶微分法) (三) 模板(掩模矩阵)法

5.1 图像增强原理5.2 图像增强的直方图方法5.3 图像平滑5.4 图像锐化5.5 同态图像增强方法5.6 图像复原

一维信号的锐化示例一维受污染(模糊信号)f(x)经微分及锐化 处理:d 2 f ( x) g ( x) f ( x) dx 2

可使边缘突出(出现“过冲”)

5.1 图像增强原理5.2 图像增强的直方图方法5.3 图像平滑5.4 图像锐化5.5 同态图像增强方法5.6 图像复原

锐化算法的一般考虑

理想轮廓实际轮廓f(x) df(x)/dx d2f(x)/dx2 f(x)+k df/dx 锐化图像 f(x)-k df/dx f(x)-k d2f/dx2 抽取轮廓

5.1 图像增强原理5.2 图像增强的直方图方法5.3 图像平滑5.4 图像锐化5.5 同态图像增强方法5.6 图像复原

Laplacian锐化法(二阶微分法) 1. 连续图象 f(x,y)Laplacian 算子: 2 2 2 f 2 f 2 2 2 2 f 2 2 x y x y

锐化公式:g(x,y)=f(x,y)- α▽2f

2. 数字图象 f(m,n)二阶微分 f(m+1,n)+f(m-1,n)-2f(m,n) 二阶微分 f(m,n+1)+f(m,n-1)-2f(m,n) 锐化公式: g(m,n)=f(m,n)- α▽2f = f(m,n)α[f(m+1,n)+f(m-1,n)+f(m,n+1)+f(m,n-1)-4f(m,n) ]

5.1 图像增强原理5.2 图像增强的直方图方法5.3 图像平滑5.4 图像锐化5.5 同态图像增强方法5.6 图像复原

5.1 图像增强原理5.2 图像增强的直方图方法5.3 图像平滑5.4 图像锐化5.5 同态图像增强方法5.6 图像复原

模板(掩模矩阵)法1. Laplacian锐化模板 (1)4-邻模板 M1

(2)8-邻模板 M2

0 0 M 1 1 4 0 0

M 2 1 8

5.1 图像增强原理5.2 图像增强的直方图方法5.3 图像平滑5.4 图像锐化5.5 同态图像增强方法5.6 图像复原

模板(掩模矩阵)法2.其它模板

0 1 0 M 3 1 5 1 0 1 0

1 2 1 2 5 2 M4 1 2 1

2 1 2 1 M5 1 6 2 2 2 1 2

5.1 图像增强原理5.2 图像增强的直方图方法5.3 图像平滑5.4 图像锐化5.5 同态图像增强方法5.6 图像复原

模板(掩模矩阵)法3. 处理方法:用模板对原图象从第2行第2列开始逐渐移法计算(图象四周边界一般不处理)。

4. 锐化模板特点 (1)模板内系数有正有负,表示差分运算; (2)模板内系数之和1 ① 对常数图象f(m,n)≡c,处理前后不变; ② 对一般图象,处理前后平均亮度不变。 5. 锐化实质锐化图象g(m,n) = 原图象f(m,n)+ 加重的边缘(α*微分)

5.1 图像增强原理5.2 图像增强的直方图方法5.3 图像平滑5.4 图像锐化5.5 同态图像增强方法5.6 图像复原

3 频域锐化法

(一)空域(模板)锐化法等效于 频域高频提升滤波法(二)常

用的几种高通滤波器

5.1 图像增强原理5.2 图像增强的直方图方法5.3 图像平滑5.4 图像锐化5.5 同态图像增强方法5.6 图像复原

空域(模板)锐化法 等效于频域高频提升滤波法 [证] 若选用Laplacian锐化模板M1 , 则 1 1 M 1 4 1 1

g(m,n)=(1+4α)f(m,n)-α[f(m-1,n)+f(m-1,n) +f(m+1,n)+f(m,n-1)f(m,n+1)]

5.1 图像增强原理5.2 图像增强的直方图方法5.3 图像平滑5.4 图像锐化5.5 同态图像增强方法5.6 图像复原

0 - 0

- 1+4

0 - 0

-

g(m,n)=(1+4 )f(m,n)- [f(m-1,n)+f(m+1,n)+f(m,n-1)+f(m,n+1)]为考察其频率特性,写出上式的 Z 变换式:

G(zm ,zn)=[(1+4 )- [zm-1+zm+zn -1 +zn)]F(zm ,zn)因此,其传递函数为:

G ( zm , zn ) H ( zm , zn ) (1 4 ) ( zm 1 zm zn 1 zn ) F ( zm , zn )以

zm e jωm , zn e jωn

带入,得付立叶变换式:

H ( m , n ) 1 2 (1 cos m ) 2 (1 cos n )

5.1 图像增强原理5.2 图像增强的直方图方法5.3 图像平滑5.4 图像锐化5.5 同态图像增强方法5.6 图像复原

作出 H( m, n) 的幅频特性图形,如下图所示

5.1 图像增强原理5.2 图像增强的直方图方法5.3 图像平滑5.4 图像锐化5.5 同态图像增强方法5.6 图像复原

空域(模板)锐化法 等效于频域高频提升滤波法(1)ωm=ωn=0时, |H|max=1 处理前后图象低频不变; (2) ωm或ωn=π时,|H|min=1+8α , 高频部分得到了提升 (最高频率位于u,v=N/2, 即w=π) 结果:为高通滤波器

5.1 图像增强原理5.2 图像增强的直方图方法5.3 图像平滑5.4 图像锐化5.5 同态图像增强方法5.6 图像复原

常用的几种高通滤波器1. 理想高通滤波器 2. 巴特沃斯高通滤波器

5.1 图像增强原理5.2 图像增强的直方图方法5.3 图像平滑5.4 图像锐化5.5 同态图像增强方法5.6 图像复原

理想高通滤波器

0 H(u,v) = 1

当D(u,v)≦D0 当D(u,v) > D0

巴特沃斯高通滤波器1 H (u, v) 1 [ D0 / D(u, v)]2 nn 为滤波器的阶次,D0为滤波器的截止频率

5.1 图像增强原理5.2 图像增强的直方图方法5.3 图像平滑5.4 图像锐化5.5 同态图像增强方法5.6 图像复原

巴特沃斯高通滤波器的处理效果例

5.1 图像增强原理5.2 图像增强的直方图方法5.3 图像平滑5.4 图像锐化5.5 同态图像增强方法5.6 图像复原

巴特沃斯高通滤波器的处理效果例

5.1 图像增强原理5.2 图像增强的直方图方法5.3 图像平滑5.4 图像锐化5.5 同态图像增强方法5.6 图像复原

巴特沃斯带通与带阻滤波

巴特沃斯带阻滤波器

H R (u, v)

1 D(u, v)W 1 2 2 D (u, v) D0 2n

n 为滤波器的阶次,D0为滤波器的放射中心,W为阻带宽度

巴特沃斯带通滤波器

H P (u, v) [ H R (u, v) 1] 1 H R (u, v)

本文来源:https://www.bwwdw.com/article/cbb4.html

Top