DIP-06-卷積:邊緣檢測圖像銳化

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1、數(shù)字圖像處理 DigitalImageProcessing郭素梅GuoS.GuoS.2GuoS.2本課程總內(nèi)容空域處理點(diǎn)運(yùn)算(灰度映射、二值化(otsu)、多值化、直方圖均衡化)模板運(yùn)算(卷積-線性濾波、非線性濾波(中值、形態(tài)學(xué)))坐標(biāo)變換(幾何變換、幾何校正)頻域處理信號(hào)分解的概念變換(傅里葉變換、離散傅里葉和cos變換、傅里葉變換性質(zhì))濾波器(高通、低通、帶通、帶阻濾波)彩色圖像處理彩色模型(RGB,CMY,HSV,Yuv)各個(gè)模型下的處理圖像處理應(yīng)用圖像數(shù)字水印和圖像合成、編碼和壓縮GuoS.3目錄模板運(yùn)算邊緣檢測:一階微分sobel算子、r

2、oberts算子、prewitt算子matlab實(shí)現(xiàn)非線性濾波:中值濾波GuoS.4點(diǎn)運(yùn)算和模板運(yùn)算點(diǎn)運(yùn)算(映射、直方圖均衡化):數(shù)學(xué)表達(dá):g(x,y)=T(f(x,y))輸入輸出的x,y不變,僅改變灰度值。 輸出的灰度值g(x,y)僅僅和輸入的灰度值有關(guān)模板運(yùn)算:數(shù)學(xué)表達(dá):g(x,y)=∑∑f(y-i,x-j)w[i][j]輸出的灰度值g(x,y),不僅和當(dāng)前像素f(x,y)的值有關(guān),還和周邊像素的值有關(guān),還和模板w有關(guān)GuoS.5卷積模板移動(dòng)在原圖像上!GuoS.8圖像邊緣檢測一階微分/差分/梯度GuoS.9GuoS.10圖像邊緣檢測一階微分G

3、uoS.11GuoS.12Sobel算子-11-22-11-1-2-1121wxwyGuoS.13Roberts算子-11-11wxwyGuoS.14Prewitt算子-11-11-11-1-1-1111wxwyGuoS.15一階微分模板其他方向GuoS.16邊緣檢測:有方向GuoS.17邊緣檢測:有方向β為調(diào)整輸出邊緣值的系數(shù)GuoS.18拉普拉斯(Laplace)算子1-211-2111-4111111-81111GuoS.19圖像邊緣檢測微分過零點(diǎn)GuoS.20邊緣檢測算子比較Sobel算法與Priwitt算法的思路相同,屬于同一類型,因此處

4、理效果基本相同。Roberts算法的模板為2×2,提取出的信息較弱。單方向銳化經(jīng)過后處理之后,也可以對邊界進(jìn)行增強(qiáng)。GuoS.21GuoS.21編程實(shí)現(xiàn)卷積過程matlab實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵語句:設(shè)w為一維共九個(gè)元素fori=1:sy-1%增量1,可省forj=1:sx-1g(i,j)=0;kk=1;forii=i-1:i+1forjj=j-1:j+1g(i,j)=g(i,j)+f(ii,jj)*w[kk];kk=kk+1;end;end;end;end;GuoS.22GuoS.22調(diào)用MATLAB函數(shù):圖像濾波確定h:h=[00.150;0.150.40.

5、15;00.150];調(diào)用函數(shù):g=imfilter(f,h);GuoS.23程序?qū)崿F(xiàn)Roberts算子1-1fori=1:sx-1forj=1:sy-1gx(i,j)=f(i+1,j+1)-f(i,j);gy(i,j)=f(i+1,j)-f(i,j+1);end;end;-11GuoS.24MATLAB實(shí)現(xiàn):關(guān)鍵語句hx=[10-1;20-2;10-1];gx=imfilter(f,hx);hy=hx';%矩陣旋轉(zhuǎn)gy=imfilter(f,hy);g=gx.*gx+gy.*gy;%合成g=sqrt(g);GuoS.25MATLAB實(shí)現(xiàn):關(guān)鍵語句

6、h=fspecialGuoS.26GuoS.27非線性濾波:中值濾波是對一個(gè)奇數(shù)點(diǎn)滑動(dòng)窗口內(nèi)的像素灰度值排序,用中值代替窗口中心像素的原來灰度值。因此它是一種非線性的圖像平滑法。GuoS.28中值濾波數(shù)值排序m-2m-1mm+1m+2610258mm+1m-2m+2m-161025826GuoS.29中值濾波例12143122345768957688567891214312234576895768856789234566678GuoS.30中值濾波中值濾波器的窗口形狀可以有多種,如線狀、方形、十字形、圓形、菱形等(見圖)。GuoS.31中值濾波和均

7、值濾波對于椒鹽噪聲,中值濾波效果比均值濾波效果好。原因:椒鹽噪聲是幅值近似相等但隨機(jī)分布在不同位置上,圖像中有干凈點(diǎn)也有污染點(diǎn)。中值濾波是選擇適當(dāng)?shù)狞c(diǎn)來替代污染點(diǎn)的值,所以處理效果好。因?yàn)樵肼暤木挡粸?,所以均值濾波不能很好地去除噪聲點(diǎn)。GuoS.32中值濾波和均值濾波對于高斯噪聲,均值濾波效果比中值濾波效果好。原因:高斯噪聲是幅值近似正態(tài)分布,但分布在每點(diǎn)像素上。因?yàn)閳D像中的每點(diǎn)都是污染點(diǎn),所中值濾波選不到合適的干凈點(diǎn)。因?yàn)檎龖B(tài)分布的均值為0,所以根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué),均值可以消除噪聲。GuoS.33編程實(shí)現(xiàn)中值濾波3x3fori=2:sx-1forj

8、=2:sy-1kk=1;forii=i-1:i+1%取出對應(yīng)的九個(gè)像素值forjj=j-1:j+1t(kk)=f(ii,j

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