數(shù)字圖像 05數(shù)字圖像處理ppt課件.ppt

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1、任何一幅原始圖像，在其獲取和傳輸?shù)冗^程中，會(huì)受到各種噪聲的干擾，使圖像惡化，質(zhì)量下降，圖像模糊，特征淹沒，對(duì)圖像分析不利。為了抑制噪聲改善圖像質(zhì)量所進(jìn)行的處理稱圖像平滑或去噪。圖像的平滑可以在空間域和頻率域中進(jìn)行。4.2圖像的空間域平滑模板4鄰域：像素p(x,y)的4鄰域是：(x+1,y)；(x-1,y)；(x,y+1)；(x,y-1)用N4(p)表示像素p的4鄰域相鄰像素——4鄰域相鄰像素——D鄰域D鄰域定義：像素p(x,y)的D鄰域是：對(duì)角上的點(diǎn)(x+1,y+1)；(x+1,y-1)；(x-1,y+1)；(x-1,y-1)用ND(p)表示像素p的D鄰域相鄰像素——8鄰域8鄰域定義：像素p(

2、x,y)的8鄰域是：4鄰域的點(diǎn)＋D鄰域的點(diǎn)用N8(p)表示像素p的8鄰域。N8(p)=N4(p)+ND(p)4.2.1局部平滑法局部平滑法是一種直接在空間域上進(jìn)行平滑處理的技術(shù)。假設(shè)圖像是由許多灰度恒定的小塊組成，相鄰像素間存在很高的空間相關(guān)性，而噪聲則是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的。因此，可用鄰域內(nèi)各像素的灰度平均值代替該像素原來的灰度值，實(shí)現(xiàn)圖像的平滑。設(shè)有一幅N×N的圖像f(x,y)，若平滑圖像為g(x,y),則有式中x,y=0,1,…,N-1；s為（x,y）鄰域內(nèi)像素坐標(biāo)的集合；M表示集合s內(nèi)像素的總數(shù)?？梢娻徲蚱骄ň褪菍?dāng)前像素鄰域內(nèi)各像素的灰度平均值作為其輸出值的去噪方法。(m-1,n-1)(m-

3、1,n)(m-1,n+1)(m,n-1)(m,n)(m,n+1)(m+1,n-1)(m+1,n)(m+1,n+1)例如，對(duì)圖像采用3×3的鄰域平均法，對(duì)于像素（m,n)，其鄰域像素如下：則有：其作用相當(dāng)于用這樣的模板同圖像卷積。設(shè)圖像中的噪聲是隨機(jī)不相關(guān)的加性噪聲，窗口內(nèi)各點(diǎn)噪聲是獨(dú)立同分布的，經(jīng)過上述平滑后，信號(hào)與噪聲的方差比可望提高M(jìn)倍。這種算法簡(jiǎn)單，但它的主要缺點(diǎn)是在降低噪聲的同時(shí)使圖像產(chǎn)生模糊，特別在邊緣和細(xì)節(jié)處。而且鄰域越大，在去噪能力增強(qiáng)的同時(shí)模糊程度越嚴(yán)重。如圖4.2.1(c)和(d)。(a)原圖像(b)對(duì)(a)加椒鹽噪聲的圖像(c)3×3鄰域平滑(d)5×5鄰域平滑為克服簡(jiǎn)單局

4、部平均法的弊病，目前已提出許多保邊緣、細(xì)節(jié)的局部平滑算法。它們的出發(fā)點(diǎn)都集中在如何選擇鄰域的大小、形狀和方向、參加平均的點(diǎn)數(shù)以及鄰域各點(diǎn)的權(quán)重系數(shù)等，下面簡(jiǎn)要介紹幾種算法。4.2.7空間低通濾波法鄰域平均法可看作一個(gè)掩模作用于圖像f(x,y)的低通空間濾波，掩模就是一個(gè)濾波器，它的響應(yīng)為H(r,s)，于是濾波輸出的數(shù)字圖像g(x,y)用離散卷積表示為注：用選定的圖像、圖形或物體,對(duì)待處理的圖像(全部或局部)進(jìn)行遮擋,來控制圖像處理的區(qū)域或處理過程。用于覆蓋的特定圖像或物體稱為掩?；蚰０?。數(shù)字圖像處理中,掩模一般為二維矩陣數(shù)組將模板在圖中漫游，并將模板中心與某像素重合將模板系數(shù)與模板下對(duì)應(yīng)像素相

5、乘將所有乘積相加將上述求和結(jié)果賦予模板中心對(duì)應(yīng)像素掩模－模板操作h1,1h1,0h1,-1h0,1h0，0h0,-1h-1,1h-1,0h-1,-1模板常用的掩模有掩模不同，中心點(diǎn)或鄰域的重要程度也不相同，因此，應(yīng)根據(jù)問題的需要選取合適的掩模。但不管什么樣的掩模，必須保證全部權(quán)系數(shù)之和為單位值，這樣可保證輸出圖像灰度值在許可范圍內(nèi)，不會(huì)產(chǎn)生“溢出”現(xiàn)象。4.2.9中值濾波中值濾波是對(duì)一個(gè)滑動(dòng)窗口內(nèi)的諸像素灰度值排序，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。例：采用1×3窗口進(jìn)行中值濾波原圖像為：22621244424處理后為：22222244444它對(duì)脈沖干擾及椒鹽

6、噪聲的抑制效果好，在抑制隨機(jī)噪聲的同時(shí)能有效保護(hù)邊緣少受模糊。但它對(duì)點(diǎn)、線等細(xì)節(jié)較多的圖像卻不太合適。強(qiáng)迫突出的亮點(diǎn)（暗點(diǎn)）更象它周圍的值，以消除孤立的亮點(diǎn)（暗點(diǎn)）對(duì)中值濾波法來說，正確選擇窗口尺寸的大小是很重要的環(huán)節(jié)。一般很難事先確定最佳的窗口尺寸，需通過從小窗口到大窗口的中值濾波試驗(yàn)，從中選取最佳的。原圖像中值濾波一維中值濾波的幾個(gè)例子（N=5）離散階躍信號(hào)、斜升信號(hào)沒有受到影響。離散三角信號(hào)的頂部則變平了。對(duì)于離散的脈沖信號(hào)，當(dāng)其連續(xù)出現(xiàn)的次數(shù)小于窗口尺寸的一半時(shí)，將被抑制掉，否則將不受影響。一維中值濾波的概念很容易推廣到二維。一般來說，二維中值濾波器比一維濾波器更能抑制噪聲。中值濾波算

7、法：將模板區(qū)域內(nèi)的像素排序，求出中間值。如：3x3的模板，第5大的是中值，5x5的模板，第13大的是中值，7x7的模板，第25大的是中值，9x9的模板，第41大的是中值。對(duì)于同值像素，連續(xù)排列。如（10,15,20,20,20,20,20,25,100）二維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）。不同形狀的窗口產(chǎn)生不同的濾波效果，使用中必須根據(jù)圖像的內(nèi)容和不同的