一、圖像處理技術(shù)概述
1.定義
對(duì)原始獲取圖像進(jìn)行一系列的運(yùn)算處理,稱(chēng)為圖像處理。圖像處理是機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的方法基礎(chǔ),包括圖像增強(qiáng)、邊緣提取、圖像分割、形態(tài)學(xué)處理、圖像投影、配準(zhǔn)定位和圖像特征提取等方法。
2.顏色的基本定義
GB 5698-85,顏色定義為:色是“光作用于人眼引起除形象以外的視覺(jué)特性”。
3.三原色(tricolor)
二、圖像增強(qiáng)概述
1.改善圖像質(zhì)量?jī)深?lèi)方法
?不考慮圖像降質(zhì)原因——圖像增強(qiáng)技術(shù)
?針對(duì)圖像降質(zhì)原因——圖像還原技術(shù)
2.圖像增強(qiáng)技術(shù)兩類(lèi)方法:
(1)空間域法: 在空間域中對(duì)圖像的各個(gè)像素灰度值直接進(jìn)行計(jì)算處理;
(2)頻率域法: 在圖像的頻率變化域中對(duì)圖像的變換值進(jìn)行某種運(yùn)算處理,然后再變回空間域中。
三、空域圖像增強(qiáng)
1.定義
空域法是直接對(duì)圖像中的像素進(jìn)行處理,以圖像的灰度映射變換為基礎(chǔ)。
點(diǎn)對(duì)點(diǎn)變換 直方圖修正
2.空域變換增強(qiáng)
直接灰度變換:
圖像求反:
用這種方式倒轉(zhuǎn)圖像的強(qiáng)度產(chǎn)生圖像反轉(zhuǎn)的對(duì)等圖像。該方式適用于增強(qiáng)嵌入于圖像暗色區(qū)域的白色或灰色細(xì)節(jié),特別是當(dāng)黑色面積占主導(dǎo)地位時(shí)。
線性灰度增強(qiáng):
線性最大增強(qiáng):
3.空域變換增強(qiáng)的MATLAB實(shí)現(xiàn)
rgb=imread(‘ic.png’);%讀取圖像gray=rgb2gray(rgb); % 色彩轉(zhuǎn)換成灰度gray2=a* gray+b; % 灰度線性變換gray3=255-gray;求反操作subplot(141),imshow(rgb),title(‘原圖’);%顯示原圖像subplot(142),imshow(gray),title(‘灰度圖’);%顯示灰度圖像subplot(143),imshow(gray2),title(‘灰度圖2’);%顯示變換灰度圖subplot(144),imshow(gray3),title(‘灰度圖3’);%顯示求反灰度圖
函數(shù)說(shuō)明:圖像增強(qiáng)函數(shù)
調(diào)用格式:ImageEnhance ( image_origin , image_edge , kind)
參數(shù)說(shuō)明:
image_origin:輸入圖像(灰度圖)
image_edge:輸出圖像
kind:算法類(lèi)型(包括POINTLINER,POINTSHARP)
4.圖像代數(shù)運(yùn)算
包括加、減、乘、除運(yùn)算。
5.椒鹽噪聲(salt-and-pepper noise)
椒鹽噪聲又稱(chēng)脈沖噪聲,它隨機(jī)改變一些像素值,在二值圖像上表現(xiàn)為使一些像素點(diǎn)變白,一些像素點(diǎn)變黑。是由圖像傳感器,傳輸信道,解碼處理等產(chǎn)生的黑白相間的亮暗點(diǎn)噪聲。
椒鹽噪聲往往由圖像切割引起,去除脈沖干擾及椒鹽噪聲最常用的算法是中值濾波。
6.空域?yàn)V波增強(qiáng)
主要有兩類(lèi):
(1)平滑(低通)濾波器
(2)銳化(高通)濾波器
7.平滑濾波器
(1)均值濾波
(2)帶有閾值的均值濾波
(3)中值濾波
中值濾波的基本原理是將像素鄰域內(nèi)灰度的中值代替該像素的值。
中值濾波的步驟:
1.將模板在圖中漫游,并將模板中心與圖中某個(gè)像素位置重合;
2.讀取模板下各對(duì)應(yīng)像素的灰度值;
3.將這些灰度值從小到大排成1列;
4.找出這些值里排在中間的1個(gè);
5.將這個(gè)中間值賦給對(duì)應(yīng)模板中心位置的像素。
中值濾波特點(diǎn):
1.非線性濾波。
2.可克服圖像的邊緣模糊。
3.對(duì)濾除脈沖干擾及圖像掃描噪聲最為有效。
4.不需要圖像的統(tǒng)計(jì)特性。
5.對(duì)一些細(xì)節(jié)多,特別是點(diǎn)、線、尖頂細(xì)節(jié)多的圖像不宜采用。
(4) 高斯濾波
高斯濾波器是一類(lèi)根據(jù)高斯函數(shù)的形狀來(lái)選擇權(quán)值的線性平滑濾波器,其對(duì)于抑制服從正態(tài)分布的噪聲非常有效。
二維零均值高斯函數(shù)
gausFilter = fspecial('gaussian',[m,n],sigma)blur=imfilter(grayImg,gausFilter,'replicate')
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