matlab數(shù)字圖像處理空間域濾波學習課程

1、1學習重點圖像平滑圖像銳化中值濾波第1頁/共69頁第一頁，編輯于星期六：六點 五十一分。2學習內(nèi)容7.1 7.1 引言引言7.2 7.2 線性空間濾波線性空間濾波7.3 7.3 非線性空間濾波非線性空間濾波第2頁/共69頁第二頁，編輯于星期六：六點 五十一分。31 空間域濾波增強定義： 空間域濾波增強采用模板處理方法對圖像進行濾波，去除圖像噪聲或增強圖像的細節(jié)。 模板本身被稱為空間濾波器 7.1 引言第3頁/共69頁第三頁，編輯于星期六：六點 五十一分。4 空域濾波是將鄰域內(nèi)的圖像像素值同對應的與鄰域有相同維數(shù)的子圖像值相作用 子圖像亦稱作：filter（濾波器）、 mask（掩模）、 ker

2、nel（核）、 template（模板）、 window（窗）第4頁/共69頁第四頁，編輯于星期六：六點 五十一分。52 第5頁/共69頁第五頁，編輯于星期六：六點 五十一分。62 第6頁/共69頁第六頁，編輯于星期六：六點 五十一分。73 平滑和銳化濾波器模糊處理：去除圖像中一些不重要的細節(jié)模糊處理：去除圖像中一些不重要的細節(jié)減少噪聲減少噪聲平滑空間濾波器的作用：平滑空間濾波器的作用：第7頁/共69頁第七頁，編輯于星期六：六點 五十一分。83 平滑和銳化濾波器線性濾波器：均值濾波器線性濾波器：均值濾波器非線性濾波器非線性濾波器 最大值濾波器最大值濾波器 中值濾波器中值濾波器 最小值濾波器最小

3、值濾波器平滑空間濾波器的分類：平滑空間濾波器的分類：第8頁/共69頁第八頁，編輯于星期六：六點 五十一分。9突出圖像中的細節(jié)，增強了被模糊的細節(jié)；突出圖像中的細節(jié)，增強了被模糊的細節(jié)；印刷中的細微層次強調(diào)。彌補掃描對圖像的鈍化；印刷中的細微層次強調(diào)。彌補掃描對圖像的鈍化；超聲探測成像，分辨率低，邊緣模糊，通過銳化來改善超聲探測成像，分辨率低，邊緣模糊，通過銳化來改善圖像識別中，分割前的邊緣提取圖像識別中，分割前的邊緣提取銳化處理過度處理的鈍化，曝光不足的圖像銳化處理過度處理的鈍化，曝光不足的圖像尖端武器的目標識別、定位尖端武器的目標識別、定位銳化空間濾波器的作用：銳化空間濾波器的作用：第9頁/

4、共69頁第九頁，編輯于星期六：六點 五十一分。104 相關(guān)和卷積第10頁/共69頁第十頁，編輯于星期六：六點 五十一分。114 相關(guān)和卷積相關(guān)是指掩模相關(guān)是指掩模w w按下頁圖所示的方式在圖像按下頁圖所示的方式在圖像f f中移動的過程中移動的過程卷積是相同的過程，只是在圖像中移動卷積是相同的過程，只是在圖像中移動w w前，要將前，要將w w旋轉(zhuǎn)旋轉(zhuǎn)180180度。度。若函數(shù)對稱移動，則卷積和相關(guān)操作會產(chǎn)生相同的結(jié)果若函數(shù)對稱移動，則卷積和相關(guān)操作會產(chǎn)生相同的結(jié)果第11頁/共69頁第十一頁，編輯于星期六：六點 五十一分。12第12頁/共69頁第十二頁，編輯于星期六：六點 五十一分。137.2線性

5、空間濾波1 imfilter實現(xiàn)線性空間濾波函數(shù)的語法函數(shù)的語法g=imfilter (f, w, filtering_mode,boundary_option , size_options )f是輸入圖像，是輸入圖像，w是濾波掩模，是濾波掩模，g為濾波結(jié)果為濾波結(jié)果filtering_mode制定濾波過程中是使用相關(guān)（制定濾波過程中是使用相關(guān)（corr）還是卷積）還是卷積(conv)boundary_option用于處理邊界填充零問題，邊界的大小由濾波器的大小確定。用于處理邊界填充零問題，邊界的大小由濾波器的大小確定。size_options 可以是可以是same或或full第13頁/共69

6、頁第十三頁，編輯于星期六：六點 五十一分。14filtering_mode：相關(guān)（：相關(guān)（corr），），該值是默認值該值是默認值，卷積，卷積(conv)boundary_option：P 輸入圖像的邊界通過用值輸入圖像的邊界通過用值p(無引號無引號)來填充來擴展。來填充來擴展。 P的默認值是的默認值是0replicate 圖像大小通過圖像大小通過復制外邊界的值復制外邊界的值來擴展來擴展symmetric圖像大小通過圖像大小通過鏡像反射鏡像反射其邊界來擴展其邊界來擴展circular圖像大小通過將圖像看成是一個二維圖像大小通過將圖像看成是一個二維 周期周期 函數(shù)的一個周期來擴展函數(shù)的一個周期來

7、擴展第14頁/共69頁第十四頁，編輯于星期六：六點 五十一分。15size_options ：full 輸出圖像的大小與被擴展圖像的大小相同輸出圖像的大小與被擴展圖像的大小相同same 輸出圖像的大小與輸入圖像的大小相同。輸出圖像的大小與輸入圖像的大小相同。該值為默認值該值為默認值第15頁/共69頁第十五頁，編輯于星期六：六點 五十一分。162 imfilter通用語法g=imfilter (f, w, replicate )對旋轉(zhuǎn)過的濾波器執(zhí)行相關(guān)操作與對原始濾波器進行卷積操作是相同的；對旋轉(zhuǎn)過的濾波器執(zhí)行相關(guān)操作與對原始濾波器進行卷積操作是相同的；若濾波器關(guān)于其中心對稱，則兩個選項將產(chǎn)生同

8、樣的結(jié)果若濾波器關(guān)于其中心對稱，則兩個選項將產(chǎn)生同樣的結(jié)果第16頁/共69頁第十六頁，編輯于星期六：六點 五十一分。17在使用預先旋轉(zhuǎn)的濾波器或?qū)ΨQ的濾波器時，希望執(zhí)行相關(guān)，就有兩種方法： 第一： g=imfilter(f, w, conv, replicate) 第二：使用函數(shù)rot90(w,2), 將圖像旋轉(zhuǎn)180，然后使用g=imfilter(f, w, replicate)第17頁/共69頁第十七頁，編輯于星期六：六點 五十一分。18 濾波后的圖像的每個元素使用雙精度浮點算術(shù)進行計算。然而，imfilter會將輸出圖像轉(zhuǎn)換為與輸入圖像相同的類型。 若f是一個整數(shù)數(shù)組，則輸出中超過整型范

9、圍的元素將被截斷，且小數(shù)部分會四舍五入。 若結(jié)果要求更高的精度，則f需要在使用函數(shù)imfilter之前利用im2double或double轉(zhuǎn)換為double類型。第18頁/共69頁第十八頁，編輯于星期六：六點 五十一分。19例子：使用函數(shù)imfilterf是一副是一副double類型圖像，大小為類型圖像，大小為512*512像素像素第19頁/共69頁第十九頁，編輯于星期六：六點 五十一分。20f=zeros(512);f(1:256,256:512)=1;f(256:512,1:256)=1;imshow(f)用一個大小為用一個大小為31*31的簡單濾波器的簡單濾波器W =ones(31);該

10、濾波器近似為一個平均濾波器該濾波器近似為一個平均濾波器第20頁/共69頁第二十頁，編輯于星期六：六點 五十一分。21 w=ones(31); gd=imfilter(f,w); figure() imshow(gd,)gc=imfilter(f,w,circular);figure()imshow(gc,)第21頁/共69頁第二十一頁，編輯于星期六：六點 五十一分。22 gr=imfilter(f,w,replicate); figure() imshow(gr,)gs=imfilter(f,w,symmetric);figure()imshow(gs,)第22頁/共69頁第二十二頁，編輯于星

11、期六：六點 五十一分。23 f8=im2uint8(f); g8r=imfilter(f8, w,replicate); figure,imshow(g8r,)解決方法歸一化系數(shù)，解決方法歸一化系數(shù)，w0= 1/(31.2)*w或是以或是以im2double格式輸入數(shù)據(jù)格式輸入數(shù)據(jù)第23頁/共69頁第二十三頁，編輯于星期六：六點 五十一分。243 圖像處理工具箱的標準線性空間濾波器工具箱支持一些預定義的二維線性空間濾波器，可由工具箱支持一些預定義的二維線性空間濾波器，可由函數(shù)函數(shù)fspecial來實現(xiàn)。來實現(xiàn)。用來生成濾波掩模用來生成濾波掩模w的函數(shù)的函數(shù)fspecial的語法為：的語法為：

12、w=fspecial (type, parameters)type 表示濾波器類型表示濾波器類型parameters 進一步定義了指定的濾波器進一步定義了指定的濾波器第24頁/共69頁第二十四頁，編輯于星期六：六點 五十一分。25函數(shù)fspecial支持的空間濾波器1） fspecial (average, r c). 大小為r*c的一個矩形平均濾波器矩形平均濾波器。默認值為3*3.若由一個數(shù)來代替r c，則表示方形濾波器2） fspecial (disk, r). 一個圓形平均濾波器圓形平均濾波器（包含在2r+1大小的正方形內(nèi)），半徑為r。默認半徑為53） fspecial (gaussia

13、n, r c, sig). 一個大小為 r*c的高斯低通濾波器高斯低通濾波器，標準偏差為sig（正）。默認值為3*3和0.5.若由一個數(shù)來代替r c，則表示方形濾波器第25頁/共69頁第二十五頁，編輯于星期六：六點 五十一分。26函數(shù)fspecial支持的空間濾波器4） fspecial (log, r c, sig).一個大小為r*c的高斯高斯-拉普拉斯（拉普拉斯（loG）濾波器，）濾波器，標準偏差為sig（正）。默認值為5*5和0.5.若由一個數(shù)來代替r c，則表示方形濾波器5） fspecial (prewitt). 輸出一個大小為3*3的prewitt掩模掩模wv，它近似于垂直梯度。水

14、平梯度掩模可以通過置換結(jié)果wh=wv獲得6） fspecial (sobel).輸出一個大小為3*3的sobel掩模掩模sv，它近似于垂直梯度。水平梯度掩模可以通過置換結(jié)果sh=sv獲得第26頁/共69頁第二十六頁，編輯于星期六：六點 五十一分。273 均值濾波器第27頁/共69頁第二十七頁，編輯于星期六：六點 五十一分。283 均值濾波器左圖是標準的像素平均值左圖是標準的像素平均值右圖是像素的加權(quán)平均，表明一些像素更為重要右圖是像素的加權(quán)平均，表明一些像素更為重要第28頁/共69頁第二十八頁，編輯于星期六：六點 五十一分。293 均值濾波器第29頁/共69頁第二十九頁，編輯于星期六：六點 五

15、十一分。30以模塊運算系數(shù)表示即：第30頁/共69頁第三十頁，編輯于星期六：六點 五十一分。31常用的模板：1111211111011H1212421211612H111101111813H0010041414141214H第31頁/共69頁第三十一頁，編輯于星期六：六點 五十一分。32均值濾波器 例1第32頁/共69頁第三十二頁，編輯于星期六：六點 五十一分。33均值濾波器 例2第33頁/共69頁第三十三頁，編輯于星期六：六點 五十一分。344 銳化濾波器微分濾波器的原理微分濾波器的原理第34頁/共69頁第三十四頁，編輯于星期六：六點 五十一分。35微分濾波器的原理微分濾波器的原理第35頁/

16、共69頁第三十五頁，編輯于星期六：六點 五十一分。36第36頁/共69頁第三十六頁，編輯于星期六：六點 五十一分。375 拉普拉斯算子拉普拉斯算子第37頁/共69頁第三十七頁，編輯于星期六：六點 五十一分。385 拉普拉斯算子拉普拉斯算子第38頁/共69頁第三十八頁，編輯于星期六：六點 五十一分。395 拉普拉斯算子拉普拉斯算子(2)第39頁/共69頁第三十九頁，編輯于星期六：六點 五十一分。40第40頁/共69頁第四十頁，編輯于星期六：六點 五十一分。41銳化（拉普拉斯）濾波器 例3f=imread(moon.tif);imshow(f)w4=fspecial(laplacian,0);w8

17、=1,1,1;1,-8,1;1,1,1;f=im2double(f);g4=f-imfilter(f,w4,replicate);g8=f-imfilter(f,w8,replicate);imshow(f)figure,imshow(g4)figure,imshow(g8)第41頁/共69頁第四十一頁，編輯于星期六：六點 五十一分。42原原圖圖像像第42頁/共69頁第四十二頁，編輯于星期六：六點 五十一分。43使用中心為使用中心為-4的拉普拉斯的拉普拉斯濾波器增強后的圖像濾波器增強后的圖像第43頁/共69頁第四十三頁，編輯于星期六：六點 五十一分。44使用中心為使用中心為-8的拉普拉斯濾的拉

18、普拉斯濾波器增強后的圖像波器增強后的圖像第44頁/共69頁第四十四頁，編輯于星期六：六點 五十一分。456 梯度算子（非線性銳化濾波器）梯度算子（非線性銳化濾波器）第45頁/共69頁第四十五頁，編輯于星期六：六點 五十一分。466 梯度算子梯度算子第46頁/共69頁第四十六頁，編輯于星期六：六點 五十一分。47第47頁/共69頁第四十七頁，編輯于星期六：六點 五十一分。48在圖像的一階導數(shù)運算中，一階導數(shù)通常產(chǎn)生較厚的邊緣。在圖像的一階導數(shù)運算中，一階導數(shù)通常產(chǎn)生較厚的邊緣。一階導數(shù)對灰度階躍有較強的響應。一階導數(shù)對灰度階躍有較強的響應。二階導數(shù)對細微結(jié)構(gòu)有較強的響應，如細線和孤立點。二階導數(shù)

19、對細微結(jié)構(gòu)有較強的響應，如細線和孤立點。二階導數(shù)在灰度級階躍變化時產(chǎn)生雙響應。二階導數(shù)在灰度級階躍變化時產(chǎn)生雙響應。二階導數(shù)對線的響應比對階躍的響應強，對點的響應比對線強。二階導數(shù)對線的響應比對階躍的響應強，對點的響應比對線強。第48頁/共69頁第四十八頁，編輯于星期六：六點 五十一分。497.3 非線性空間濾波1 ordfilt2實現(xiàn)非線性空間濾波ordfilt2函數(shù)可以生成統(tǒng)計排序（函數(shù)可以生成統(tǒng)計排序（order- statistic）濾波器（也稱為排序濾波器，）濾波器（也稱為排序濾波器，rank filter）.他們都是非線性濾波器，其響應基于對圖象鄰域中所包含的像素進行排序，然后他們

20、都是非線性濾波器，其響應基于對圖象鄰域中所包含的像素進行排序，然后使用排序結(jié)果確定的值使用排序結(jié)果確定的值來替代領(lǐng)域中的中心像素的值來替代領(lǐng)域中的中心像素的值。第49頁/共69頁第四十九頁，編輯于星期六：六點 五十一分。502 統(tǒng)計排序濾波器是一種非線性濾波器是一種非線性濾波器基于濾波器所在圖象區(qū)域中像素的排序，由排序結(jié)果決定的值代替中心像素的值基于濾波器所在圖象區(qū)域中像素的排序，由排序結(jié)果決定的值代替中心像素的值分類：分類：最大值濾波器：用像素鄰域內(nèi)的最大值代替該像素最大值濾波器：用像素鄰域內(nèi)的最大值代替該像素中值濾波器：中值濾波器： 用像素鄰域內(nèi)的中間值代替該像素用像素鄰域內(nèi)的中間值代替該

21、像素最小值濾波器：用像素鄰域內(nèi)的最小值代替該像素最小值濾波器：用像素鄰域內(nèi)的最小值代替該像素第50頁/共69頁第五十頁，編輯于星期六：六點 五十一分。512 統(tǒng)計排序濾波器第51頁/共69頁第五十一頁，編輯于星期六：六點 五十一分。522 統(tǒng)計排序濾波器第52頁/共69頁第五十二頁，編輯于星期六：六點 五十一分。533 中值濾波的原理第53頁/共69頁第五十三頁，編輯于星期六：六點 五十一分。54第54頁/共69頁第五十四頁，編輯于星期六：六點 五十一分。554 中值濾波的實現(xiàn)將模板區(qū)域內(nèi)的像素排序，求出中間值將模板區(qū)域內(nèi)的像素排序，求出中間值第55頁/共69頁第五十五頁，編輯于星期六：六點

22、五十一分。564 中值濾波的實現(xiàn)第56頁/共69頁第五十六頁，編輯于星期六：六點 五十一分。575 中值濾波的特點在去除噪聲的同時，可以比較好地保留邊的銳度和圖像的細節(jié)（優(yōu)于均值濾波器）在去除噪聲的同時，可以比較好地保留邊的銳度和圖像的細節(jié)（優(yōu)于均值濾波器）能夠有效去除脈沖噪聲：以黑白點疊加在圖像上能夠有效去除脈沖噪聲：以黑白點疊加在圖像上第57頁/共69頁第五十七頁，編輯于星期六：六點 五十一分。586 ordfilt2實現(xiàn)非線性空間濾波函數(shù)的語法函數(shù)的語法g=ordfilt2(f, order, domain )f是輸入圖像是輸入圖像使用鄰域的一組排列元素中的第使用鄰域的一組排列元素中的第

23、order個元素來替代個元素來替代f中的每個元素，而該鄰域則由中的每個元素，而該鄰域則由domain中的非零元素指定。中的非零元素指定。第58頁/共69頁第五十八頁，編輯于星期六：六點 五十一分。591）實現(xiàn)大小為m*n的最小濾波器g=ordfilt2(f, 1, ones(m, n)1表示表示mn個樣本中的第一個樣本，個樣本中的第一個樣本， ones(m, n)創(chuàng)建了一個元素值為創(chuàng)建了一個元素值為1，大小為，大小為m*n的矩陣，表明鄰域內(nèi)的所有樣本都將用于計算。的矩陣，表明鄰域內(nèi)的所有樣本都將用于計算。在統(tǒng)計學術(shù)語中，最小濾波器（一組排序元素中的第一個樣本值）稱為第在統(tǒng)計學術(shù)語中，最小濾波器

24、（一組排序元素中的第一個樣本值）稱為第0個百分位。同樣，第個百分位。同樣，第100個百分位指的就是一組排序元素中的最后一個樣本值，即第個百分位指的就是一組排序元素中的最后一個樣本值，即第mn個樣本。個樣本。第59頁/共69頁第五十九頁，編輯于星期六：六點 五十一分。602）實現(xiàn)大小為m*n的最大濾波器g=ordfilt2(f, m*n, ones(m, n)3）實現(xiàn)中值濾波器）實現(xiàn)中值濾波器數(shù)字圖像處理中最著名的統(tǒng)計排序濾波器是中值濾波器，它對應的是第數(shù)字圖像處理中最著名的統(tǒng)計排序濾波器是中值濾波器，它對應的是第50個百分位。個百分位。g=ordfilt2(f, median(1:m*n), ones(m, n)median(1:m*n)簡單地計算序列簡單地計算序列1,2,m*n的中值。的中值。第60頁/共69頁第六十頁，編輯于星期六：六點 五十一分。613）實現(xiàn)中值濾波器）實現(xiàn)中值濾波器基于實際應用中的重要性，工具箱提供一個二維中值濾波器函數(shù)：基于實際應用中的重要性，工具箱提供一個二維中值濾波器函數(shù)：g=medfilt2(f, m n, padopt)數(shù)組數(shù)組m n定義了一個大小為定義了一個大小為m*n的鄰域，中值就在該鄰域的鄰域，中值就在該鄰域上計算；上計算；Padopt指定了三個可能的邊界填充選項之一：指定了三個可能的邊界填充選項之一：zeros:默