CV03-圖像預(yù)處理2

1、第三章第三章 圖像預(yù)處理圖像預(yù)處理Chapter 3 Image Preprocessing目的目的 突出感興趣特征，服務(wù)于機(jī)器視覺突出感興趣特征，服務(wù)于機(jī)器視覺方法方法 （1 1）直接灰度變換（）直接灰度變換（比例變換比例變換）（）（2 2）直方圖修正）直方圖修正 空域：空域：直接對(duì)圖像各像素進(jìn)行處理直接對(duì)圖像各像素進(jìn)行處理 （3 3）濾波）濾波 頻域：先轉(zhuǎn)換處理，再逆變換為圖像頻域：先轉(zhuǎn)換處理，再逆變換為圖像圖像增強(qiáng)是采用一系列技術(shù)去改善圖像的視覺效果圖像增強(qiáng)是采用一系列技術(shù)去改善圖像的視覺效果, ,或?qū)D像轉(zhuǎn)或?qū)D像轉(zhuǎn)換成一種更適合于人或機(jī)器進(jìn)行分析和處理的形式。換成一種更適合于人或機(jī)器

2、進(jìn)行分析和處理的形式。), (), (ajifababajig 通過灰度變換函數(shù)將圖像各灰度映射為新的值通過灰度變換函數(shù)將圖像各灰度映射為新的值 令圖像令圖像f(i，j)的灰度范圍為的灰度范圍為a,b，線性變換線性變換后圖像后圖像g(i，j) 的范圍為的范圍為a ,b g(i，j)與與f(i，j)之間的關(guān)系式為：之間的關(guān)系式為：在曝光不足或過度的情況下，圖像灰度可能會(huì)局限在一個(gè)很小在曝光不足或過度的情況下，圖像灰度可能會(huì)局限在一個(gè)很小的范圍內(nèi)。這時(shí)在顯示器上看到的將是一個(gè)模糊不清、似乎沒的范圍內(nèi)。這時(shí)在顯示器上看到的將是一個(gè)模糊不清、似乎沒有灰度層次的圖像。采用線性變換對(duì)圖像每一個(gè)像素灰度作線

3、有灰度層次的圖像。采用線性變換對(duì)圖像每一個(gè)像素灰度作線性拉伸，可有效地改善圖像視覺效果。性拉伸，可有效地改善圖像視覺效果。 ffgMyxfbdbyxfbMdMbyxfacayxfabcdayxfyxfacyxg),(),()/()(),(),()/()(),(0),()/(),(設(shè)原圖像設(shè)原圖像f(x,y)在在0，Mf,感興趣目標(biāo)的灰度范圍在感興趣目標(biāo)的灰度范圍在a,b,欲使欲使其灰度范圍拉伸到其灰度范圍拉伸到c,d,則對(duì)應(yīng)的則對(duì)應(yīng)的分段線性變換分段線性變換表達(dá)式為表達(dá)式為注：注：通過細(xì)心調(diào)整折線拐點(diǎn)的通過細(xì)心調(diào)整折線拐點(diǎn)的位置及控制分段直線的斜率，位置及控制分段直線的斜率，可對(duì)任一灰度區(qū)間進(jìn)

4、行拉伸或可對(duì)任一灰度區(qū)間進(jìn)行拉伸或壓縮。壓縮。對(duì)比度擴(kuò)展對(duì)比度擴(kuò)展 MgMfg(x,y)f(x,y)baO MgMfg(x,y)f(x,y)aO對(duì)數(shù)變換對(duì)數(shù)變換 對(duì)數(shù)變換的一般表達(dá)式為對(duì)數(shù)變換的一般表達(dá)式為 cbjifajigln1), (ln), (當(dāng)希望對(duì)圖像的低灰度區(qū)較當(dāng)希望對(duì)圖像的低灰度區(qū)較大的拉伸而對(duì)高灰度區(qū)壓縮大的拉伸而對(duì)高灰度區(qū)壓縮時(shí)，可采用這種變換，它能時(shí)，可采用這種變換，它能使圖像灰度分布與人的視覺使圖像灰度分布與人的視覺特性相匹配。特性相匹配。f (i,j)g(i,j)指數(shù)變換指數(shù)變換 指數(shù)變換的一般表達(dá)式為指數(shù)變換的一般表達(dá)式為 1), (), (ajifcbjigg (

5、i,j)f (i,j)這種變換能對(duì)圖像的高灰這種變換能對(duì)圖像的高灰度區(qū)給予較大的拉伸。度區(qū)給予較大的拉伸。直方圖：直方圖：反映一幅圖象灰度級(jí)與出現(xiàn)這種灰度的概率之間關(guān)系反映一幅圖象灰度級(jí)與出現(xiàn)這種灰度的概率之間關(guān)系的圖形的圖形( (某灰度級(jí)的象素個(gè)數(shù)）某灰度級(jí)的象素個(gè)數(shù)）直方圖均衡化：直方圖均衡化：將原圖將原圖像通過某種變換，得到像通過某種變換，得到一幅灰度直方圖為均勻一幅灰度直方圖為均勻分布的新圖像的方法分布的新圖像的方法直方圖規(guī)定化：直方圖規(guī)定化：將原圖將原圖像灰度直方圖變成規(guī)定像灰度直方圖變成規(guī)定形狀的直方圖而對(duì)圖像形狀的直方圖而對(duì)圖像作修正的增強(qiáng)方法作修正的增強(qiáng)方法(a)原始圖像；原始

6、圖像；(b) 各個(gè)彩色通道的直方圖和亮度直方圖；各個(gè)彩色通道的直方圖和亮度直方圖；(c) 累積分布函數(shù)；累積分布函數(shù)；(d) 均衡均衡化（轉(zhuǎn)換）函數(shù)；化（轉(zhuǎn)換）函數(shù)；(e) 全局的直方圖均衡化；全局的直方圖均衡化；(f) 局部的直方圖均衡化。局部的直方圖均衡化。累積分布函數(shù)：累積分布函數(shù)： 兩個(gè)連續(xù)函數(shù)兩個(gè)連續(xù)函數(shù)f(x)和和g(x)的的卷積卷積定義為：定義為：若為離散函數(shù)，上式變?yōu)槿魹殡x散函數(shù)，上式變?yōu)?.),(),(),(),(),(ydxdyyxxgyxfyxgyxfyxh1010,nkmlljkiglkfjigjifjih作用：作用：在空間濾波、平滑、銳化等處理中，在空間濾波、平滑、銳

7、化等處理中，抑制噪聲，增強(qiáng)圖像抑制噪聲，增強(qiáng)圖像 的某些特征的某些特征實(shí)現(xiàn)方式：實(shí)現(xiàn)方式：模板模板模板模板111111111, g0000000000000000000000090909090900000090909090900000090909090900000090090909000000909090909000000000000000900000000000000000000000000000000000000000090909090900000090909090900000090909090900000090090909000000909090909000000000000000900

8、0000000000000000,lnkmflkgnmhlk.,.h.,.f111111111, g0000000000000000000000090909090900000090909090900000090909090900000090090909000000909090909000000000000000900000000000000000001000000000000000000000000909090909000000909090909000000909090909000000900909090000009090909090000000000000009000000000000000

9、000.,.h.,.f111111111, g,lnkmflkgnmhlk000000000000000000000009090909090000009090909090000009090909090000009009090900000090909090900000000000000090000000000000000000102000000000000000000000000909090909000000909090909000000909090909000000900909090000009090909090000000000000009000000000000000000.,.h.,.f

10、111111111, g,lnkmflkgnmhlk00000000000000000000000909090909000000909090909000000909090909000000900909090000009090909090000000000000009000000000000000000010203000000000000000000000000909090909000000909090909000000909090909000000900909090000009090909090000000000000009000000000000000000.,.h.,.f111111111

11、, g,lnkmflkgnmhlk01020303000000000000000000000000909090909000000909090909000000909090909000000900909090000009090909090000000000000009000000000000000000.,.h.,.f111111111, g,lnkmflkgnmhlk0102030300000000000000000000000090909090900000090909090900000090909090900000090090909000000909090909000000000000000

12、9000000000000000000.,.h.,.f111111111, g?,lnkmflkgnmhlk0102030305000000000000000000000000909090909000000909090909000000909090909000000900909090000009090909090000000000000009000000000000000000.,.h.,.f111111111, g?,lnkmflkgnmhlk000000000000000000000009090909090000009090909090000009090909090000009009090

13、90000009090909090000000000000009000000000000000000010203030302010020406060604020030609090906030030508080906030030508080906030020305050604020102030303030201010101000000.,.h.,.f111111111, g,lnkmflkgnmhlkh i jApBpCpDpEpFpGpHpIp , 123456789卷積是線性運(yùn)算卷積是線性運(yùn)算 ,22112211jifjigajifjigajifajifajig圖像平滑的目的圖像平滑的目的是

14、消除或盡量減少噪聲的影響，改善圖像的質(zhì)量。是消除或盡量減少噪聲的影響，改善圖像的質(zhì)量。假設(shè)假設(shè)噪聲是隨機(jī)獨(dú)立分布的噪聲是隨機(jī)獨(dú)立分布的，利用鄰域的平均或加權(quán)平均可以，利用鄰域的平均或加權(quán)平均可以有效的抑制噪聲干擾。有效的抑制噪聲干擾。從信號(hào)分析的觀點(diǎn)從信號(hào)分析的觀點(diǎn)圖像平滑本質(zhì)上圖像平滑本質(zhì)上低通濾波低通濾波。將信號(hào)的低頻部分通過，而阻。將信號(hào)的低頻部分通過，而阻截高頻的噪聲信號(hào)。截高頻的噪聲信號(hào)。實(shí)現(xiàn)方法：實(shí)現(xiàn)方法：每一個(gè)像素值用其局部鄰域內(nèi)所有像素值的加權(quán)均每一個(gè)像素值用其局部鄰域內(nèi)所有像素值的加權(quán)均值置換值置換NlklkfMjih),(,1,11111111191H作用：作用：相當(dāng)于用相

15、當(dāng)于用這樣的模板同圖這樣的模板同圖像卷積像卷積(a)(a)原圖像原圖像 (b) (b) 對(duì)對(duì)(a)(a)加椒鹽噪聲的圖像加椒鹽噪聲的圖像(c)3(c)33 3鄰域平滑鄰域平滑 (d) 5(d) 55 5鄰域平滑鄰域平滑 缺點(diǎn)：缺點(diǎn)：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。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。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。將將f(x,y)和鄰域平均和鄰域平均g(x,y)差的絕對(duì)值與選定的閾值進(jìn)行比差的絕對(duì)值與選定的閾值進(jìn)行比較較，根據(jù)比較結(jié)果決定點(diǎn)（，根據(jù)比較結(jié)果決定點(diǎn)（x,y）的最

16、后灰度）的最后灰度g (x,y)。其表。其表達(dá)式為達(dá)式為 (a)原圖像原圖像 (b)對(duì)對(duì)(a)加椒鹽噪聲的圖像加椒鹽噪聲的圖像(c)33鄰域平滑鄰域平滑 (d) 55鄰域平滑鄰域平滑(e)33超限像素平滑超限像素平滑(T=64)(f)55超限像素平滑超限像素平滑(T=48) 根據(jù)高斯函數(shù)選擇鄰域內(nèi)各像素的權(quán)值根據(jù)高斯函數(shù)選擇鄰域內(nèi)各像素的權(quán)值2222)(,jiejig隨著距離的增隨著距離的增大，對(duì)中心像大，對(duì)中心像素的影響減小素的影響減小l 旋轉(zhuǎn)對(duì)稱性：旋轉(zhuǎn)對(duì)稱性：在各個(gè)方向上的平滑是一致的，在后續(xù)邊緣檢在各個(gè)方向上的平滑是一致的，在后續(xù)邊緣檢 測(cè)中不會(huì)偏向任一方向。測(cè)中不會(huì)偏向任一方向。 單

17、調(diào)遞減：?jiǎn)握{(diào)遞減：鄰域的影響隨著距離的增加而減弱，避免平滑運(yùn)鄰域的影響隨著距離的增加而減弱，避免平滑運(yùn) 算使圖像失真。算使圖像失真。 付氏頻譜是單瓣的：付氏頻譜是單瓣的：高斯函數(shù)付氏變換等于高斯函數(shù)本身，高斯函數(shù)付氏變換等于高斯函數(shù)本身， 能夠能夠保留所需信號(hào)。保留所需信號(hào)。 參數(shù)參數(shù)調(diào)節(jié)平滑程度：調(diào)節(jié)平滑程度：越大，高斯濾波器的頻帶就越寬，越大，高斯濾波器的頻帶就越寬， 平滑程度就越好，在過平滑與欠平滑之間取得平衡。平滑程度就越好，在過平滑與欠平滑之間取得平衡。 可分離性：可分離性：二維高斯函數(shù)卷積，可先按行進(jìn)行一維高斯卷積，二維高斯函數(shù)卷積，可先按行進(jìn)行一維高斯卷積， 再把結(jié)果按列進(jìn)行一維

18、高斯卷積，降低計(jì)算復(fù)雜度。再把結(jié)果按列進(jìn)行一維高斯卷積，降低計(jì)算復(fù)雜度。1 1）楊輝三角形逼近法）楊輝三角形逼近法 高斯函數(shù)的最佳逼近由二項(xiàng)式展開的系數(shù)決定高斯函數(shù)的最佳逼近由二項(xiàng)式展開的系數(shù)決定.210)1 (2nnxnnxnxnnx 01 11 2 11 3 3 11 4 6 4 11 5 10 10 5 11 6 15 20 15 6 15 5點(diǎn)逼近對(duì)應(yīng)于楊點(diǎn)逼近對(duì)應(yīng)于楊輝三角形的第輝三角形的第5 5行行2）直接法：）直接法： 直接根據(jù)高斯函數(shù)的離散值計(jì)算模板權(quán)值直接根據(jù)高斯函數(shù)的離散值計(jì)算模板權(quán)值 （1 1）計(jì)算離散值）計(jì)算離散值.,2222)(jicejig.,2222)(jiecj

19、ig i j , -3 -2 -1 0 1 2 3 -3 .011 .039 .082 .105 .082 .039 .011 -2 .039 .135 .287 .368 .287 .135 .039 -1 .082 .287 .606 .779 .606 .287 .082 0 .105 .368 .779 1.000 .779 .368 .105 1 .082 .287 .606 .779 .606 .287 .082 2 .039 .135 .287 .368 .287 .135 .039 3 .011 .039 .082 .105 .082 .039 .0112=2，n=7（2 2）

20、放大，取整）放大，取整 i j , -3 -2 -1 0 1 2 3 -3 1 4 7 10 7 4 1 -2 4 12 26 33 26 12 4 -1 7 26 55 71 55 26 7 0 10 33 71 91 71 33 10 1 7 26 55 71 55 26 7 2 4 12 26 33 26 12 4 3 1 4 7 10 7 4 1（3 3）規(guī)范化，使權(quán)值之和為）規(guī)范化，使權(quán)值之和為1 1.91011. 01011. 0 3 , 3011. 0 3 , 3)2(2)33(222gkekgg i jji , .11513333),*,(11511,jigjifjih( (左

21、左) ) 原始圖像，原始圖像，( (右右) )高斯噪聲高斯噪聲 ( (左左) )=1=1的的7 7* *7 7模板模板 ( (右右) )=2=2的的1313* *1313模板模板 ( (左左) )=3=3的的1919* *1919模板模板 ( (右右) )=4=4的的2525* *2525模板模板 基本過程：基本過程：（1 1）取鄰域）取鄰域（2 2）按亮度值大?。┌戳炼戎荡笮∨帕邢袼攸c(diǎn)排列像素點(diǎn)（3 3）選排序像素的）選排序像素的中間值作為中心點(diǎn)的中間值作為中心點(diǎn)的新值新值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

22、像素的原來灰度值，它是一種非線性的圖像平滑法。窗口中心像素的原來灰度值，它是一種非線性的圖像平滑法。圖圖(a)為原圖像；圖為原圖像；圖(b)為加椒鹽噪聲的為加椒鹽噪聲的圖像；圖圖像；圖(c)和圖和圖 (d)分別為分別為33、55模板進(jìn)行中值濾波的結(jié)果。模板進(jìn)行中值濾波的結(jié)果。優(yōu)點(diǎn)：優(yōu)點(diǎn)：對(duì)脈沖干擾及椒鹽對(duì)脈沖干擾及椒鹽噪聲的抑制效果好，在抑噪聲的抑制效果好，在抑制隨機(jī)噪聲的同時(shí)能有效制隨機(jī)噪聲的同時(shí)能有效保護(hù)邊緣少受模糊。保護(hù)邊緣少受模糊。缺點(diǎn)：缺點(diǎn)：對(duì)點(diǎn)、線等細(xì)節(jié)較對(duì)點(diǎn)、線等細(xì)節(jié)較多的圖像卻不太合適。多的圖像卻不太合適。正確選擇窗口尺寸正確選擇窗口尺寸的大小是的大小是很重要的環(huán)節(jié)。一般很難事

23、很重要的環(huán)節(jié)。一般很難事先確定最佳的窗口尺寸，需先確定最佳的窗口尺寸，需通過從小窗口到大窗口的中通過從小窗口到大窗口的中值濾波試驗(yàn)，再?gòu)闹羞x取最值濾波試驗(yàn)，再?gòu)闹羞x取最佳的。佳的。均值濾波均值濾波的平滑功能會(huì)使圖像邊緣模糊，而的平滑功能會(huì)使圖像邊緣模糊，而中值濾波中值濾波在去除脈在去除脈沖噪聲的同時(shí)也將圖像中的線條細(xì)節(jié)濾除掉沖噪聲的同時(shí)也將圖像中的線條細(xì)節(jié)濾除掉 。邊緣保持濾波邊緣保持濾波器器在濾除噪聲脈沖的同時(shí)，又不致于使圖像邊緣十分模糊。在濾除噪聲脈沖的同時(shí)，又不致于使圖像邊緣十分模糊。 (a) (a) 原始信號(hào)原始信號(hào) （b b）均值濾波，（）均值濾波，（c c）中值濾波）中值濾波尖頂邊

24、緣濾波示意圖尖頂邊緣濾波示意圖 對(duì)每一個(gè)像素點(diǎn)對(duì)每一個(gè)像素點(diǎn)i,j取適當(dāng)大小鄰域，分別計(jì)算該鄰域的四個(gè)取適當(dāng)大小鄰域，分別計(jì)算該鄰域的四個(gè)子區(qū)域灰度分布均勻度，然后將均勻度最小的子區(qū)域的均值賦子區(qū)域灰度分布均勻度，然后將均勻度最小的子區(qū)域的均值賦予該像素點(diǎn)。予該像素點(diǎn)。NjifjifV/) ),(),(22 1 V=3/4 V=3/4V=0 V=1 i,j 模板模板33 模板模板77i,j坐標(biāo)變換可以級(jí)聯(lián)，但次序?qū)Y(jié)果是有影響的，更全面體系坐標(biāo)變換可以級(jí)聯(lián)，但次序?qū)Y(jié)果是有影響的，更全面體系參見參見 章毓晉。章毓晉。2006b。圖像工程（上冊(cè)）。圖像工程（上冊(cè)）-圖像處理。第圖像處理。第2版。北京：清華大學(xué)出版社版。北京：清華大學(xué)出版社雙線性插值可推廣到雙線性插值可推廣到3D圖像可參見圖像可參見 章毓晉。章毓晉。2006b。圖像工程（上冊(cè)）。圖像工程（上冊(cè)）-圖像處理。第圖像處理。第2版。北京：清華大學(xué)出版社版。北京：清華大學(xué)出版社 Zhang Y J, Gerbrands J J, Back E. 1990b. Thresholding three-dimensional image. SPIE, 1360: 1258-1269.直接利用灰度圖像映射進(jìn)行圖像增強(qiáng)的方法可參見直接利用灰度圖像映射進(jìn)行圖像