圖像的平滑處理

1、第5章 圖像的平滑處理1計(jì)算機(jī)科學(xué)系計(jì)算機(jī)科學(xué)系2009，5第2頁(yè)第5章 圖像的平滑處理5.1 背景背景5.2 基本處理方法基本處理方法5.3 二值圖像處理方法二值圖像處理方法5.4 線性平滑處理線性平滑處理5.5 非線性平滑處理非線性平滑處理第3頁(yè)第5章 圖像的平滑處理n平滑產(chǎn)生原因平滑產(chǎn)生原因 圖像在獲取、傳輸和接收過程中，存在外部和圖像在獲取、傳輸和接收過程中，存在外部和內(nèi)部干擾，使得圖像中出現(xiàn)噪聲，影響圖像質(zhì)內(nèi)部干擾，使得圖像中出現(xiàn)噪聲，影響圖像質(zhì)量量 如：光電轉(zhuǎn)換過程中敏感元件靈敏度的不均勻如：光電轉(zhuǎn)換過程中敏感元件靈敏度的不均勻、傳輸通道的干擾、量化噪聲等、傳輸通道的干擾、量化噪聲

2、等n平滑平滑 消除噪聲的過程稱為平滑消除噪聲的過程稱為平滑 目的是為了消除噪聲目的是為了消除噪聲以突出圖像特征。以突出圖像特征。第4頁(yè)第5章 圖像的平滑處理n噪聲噪聲(noise) 根據(jù)噪聲與信號(hào)的關(guān)系根據(jù)噪聲與信號(hào)的關(guān)系 加性噪聲：與圖像信號(hào)無關(guān)。信道噪聲和掃描圖像時(shí)加性噪聲：與圖像信號(hào)無關(guān)。信道噪聲和掃描圖像時(shí)產(chǎn)生的噪聲。產(chǎn)生的噪聲。 含噪圖像含噪圖像f(x, y)表示為：表示為：f(x, y) = g(x, y) + n(x, y) 乘性噪聲：與圖像信號(hào)有關(guān)。飛點(diǎn)掃描器掃描圖像時(shí)乘性噪聲：與圖像信號(hào)有關(guān)。飛點(diǎn)掃描器掃描圖像時(shí)產(chǎn)生的噪聲。產(chǎn)生的噪聲。 含噪圖像含噪圖像f(x, y)表示為：

3、表示為： f(x, y) = g(x, y) + g(x, y) n(x, y)原圖原圖高斯噪聲高斯噪聲椒鹽噪聲椒鹽噪聲乘性噪聲乘性噪聲第5頁(yè)第5章 圖像的平滑處理5.1 背景背景5.2 基本處理方法基本處理方法5.3 二值圖像處理方法二值圖像處理方法5.4 線性平滑處理線性平滑處理5.5 非線性平滑處理非線性平滑處理第6頁(yè)第5章 圖像的平滑處理n主要方法主要方法 線性平滑和非線性平滑線性平滑和非線性平滑n線性平滑線性平滑 用像素的鄰域計(jì)算灰度值用像素的鄰域計(jì)算灰度值 鄰域大小一般為鄰域大小一般為N N， N為奇數(shù)為奇數(shù) 特點(diǎn)：降低噪聲的同時(shí)模糊了圖像中目標(biāo)的邊緣特點(diǎn)：降低噪聲的同時(shí)模糊了圖像

4、中目標(biāo)的邊緣和細(xì)節(jié)和細(xì)節(jié)(x, y)第7頁(yè)第5章 圖像的平滑處理n非線性平滑非線性平滑 根據(jù)像素灰度值與鄰域平均值的大小取值。如根據(jù)像素灰度值與鄰域平均值的大小取值。如當(dāng)接近時(shí)取原值，差別大時(shí)取均值當(dāng)接近時(shí)取原值，差別大時(shí)取均值 如：超限鄰域平均法、中值濾波如：超限鄰域平均法、中值濾波 特點(diǎn)特點(diǎn)（1）消除孤立的噪聲）消除孤立的噪聲（2）對(duì)圖像的細(xì)節(jié)影響較小）對(duì)圖像的細(xì)節(jié)影響較?。?）會(huì)使物體的邊緣點(diǎn)失真）會(huì)使物體的邊緣點(diǎn)失真第8頁(yè)第5章 圖像的平滑處理5.1 背景背景5.2 基本處理方法基本處理方法5.3 二值圖像處理方法二值圖像處理方法5.4 線性平滑處理線性平滑處理5.5 非線性平滑處理非

5、線性平滑處理第9頁(yè)第5章 圖像的平滑處理n黑白點(diǎn)噪聲濾波黑白點(diǎn)噪聲濾波 設(shè)像素設(shè)像素f( x, y)周圍的周圍的8個(gè)像素灰度平均值為個(gè)像素灰度平均值為其它）（5 .127|),(|),(),(255),(8/),(),(1111 yxfyxfyxfyxgyxfjyixfji第10頁(yè)第5章 圖像的平滑處理n消除孤立像素點(diǎn)消除孤立像素點(diǎn) 4鄰域和鄰域和8鄰域鄰域 處理方法處理方法4鄰域：像素鄰域：像素 f( x, y) 上下左右上下左右4個(gè)像素全為白（個(gè)像素全為白（255）,則則f( x, y) 取取2558鄰域：像素鄰域：像素 f( x, y) 周圍周圍8個(gè)像素全為白（個(gè)像素全為白（255）,則

6、則f( x, y) 取取255*第11頁(yè)第5章 圖像的平滑處理n實(shí)例實(shí)例 4鄰域和鄰域和8鄰域沒有完全刪除噪聲鄰域沒有完全刪除噪聲 8鄰域要求的條件更苛刻，不滿足條件的噪聲比鄰域要求的條件更苛刻，不滿足條件的噪聲比4鄰域多，遺留下的噪聲也多鄰域多，遺留下的噪聲也多4 4鄰域鄰域8 8鄰域鄰域第12頁(yè)第5章 圖像的平滑處理5.1 背景背景5.2 基本處理方法基本處理方法5.3 二值圖像處理方法二值圖像處理方法5.4 線性平滑處理線性平滑處理5.5 非線性平滑處理非線性平滑處理第13頁(yè)第5章 圖像的平滑處理n鄰域平均鄰域平均 方法：用鄰域內(nèi)的像素的平均值去代替像素的值方法：用鄰域內(nèi)的像素的平均值去

7、代替像素的值 S是鄰域中各像素坐標(biāo)，是鄰域中各像素坐標(biāo)，M是鄰域中像素的個(gè)數(shù)是鄰域中像素的個(gè)數(shù) 鄰域鄰域 3 3鄰域鄰域 5 5鄰域鄰域 (2n+1) (2n+1)鄰域鄰域SyxMyxfyxg),(/ ),(),(其中3 3鄰域鄰域5 5鄰域鄰域第14頁(yè)第5章 圖像的平滑處理n鄰域平均鄰域平均 模板表示與計(jì)算模板表示與計(jì)算 3 3鄰域鄰域 5 5鄰域鄰域 (2n+1) (2n+1)鄰域鄰域1 1 11 1 11 1 111111111111111111111111113 3鄰域鄰域5 5鄰域鄰域 nninninnjnnjjiwjyixfjiwyxg ),(/ ),(),(),(模板系數(shù)模板系數(shù)

8、w(i, j)第15頁(yè)第5章 圖像的平滑處理n實(shí)例實(shí)例1 3 3均值濾波均值濾波(a)原始圖原始圖 (b)噪聲圖噪聲圖 (c)33鄰域鄰域第16頁(yè)第5章 圖像的平滑處理nMatLab函數(shù)函數(shù) 噪聲函數(shù)：噪聲函數(shù)：J=imnoise( I, type); I為原始圖像為原始圖像 type為噪聲類型，有高斯噪聲為噪聲類型，有高斯噪聲gaussian 、椒鹽噪聲、椒鹽噪聲 salt & pepper和乘性噪聲和乘性噪聲speckle 例：例： I=imread(lena.tif); J=imnoise(I,salt & pepper); K=imnoise(I,speckle); L=imnoise

9、(I,gaussian); subplot(2,2,1),imshow(I); subplot(2,2,2),imshow(L); subplot(2,2,3),imshow(J); subplot(2,2,4),imshow(K);第17頁(yè)第5章 圖像的平滑處理nMatLab函數(shù)函數(shù) 線性濾波：線性濾波：J=conv2( I, h); 2維卷積運(yùn)算（維卷積運(yùn)算（convolution）。）。 I為原始圖像為原始圖像;h為模板為模板 例子：例子： I=imread(eight.tif); J=imnoise(I,salt & pepper); h=1 1 1; 1 1 1;1 1 1; h=h

10、/9; K=conv2(J,h); subplot(1,2,1),imshow(J); subplot(1,2,2),imshow(K,);第18頁(yè)第5章 圖像的平滑處理n實(shí)例實(shí)例2 N N均值濾波器比較均值濾波器比較(a)原始圖原始圖(b)噪聲圖噪聲圖(c)33(d)55(e)77(f)99(g)1111模板尺寸增大時(shí)，對(duì)噪聲消除效果增強(qiáng)模板尺寸增大時(shí)，對(duì)噪聲消除效果增強(qiáng)，但圖像變得模糊，即邊緣細(xì)節(jié)減少，但圖像變得模糊，即邊緣細(xì)節(jié)減少第19頁(yè)第5章 圖像的平滑處理n加權(quán)平均法加權(quán)平均法 為了突出原像素為了突出原像素 f( x, y)本身的重要性，盡量抑制本身的重要性，盡量抑制圖像中的模糊現(xiàn)象

11、，在元素中心或較近的元素，圖像中的模糊現(xiàn)象，在元素中心或較近的元素，賦予大的加權(quán)值賦予大的加權(quán)值 如如1212121211611111011118101011101051 nninninnjnnjjiwjyixfjiwyxg ),(/ ),(),(),(第20頁(yè)第5章 圖像的平滑處理5.1 背景背景5.2 基本處理方法基本處理方法5.3 二值圖像處理方法二值圖像處理方法5.4 線性平滑處理線性平滑處理5.5 非線性平滑處理非線性平滑處理第21頁(yè)第5章 圖像的平滑處理n超限鄰域平均法超限鄰域平均法 鄰域平均法算法簡(jiǎn)單，但模糊邊緣鄰域平均法算法簡(jiǎn)單，但模糊邊緣 解決方法：選取一閾值解決方法：選取一

12、閾值T，如像素灰度與鄰域像，如像素灰度與鄰域像素灰度平均值的差大于素灰度平均值的差大于T 時(shí)，用平均值作為像素時(shí)，用平均值作為像素的灰度值，否則灰度值不變的灰度值，否則灰度值不變其它Tyxfyxfyxfyxfyxg),(),(),(),(),(第22頁(yè)第5章 圖像的平滑處理n超限鄰域平均法超限鄰域平均法 實(shí)例實(shí)例 I=imread(eight.tif); J=imnoise(I,salt & pepper); h=1 1 1; 1 1 1;1 1 1; h=h/9; K=conv2(J,h); M=double(J); for i=1:242 for j=1:308 L(i,j) = J(i,

13、j); if (abs(K(i,j)-J(i,j) 100) L(i,j) = K(i,j); end end end; subplot(2,2,1),imshow(I); subplot(2,2,2),imshow(J); subplot(2,2,3),imshow(K,);subplot(2,2,4),imshow(L,);其它Tyxfyxfyxfyxfyxg),(),(),(),(),(),(yxf),(yxg顯示顯示第23頁(yè)第5章 圖像的平滑處理n中值濾波中值濾波 一維序列一維序列f1, f2, f3, fn，取窗口長(zhǎng)度為，取窗口長(zhǎng)度為m（m為奇為奇數(shù)），對(duì)數(shù)），對(duì)fi而言，取而言，取

14、v =（m-1）/2，抽取，抽取fi - v，, fi-1, fi, fi+1, fi+v，并將，并將m個(gè)值按大小排序，取中個(gè)值按大小排序，取中間值為間值為fi 的值。的值。 數(shù)學(xué)表示數(shù)學(xué)表示其中其中v=（m-1）/2 ,med11viiiiviifffffg第24頁(yè)第5章 圖像的平滑處理n基本方法基本方法 一維中值濾波示例一維中值濾波示例可以有效去除跳變可以有效去除跳變第25頁(yè)第5章 圖像的平滑處理n基本方法基本方法 二維中值濾波表示二維中值濾波表示 鄰域的選取鄰域的選取 又稱為窗口，一般有線狀、方形、圓形、十字形又稱為窗口，一般有線狀、方形、圓形、十字形 對(duì)長(zhǎng)輪廓線物體宜采用方形或圓形窗口

15、對(duì)長(zhǎng)輪廓線物體宜采用方形或圓形窗口 對(duì)含有尖頂角物體的圖像，宜采用十字形窗口對(duì)含有尖頂角物體的圖像，宜采用十字形窗口鄰域中的像素為其中),(),(),(med),(yxfjifjifyxg第26頁(yè)第5章 圖像的平滑處理n基本方法基本方法 二維中值濾波窗口示例二維中值濾波窗口示例第27頁(yè)第5章 圖像的平滑處理n中值濾波的性質(zhì)中值濾波的性質(zhì) 非線性，兩序列非線性，兩序列f( r ), g( r ) med f( r )+g( r )med f( r ) + med g( r ) 對(duì)尖峰性干擾效果好，能保持邊緣的陡度又能去對(duì)尖峰性干擾效果好，能保持邊緣的陡度又能去掉干擾掉干擾 對(duì)噪聲延續(xù)距離小于對(duì)噪

16、聲延續(xù)距離小于W/2的噪聲抑制效果好，的噪聲抑制效果好，W為窗口長(zhǎng)度為窗口長(zhǎng)度n主要方法主要方法 N N中值濾波中值濾波 十字形中值濾波十字形中值濾波第28頁(yè)第5章 圖像的平滑處理nN N中值濾波中值濾波 取以取以f( x , y)為中心的為中心的N N的窗口內(nèi)像素灰度的中的窗口內(nèi)像素灰度的中值作為值作為f( x, y)的新灰度值的新灰度值 N為奇數(shù)為奇數(shù)n十字形中值濾波十字形中值濾波 取以取以f( x , y)為中心的十字形窗口內(nèi)像素灰度的中為中心的十字形窗口內(nèi)像素灰度的中值作為值作為f( x , y)的新灰度值的新灰度值 十字形窗口的長(zhǎng)和寬一般相等，取奇數(shù)十字形窗口的長(zhǎng)和寬一般相等，取奇數(shù)

17、第29頁(yè)第5章 圖像的平滑處理n實(shí)例實(shí)例3* *3中值濾波中值濾波十字形（十字形（n=3）中值濾波中值濾波第30頁(yè)第5章 圖像的平滑處理n比較比較中值濾波后的圖中值濾波后的圖像輪廓比較清晰像輪廓比較清晰(e)5(e)55 5鄰域鄰域(f)5(f)55 5中值濾波中值濾波(a)(a)原始圖原始圖(b)(b)噪聲圖噪聲圖(c)3(c)33 3鄰域鄰域(d)3(d)33 3中值濾波中值濾波第31頁(yè)第5章 圖像的平滑處理nMatLab函數(shù)函數(shù) 中值濾波函數(shù)中值濾波函數(shù) J=medfilt2(I);/用用3 3窗口進(jìn)行中值濾波窗口進(jìn)行中值濾波 J=medfilt2(I,m,n);/用用m n窗口進(jìn)行中值

18、濾波窗口進(jìn)行中值濾波 如如 I=imread(eight.tif); J=imnoise(I,salt & pepper); K=medfilt2(J); subplot(1,2,1),imshow(J); subplot(1,2,2),imshow(K);第32頁(yè)第5章 圖像的平滑處理n平滑處理的目的平滑處理的目的 去噪聲去噪聲n鄰域平均法的原理和特點(diǎn)鄰域平均法的原理和特點(diǎn)n中值濾波的原理中值濾波的原理第33頁(yè)第5章 圖像的平滑處理n5.1、鄰域平均法平滑處理的原理是什么？其特點(diǎn)、鄰域平均法平滑處理的原理是什么？其特點(diǎn)是什么？是什么？n5.2、中值濾波器的工作原理是什么？主要有哪幾、中值濾波器的工作原理是什么？主要有哪幾種方法。種方法。第34頁(yè)第5章 圖像的平滑處理n熟悉熟悉MatLab環(huán)境及基本操作環(huán)境及基本操作n作業(yè)作業(yè) 1、圖像的基本操作、圖像的基本操作 讀圖像文件及顯示圖像讀圖像文件及顯示圖像 2、圖像的縮放和旋轉(zhuǎn)操作、圖像的縮放和旋轉(zhuǎn)操作 比較比較2種插值方法種插值方法 3、圖像的灰度線性變換、圖像的灰度線性變換 使用不同參數(shù)變換圖像使用不同參數(shù)變