图像处理中空间域处理包括_图像处理频域、时域、空间域 - CSDN
  • 以免文字表达不够直观,直接上图来说明空间域处理方法。 下面逐一对上面提到的方法介绍一下。 数值运算 正如下面一张图展示那样,因为要结合具体的操作对象,所以数值运算基本可以分为对单通道图像处理以及...

    以免文字表达不够直观,直接上图来说明空间域的处理方法。
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    下面逐一对上面提到的方法介绍一下。

    数值运算

    正如下面一张图展示那样,因为要结合具体的操作对象,所以数值运算基本可以分为对单通道图像的处理以及对多通道图像的处理。
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    单通道的点运算就是直接处理像素点的值,例如对数变换,幂律变换,分段变换等都是将一个数学公式应用到每一个像素点。而邻域运算比较典型常见的就是滤波器了,像均值平滑,高斯平滑,sobel滤波器等。

    集合运算

    同一幅图像以及不同图像之间进行的求并集,交集,差集的基本运算。
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    比如图像镶嵌就是寻找两幅图像的并集(重叠区)叠放在一起,然后形成了一张新的图像,直观上是图像变大了。如下图:
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    逻辑运算

    逻辑运算相比较而言就比较简单了,因为都是逻辑矩阵,只有0,1两种情况。基本上与我们以往的逻辑运算差不多,只是此时大多是矩阵的形式。
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    数学形态学操作

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  • 回过头来学习第三章--空间域图像增强--空间滤波。     空间滤波和空间滤波器的定义 使用空间模板进行的图像处理,被称为空间滤波。 模板本身被称为空间滤波器。  (空间模板即M×N图像的m×n子...

    空域滤波

    图像滤波器又叫做掩模模板窗口,是与原图像的子图像有相同维数的子图像,滤波器子图像中的值是系数值,不是像素值,滤波器的处理结果是子图像中心位置像素值等于被掩住位置的像素值与滤波器中系数的点积和


    空域滤波器分为平滑滤波器锐化滤波器,平滑滤波用积分实现,锐化滤波用微分实现


    1.平滑滤波器(低通滤波器)

    ------体现一种平均,所以模板均下来一般为1


    平滑空间滤波器的作用

     模糊处理:去除图像中一些不重要的细节

     减小噪声

     

    平滑空间滤波器的分类

     1.线性滤波器:均值滤波器

     2.非线性滤波器(一般指统计排序滤波器):  中值滤波器

     

    线性滤波器


     数字图像处理入门(十一)-空间滤波01


    统计排序滤波器

     是一种非线性滤波器

     基于滤波器所在图像区域中像素的排序结果,由排序结果决定的值代替中心像素的值,主要有中值滤波器

     中值滤波器对椒盐噪声效果很好。


    2.锐化滤波(高通滤波器)

    -----体现一种插值,所以模板均下来是0


    作用:1.提取图像的边缘信息

          2.突出图像边缘及细节

          3.拟补平滑滤波造成的边缘模糊

    分类:一阶:产生较粗的边缘

          二阶:较细边缘,阶梯处产生双线(效果比一阶好)


    二阶算子:

    拉普拉斯算子

     

    log算子:高斯-拉普拉斯算子其实就是:先对图像进行高斯模糊,然后再求二阶导数,二阶导数等于0处对应的像素就是图像的边缘。



    一阶算子 

    robert算子


    sobel算子


    Prewitt算子


    canny算子

    (步骤比较多,模板如下)


        

     

     

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  • 3.1空间域处理方法概述 一、 变换域处理方法(包括正变换和反变换):对图像像元数据的空间表示f(x,y),先进行某种变换,然后针对变换数据进行处理。 空间域处理方法:根据图像像元数据的空间表示f(x,y),进行处理。...

    3.1空间域处理方法概述
    一、 变换域处理方法(包括正变换和反变换):对图像像元数据的空间表示f(x,y),先进行某种变换,然后针对变换数据进行处理。
    空间域处理方法:根据图像像元数据的空间表示f(x,y),进行处理。
    二、空间域处理方法:数值运算、集合运算、逻辑运算(布尔运算)、数学形态学操作

    3.2数值运算
    一、数值运算:单波段操作:(1)点运算
    (2)邻域运算
    多波段操作:(1)代数运算
    (2)剖面运算
    二、单波段点运算
    1、线性点运算:一般用于图像的整体增强
    2、分段线性点运算:一般用于图像局部灰度增强
    3、非线性点运算:变换函数:(1)指数变换:压缩暗的部分,增强亮的部分
    (2)对数变换:增强暗的部分,压缩亮的部分
    非线性点运算一般用于图像局部灰度增强:高斯拉伸:高斯函数的形状
    平方根拉伸:类似对数方式拉伸,暗的地方被拉伸,亮的地方被压缩
    3.3集合运算
    一、集合运算:空间操作:(1)图像裁剪:规则裁剪、不规则裁剪
    (2)图像镶嵌
    波段操作:(1)波段提取
    (2)波段叠加
    二、图像裁剪:(1)扩大研究区域裁剪
    (2)计算坡度后裁剪
    三、图像镶嵌:(1)对于图像镶嵌来说,待镶嵌的图像在重叠区应该具有相似的色调,纹理等特征。
    (2)对于图像镶嵌来说,拼接线尽量选择在差异明显的自然地物交界处。
    (3)对于图像镶嵌来说,如果拼接线两边的色调差异较大,则需考虑对拼接线两边附近的图像作匀色处理。
    四、图像镶嵌的步骤:(1)选择图像,设计镶嵌方案
    (2)图像的几何配准
    (3)相邻图像颜色匹配
    (4)图像镶嵌:需考虑重叠区的图像选择问题,为此需要先在重叠区内绘制一条连接两边图像的拼接线,使得根据这条 拼接线拼接起来的新图像浑然一体,不露拼接的痕迹。
    五、波段操作:波段提取、波段叠加

    3.4逻辑运算
    一、逻辑运算(布尔运算):求反运算
    与运算
    或运算
    异或运算:当两幅输入图像对应像元的值不同时,输出图像像元的值才为1

    3.5数学形态学运算
    一、数学形态学操作:两个基本过程:腐蚀、膨胀
    (1)二值形态学
    (2)灰度形态学
    二、数学形态应用:图像去噪声、图像增强、图像分割
    1.开运算:使用同一结构对图像先腐蚀再膨胀的运算
    2.闭运算:使用同一结构对图像先膨胀再腐蚀的运算
    三、灰度形态学:1、腐蚀:相减——>最小
    2、膨胀:相加——>最大
    开闭和闭开:去掉峰值和噪声点

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  • 空间域图像增强 注:图像处理学习笔记,仅供参考。 图像增强基础 概述: 图像增强是数字图像处理相对简单但最具艺术系的领域之一。图像增强是指根据特定的需要突出一幅图像的某些信息,同时,削弱或去除某些不...

    空间域图像增强

    注:图像处理学习笔记,仅供参考。

    图像增强基础

    概述:

    图像增强是数字图像处理相对简单但最具艺术系的领域之一。图像增强是指根据特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时,削弱或去除某些不需要的信息的处理方法,其目的是消除噪声。但要明确一点:增强处理并不能增强原始图像的信息,其结果只能增强对某些信息的辨别能力,而同时这种处理有可能损失一些其他信息。

    分类:

    从技术上分为:空间域增强与频率域增强两大类。

    空间域图像增强技术主要包括直方图修正、灰度变换增强、图像平滑以及图像锐化等。该类方法是基于图形中的每一个小范围(即领域)内的像素进行灰度变换运算,某个点变换后的灰度由该点领域之内的那些点灰度值共同决定,因此空间域增强也称为领域运算或领域滤波。但是,直方图灰度修正技术(直方图均衡化和直方图规定化)是直接针对像素灰度值进行的,与该像素所处的领域无关,与本文方法操作对象不同。

    空间域滤波

    基本概念:

    一幅数字图像看成是一个二维函数f(x,y),而x-y平面表明了空间位置信息,称为空间域;基于x-y空间领域的滤波操作叫做空间域滤波;如果进行的运算是线性的则称为线性空间域滤波,否则称为非线性空间域滤波。

    基本过程:

    对图像中的每一点(x,y),重复进行对以(x,y)为中心的领域内的像素进行某种运算,并将该结果作为(x,y)点新的响应值。滤波就是在图像f(x,y)中逐点移动模板(又称为滤波器、掩膜、核或窗口),使模板中心和点(x,y)重合,并根据模板的具体内容按预定的关系进行计算,其运算结果作为该点新的响应。

    滤波算法:

    (1)相关滤波


    (2)卷积滤波

    卷积时,模板先相对其中心点做镜像后再对f位于模板下的子图像做加权和。

    (3)中值滤波

    主要思想:对于原图形中某点(i,j),中值滤波以该点为中心的领域内的所有像素的统计排序中值作为(i,j)点的响应。在中值滤波中,噪声点常常被直接忽略,同线性平滑滤波器相比,该种滤波在降噪的同时引起的模糊效应较低。典型应用:消除椒盐噪声(视觉效果为黑点如同胡椒,白点如同盐粒,多由图像切割产生)。

    Matlab自带函数实现:

    (1)创建二维滤波器的函数fspecial(),调用格式:

    h = fspecial(type,parameters);

    %type:指定滤波器类型

    -----------平均模板--average;圆形领域的平均模板--disk;高斯模板--gaussian;拉普拉斯模板--laplacian;高斯-拉普拉斯模板-- log;

    %parameters:指定与type相关的匹配参数

    %h:返回值为产生的特定滤波器

    (2)实现滤波的函数imfilter(),调用格式:

    g = imfilter(f,w,option1,option2,...)

    %f:待滤波的图像

    %w:滤波操作所使用的模板

    %option1:滤波操作的类型----相关--corr;卷积--conv

    %option2:边界处理参数----symmetric;replicate;circular





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  • 空间域图像增强

    2016-12-23 21:10:32
    图像增强是数字图像处理相对简单却最具艺术性的领域之一,增强的目的是消除噪声, 显现那些被模糊了的细节或简单突出一幅图像我们感兴趣的特征。一个简单例子是增强图 像的对比度, 使其看起来更加一目了然。...
  • 图像增强(空间域

    2018-06-17 21:03:49
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  • 空间域处理主要分为灰度变换和空间滤波两类。 灰度变换在图像的单个像素上操作,主要以对比度和阈值处理为目的; 空间滤波涉及改善性能的操作,如通过图像中每一个像素的邻域处理来锐化图像。 p...
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  • 空间域图像增强基础 1.空间域滤波 对于一个大小为m×n的模板,其中m=2a+1,n=2b+1,a、b均为正整数,即模板长与宽均为奇数(偶数尺寸的模板不具有对称性),可将相关滤波操作用数学表达式表示为: g(x,y)=∑s=−aa...
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图像处理中空间域处理包括