第9讲频率域滤波彩色图像增强摘要.ppt

复习：傅里叶变换的性质 新课：卷积定理的应用 伪彩色增强 代数运算增强 图像分割 二维离散傅里叶变换性质 1、空移特性 已知 求证 二维离散傅里叶变换性质 2、线性性质 已知 求证 二维离散傅里叶变换性质 3、频移特性 已知 求证 二维离散傅里叶变换性质 4、卷积定理 已知 求证 低通滤波及高通滤波： 伪彩色增强 ： 伪彩色增强就是将灰度图像的各灰度值按照 线性或非线性的映射方法变换成不同的颜 色，而得到一幅彩色图像的增强技术。它的 结果可改善图像的视觉效果，提高分辨率， 使得图像的细节更加突出，目标更容易识别。 灰度分层法和灰度变换彩色法就是两种常见 的伪彩色增强方法。 （1）灰度分层法 灰度分层法是将一幅图像的灰度值按其大小映射为不同的色彩以示区别。 （2）灰度变换彩色法 灰度变换彩色法是伪彩色增强技术中常用的一种方法，变换处理后的色彩是由红、绿、蓝三基色按一定的比例合成的。如果已知灰度图像中某像素点的灰度值，则经过三个独立的变换后，就可以获得对应的红、绿、蓝三基色分量，从而合成该像素点的最后的颜色 。 假彩色增强所处理的是真实的自然彩色图像，或者是多光谱图像。其目的是将一种彩色变成另一种彩色，或把多光谱图像变成彩色图像来满足一定的视觉需要或处理需要。 代数运算增强 ： (1) 加运算 图像分割 图像处理的一个重要任务就是对图 像中的对象进行分析和理解。在图 像分析中，输出的结果是对图像的 描述、分类或其他的某种结论。 图像分析和理解主要包括以下几部分内容： （1）把图像分割成不同目标物和背景的不同区域； （2）提取正确代表不同目标物特点的特征参数，并进行描述； （3）对图像中目标物进行分类和识别； （4）理解不同目标物，分析其相互关系，从而指导和规划进一步的行动。 像素的邻域和连通性 1. 4邻域 对一个坐标为 的像素p，它可以有两个水平和两个垂直的近邻像素。它们的坐标分别是 这四个像素称为p 的4邻域。 互为4邻域的像素又称为4连通的。 2. 8邻域 取像素p四周的8个点作为相链接的邻域点，除掉p本身外，剩下的8个点就是p的8邻域。 互为8邻域的像素又称为8连通的 。 7.1 区域分割 常用以下三种方法来获取分割的最佳阈值：实验法、直方图法、最小误差法。 最小误差法 利用用这种方法获得的阈值对图像进行分割后，会使得错误概率最小，即目标误判为背景的概率及背景误判为目标的概率之和最小。 （2）区域生长 * 在频率域对图像进行滤波的流程图 （2）巴特沃思（Buttorworth）滤波器（BLPF） 彩色图像增强 (2)减运算 图像的减运算，又称减影技术，是指对同一 景物在不同时间拍摄的图像或同一景物在不同 波段的图像进行相减。 （1）灰度阈值法分割 *