1、第4章圖像預(yù)處理 4.1圖像坐標(biāo)變換4.2灰度映射4.3直方圖修正4.4空域濾波4.1圖像坐標(biāo)變換4.1.1基本坐標(biāo)變換4.1.2幾何失真校正4.1.1基本坐標(biāo)變換1.變換的表達(dá)2.平移變換4.1.1基本坐標(biāo)變換3.尺度變換4.旋轉(zhuǎn)變換4.1.1基本坐標(biāo)變換5.變換級連4.1.2幾何失真校正1.空間變換4.1.2幾何失真校正2.灰度插值4.2灰度映射4.2.1灰度映射原理4.2.2灰度映射示例4.2.1灰度映射原理基于圖像像素的點操作映射函數(shù)4.2.2灰度映射示例灰度映射技術(shù)的關(guān)鍵是根據(jù)增強(qiáng)要求設(shè)計映射函數(shù)4.2.2灰度映射示例1.圖像求反2.動態(tài)范圍壓縮3.對比度增強(qiáng)4.3直方圖修正4.3.

2、1直方圖均衡化4.3.2直方圖規(guī)定化4.3.1直方圖均衡化灰度直方圖是一個1-D的離散函數(shù)灰度累積直方圖也是一個1-D的離散函數(shù)4.3.1直方圖均衡化直方圖均衡化的基本思想是把原始圖的直方圖變換為在整個灰度范圍內(nèi)均勻分布的形式，這樣就增加了像素灰度值的動態(tài)范圍，從而達(dá)到增強(qiáng)圖像整體對比度的效果增強(qiáng)函數(shù)需要滿足兩個條件(1) 在灰度范圍內(nèi)是一個單值單增函數(shù)(2) 變換前后圖像的灰度值動態(tài)范圍一致4.3.1直方圖均衡化列表計算對照表4.3.14.3.1直方圖均衡化效果增加了灰度動態(tài)范圍，所以也增加了對比度 原始圖像和直方圖 均衡化結(jié)果及直方圖4.3.2直方圖規(guī)定化用戶可指定規(guī)定化函數(shù)來得到特殊的增

3、強(qiáng)功能3個步驟(1)對原始圖的直方圖進(jìn)行灰度均衡化(2)規(guī)定需要的直方圖，并計算能使規(guī)定的直方圖均衡化的變換(3)將第1步得到的變換反轉(zhuǎn)過來，即將原始直方圖對應(yīng)映射到規(guī)定的直方圖4.3.2直方圖規(guī)定化單映射規(guī)則組映射規(guī)則4.3.2直方圖規(guī)定化列表計算對照表4.3.24.3.2直方圖規(guī)定化繪圖計算4.4空域濾波4.4.1原理和分類4.4.2線性平滑濾波4.4.3線性銳化濾波4.4.4非線性平滑濾波4.4.5非線性銳化濾波4.4.1原理和分類1.模板運(yùn)算模板卷積4.4.1原理和分類2.技術(shù)分類給卷積模板的各個系數(shù)賦以不同的值，就可得到不同的增強(qiáng)效果4.4.2線性平滑濾波1.鄰域平均4.4.2線性平

4、滑濾波2.加權(quán)平均系數(shù)均為正值，接近模板中心的系數(shù)比較大，而模板邊界附近的系數(shù)應(yīng)比較小4.4.3線性銳化濾波利用對應(yīng)微分的方法可以對圖像進(jìn)行銳化濾波線性銳化濾波的模板僅中心系數(shù)為正，而周圍的系數(shù)均為負(fù)值4.4.4非線性平滑濾波中值濾波可用如下步驟完成(1)將模板在圖中漫游，并將模板中心與圖中某個像素位置重合(2)讀取模板下各對應(yīng)像素的灰度值(3)將這些灰度值從小到大排成一列(4)找出這些灰度值里排在中間的一個(5)將這個中間值賦給對應(yīng)模板中心位置的像素4.4.4非線性平滑濾波 中值濾波既能消除噪聲（尤其是脈沖噪聲），又能保持圖像細(xì)節(jié) 輪廓比較清晰4.4.5非線性銳化濾波 梯度（基于一階微分）教程作者（章毓晉）聯(lián)系信息 通信地址：北京清華大學(xué)電子工程系 郵政編碼：100084 辦公地址：清華大學(xué)東主樓，9區(qū)307室 辦公電話：