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VC数字图像处理编程讲座之八(2)

王朝vc·作者佚名  2006-02-01
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图像增强

9.2 空间域滤波

空间域滤波是一种邻域处理方法,它运算较简便。

边缘增强

平滑滤波

定向滤波

中值滤波

9.2.1 边缘增强

遥感数字图像中地物的边缘包括地物的边界、地质线性构造和环状构造等,在对图像进行解译和识别时,常需要突出目标的轮廓或边缘信息,这可以通过图像边缘增强(图像锐化)处理来实现。边缘增强主要通过微分而使图像边缘突出、清晰。常用的方法有梯度算子和拉普拉斯算子。 遥感数字图像中地物的边缘包括地物的边界、地质线性构造和环状构造等,在对图像进行解译和识别时,常需要突出目标的轮廓或边缘信息,这可以通过图像边缘增强(图像锐化)处理来实现。

边缘增强主要通过微分而使图像边缘突出、清晰。常用的方法有梯度法和拉普拉斯算子法。

对于图像函数f(x,y) ,它在点(x,y) 处的梯度定义为一个矢量:

式中:

数。

梯度的两个重要性质是:

(1)矢量G[f(x,y)]指向f(x,y)在(x,y)点的最大变化率方向;

(2)用GM[f(x,y)]表示G[f(x,y)]的幅度(梯度的模),并由下式给出

GM[f(x,y)]等于在G[f(x,y)]的方向上每单位距离f(x,y)的最大变化率。

对于图像用微分运算不便,一般用差分来近似。常用的梯度差分法有两种:

第一种为

第二种为Robert梯度算子,它是

对于数字图像f(i,j),其在(i,j)点处的拉普拉斯运算为:

上式表明,(i,j)点与相邻四点的总差值代表该点的拉普拉斯算子值,这样便可以用一个3×3的矩阵(式6。2。1)对全图象f(i,j)卷积运算得到拉普拉斯值,见式6.2.2。

式中:*为卷积运算符。

边缘增强的另一种方法是从原图象上减去拉普拉斯计算值,即有:

其中f/(i,j)为增强的图像。

拉普拉斯算子除了有边缘增强的作用外,还可以有效地消除图象上因扩散作用产生地模糊,使图像清晰化。

梯度算子增强 拉普拉斯算子增

9.2.2 平滑滤波

平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。它的目的有两类:一类是模糊;另一类是消除噪音。空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行,就是求邻近像元点的平均亮度值。邻域的大小与平滑的效果直接相关,邻域越大平滑的效果越好,但邻域过大,平滑会使边缘信息损失的越大,从而使输出的图像变得模糊,因此需合理选择邻域的大小。

9.2.3 定向滤波

定向滤波又称匹配滤波。它是通过一定尺寸的方向模板对图像进行卷积运算,并以卷积值代替各像元点灰度值,其强调的是某一些方向的地面形迹,例如水系、线性影像。所谓方向模板是一个各元素大小按一定的规律取值,并对某一方向灰度变化最敏感的矩阵。定向滤波计算公式为:

k=f1g1+ f2g2+…+ fMgM

方向模板分零模板和非模板两种,所谓零模板就是模板各元素值的和为零,非零模板就是模板各元素值的和不为零如图6-2-1

定向滤波技术的关键是模板的选择,除了模板方向选择外,模板内元素间的差值大小也要影响增强的强度。

9.2.4 中值滤波

中值滤波是一种非线性滤波。它是把邻域内的所有像元值从小到大排序,取中间值作为邻域中心像元点的输出值。中间值取法如下:当邻域内的像元数为奇数时,取排序后的中间像元值;当邻域内的像元数为偶数时,取排序后的中间两像元值的平均值,其邻域也可选择不同方式。它的突出优点是在消除噪音的同时,还能防止边缘模糊。

 
 
 
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