数字图像处理笔记(3)

图像增强


前言

  • 本篇博客整理了数字图像处理课程中课件第4章的知识笔记。
  • 相关材料见:DIP-Notes

知识网络图

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其他重点参考

灰度直方图的性质

  1. 直方图是一幅图像中各灰度级出现频数的统计结果,未反映某一灰度级像素所在的位置,即丢失了位置信息
  2. 一幅图像对应一个直方图,但不同的图像可能有相同的直方图。也就是说,图像与直方图之间是一种多对一的映射关系。
  3. 各子图像的直方图之和等于整幅图像的直方图。

平滑模板与微分模板

  1. 微分模板的权系数之和为0,使得灰度平坦区的响应为0。平滑模板的权系数都为正,其和为1,这使得灰度平坦区的输出与输入相同。
  2. 一阶微分模板在对比度大的点产生较高的响应,二阶微分模板在对比度大的点产生零交叉。一阶微分一般产生更粗的边缘,二阶微分则产生更细的边缘。相对一阶微分而言,二阶微分对细线、孤立点等小细节有更强的响应。
  3. 平滑模板的平滑或去噪程度与模板的大小成正比,跳变边缘的模糊程度与模板的大小成正比。

重点习题与解答

附件:数字图像处理:部分课后习题参考答案.doc.

第4章

  1. 已知一幅64×64的3比特的数字图像,各个灰度级出现的频数如表(a)所示。要求对其进行直方图变换,使变换后的灰度级分布如表(b)所示,画出变换前后的直方图并比较。

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  2. 试对题1的图像进行直方图均匀化处理,要求原来在同一灰度级中的像点均匀化后仍在同一灰度级中,并画出均匀化后的图像和它的直方图。

  3. 有一幅图像如表(c)所示,由于干扰,在接收时图中有若干个亮点(灰度为255),试问此类图像如何处理,并画出处理后的图像。

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  4. 用3×3Box模板对图像进行邻域均值平滑,经过m次迭代后,相当于用多大的Box模板对原始图像进行邻域均值平滑?

  5. 比较均值滤波和中值滤波的优缺点。

  6. 已知一幅图像已经进行过直方图均衡化处理,试问再次对其进行直方图均衡化处理是否会使图像发生变化,为什么?

  7. 讨论空间域的平滑滤波器和锐化滤波器的区别与联系。

参考答案

  1. 见附件

  2. 见附件

  3. 采用中值滤波。

  4. 相当于用 2m+1 x 2m+1 大小的Box模版。

  5. 均值滤波:

    (1)算法简单。

    (2)在降低噪声的同时使图像产生模糊,特别是在边缘和细节处。模板尺寸越大,则图像模糊程度越大。

    (3)由于邻域平均法取邻域平均值,因而噪声也被平均到平滑图像中,它对椒盐噪声(在图像中表现为随机分布的黑点和白点,是一种脉冲干扰)的平滑效果并不理想。

    中值滤波:

    (1)不影响阶跃信号、斜坡信号,连续个数小于窗口长度一半的脉冲受到抑制,三角波信号顶部变平。

    (2)中值滤波的输出与输入噪声的密度分布有关。对于高斯噪声(均值为零的正态分布的随机噪声),中值滤波效果不如均值滤波。对于脉冲噪声,特别是脉冲宽度小于窗口宽度的一半时,中值滤波效果较好。

    (3)中值滤波频谱特性起伏不大,可以认为中值滤波后,信号频谱基本不变。

  6. 不会。由于做过一次直方图均衡化处理后,图像的灰度分布概率密度为1,因此再次均衡化处理不会发生改变。由此我们也可以知道,如果一副图像的灰度分布概率密度很接近1,那么对其做直方图均衡化处理将几乎没有影响。

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