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数字图像处理:第四章 点运算

发布时间:2025/3/21 编程问答 47 豆豆
生活随笔 收集整理的这篇文章主要介绍了 数字图像处理:第四章 点运算 小编觉得挺不错的,现在分享给大家,帮大家做个参考.

第四章 点运算

目录

  • 引言
  • 线性点运算
  • 非线性运算
  • 伪彩色
  • 作业


    1. 引言

    点运算将输入图象映射为输出图象,输出图象每个象素点的灰度值仅由对应的输入象素点的值决定。它常用于改变图象的灰度范围及分布,是图象数字化及图象显示的重要工具。点运算因其作用性质有时也被称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。

    点运算实际上是灰度到灰度的映射过程,设输入图象为A(x,y),输出图象为B(x,y),则点运算可表示为

    B(x,y)=f[A(x,y)]

    即点运算完全由灰度映射函数s=f(r)决定。显然点运算不会改变图象内象素点之间的空间关系。

    由于点运算在处理与显示中的重要性,图象处理系统都有专门的处理硬件与之对应,以便能够以视频速率实时完成操作,这样的部件称为查找表( LUT (LookUp Table))。通常图象处理系统都有成组的查找表供编程使用。在通用的计算机上,没有查找表可以直接利用,通过软件逐点处理来实现,这时查找表仅表现为一种数据结构。

    点运算的应用包括:

    ① 光度学标定 (对非线性特性作补偿)

  • 对比度增强(调整亮度、对比度以便观察)
  • 显示标定(突出具有某类特性的象素,平衡传感器的不均匀性)
  • 分割(阈值化处理)
  • 裁剪(裁剪为一定灰度级范围的图象,以便存储和显示)
  • 直方图均衡化和直方图规范化都是点运算的典型应用,上一章专门讲了,本章不再重复。

    2. 线性点运算

    灰度变换函数为线性函数:

    s=f(r)=a·r+b

    当a>1时,输出图象对比度增大;当a<1时,输出图象对比度降低;当a=1,b≠0时,仅使输出图象的灰度值上移或下移,其效果是使整个图象更亮或更暗。

      线性点运算的典型应用:灰度分布标准化

    给定一灰度图象 D[W][H],其中 W 和 H 是宽度和高度,它的平均灰度和方差按如下计算得到:

     (1)

     (2)

    将其变换为具有相同均值 (? 0) 和方差 (? 0) 的映射如下:

        (3)

    例如,在生成平均人脸模板时,可以采用这种灰度标准化的方法,如下图所示:

    (图片来源:梁路宏,艾海舟,何克忠,基于多模板匹配的单人脸检测,中国图象图形学报,4(10):825-830,1999。)

    3. 非线性点运算

    非线性点运算对应于非线性映射函数,典型的映射包括平方函数、对数函数、截取(窗口函数)、阈值函数、多值量化函数等。下图给出几种典型的非线性点运算的映射函数图。

     阈值化处理

    阈值化处理是最常用的一种非线性运算,它的功能是选择一阈值,将图象二值化,用于图象分割及边缘跟踪等处理。如下图所示:

     直方图均衡化

    直方图均衡化是常用的一种非线性点运算,可以作为灰度标准化的一种方法(见第三章)。

     网上资料(灰度处理(Grey scale manipulation))

    4. 伪彩色(Pseudo-Color Operation)

    在遥感及医学图象处理中,为了直观地观察和分析图象数据,常采用将灰度图象映射到彩色空间的方法,突出兴趣区域或待分析的数据段,如下两图所示。这种显示方法称为伪彩色。

      

    将灰度映射到彩色空间的变换可以表示成:

    通常选择若干种明显不同的颜色来分别代表不同的数据区间,以达到分类的目的。

    作业

  • 使用Photoshop应用软件,考虑那些功能使用了点运算,观察处理效果。
  • 编制灰度变换程序,包括若干典型变换,如线性变换、对数变换、阈值化及n值化及由查找表定义的任意形式的映射(输入输出图象格式bmp)。
  • 编制将灰度图象显示成彩色图象的伪彩色程序,将灰度区间表示成7种典型的颜色。
  •  

     


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    清华大学计算机系 艾海舟

    最近修改时间:2000年7月17日


    http://media.cs.tsinghua.edu.cn/~ahz/digitalimageprocess/chapter04/chapt04_ahz.htm

    总结

    以上是生活随笔为你收集整理的数字图像处理:第四章 点运算的全部内容,希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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