频率域图像增强

基本概念:
1、图像增强:

a.空间域增强:对图像的像素直接处理
b.频域增强:修改图像的傅里叶变换

1.1空间域增强:g(x,y)=T[f(x,y)]
f(x,y)是原图像,g(x,y)是处理后的图像,T是作用于f的操作,定义在(x,y)的邻域

1.2空间域增强的简化形式:s=T(r)
r是f(x,y)在任一点(x,y)的灰度级,s是g(x,y)在任一点(x,y)的灰度级

2、点运算:

反转变换:s=(L-1)-r ([0-L-1是灰度级])
对数变换:s=clog(1+r) (c是常数,r>=0)
幂次变换:s=c
r的γ次方 (c和r是正常数,γ<1提高灰度级,γ>1降低灰度级)
对比度拉伸
灰度级切片
平面切片

3、代数运算

3.1 算数运算:加、减、乘、除
3.1.1 加法运算的定义:

加法.png

应用:
a.可以去除叠加性噪声
对于原图像f(x,y),有一个噪声图像集


噪声图像集.png

假设噪声h(x,y)均值为0,且互不相关,N个图像的均值定义为:


均值.png

那么期望值E(g(x,y))=f(x,y),均值将降低噪声的影响,均值减小,标准差减小

b.生成图像叠加效果
对于两个图像f(x,y)和h(x,y)的均值如下:


图像叠加.png

3.1.2 减法运算的定义

减法.png

应用:
a.显示两幅图像的差异
b.去除不需要的叠加性图案
c.图像分割

3.1.3 乘法运算的定义

乘法.png

应用:图像的局部显示,用二值蒙板图像与原图像做乘法

局部显示.png

3.2 逻辑运算:非、与、或、异或
3.2.1 非运算
获得一个子图像的补图像

补图像.png

3.2.2 与运算

与运算.png

可以求两个子图像的相交子图,提取需要的部分子图像

3.2.3 或运算

或运算.png

合并子图像,也可以提取需要的部分子图像

3.2.4 异或运算

异或运算.png

获得不相交子图像

4、直方图运算

定义一:一个灰度级在范围[0,L-1]的数字图像的直方图是一个离散函数


直方图函数1.png

rk是图像中的第k个灰度级,k=1,2,...,L-1
nk是图像中灰度级为rk的像素个数
因为rk的增量是1,直方图也可表示为


直方图函数2.png

定义二:一个灰度级在范围[0,L-1]的数字图像的直方图是一个离散函数

直方图函数3.png

rk是第k个灰度级,k=1,2,...,L-1
nk是图像中灰度级为rk的像素个数
n是图像的像素总数

定义二的好处: a.使函数正则化到[0,1]区间,成为实数函数 b.函数值的范围与像素的总数无关 c.给出灰度级rk在图像中出现的概率密度统计。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,098评论 5 476
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,213评论 2 380
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 149,960评论 0 336
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,519评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,512评论 5 364
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,533评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,914评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,574评论 0 256
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,804评论 1 296
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,563评论 2 319
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,644评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,350评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,933评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,908评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,146评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,847评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,361评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容

  • 不同图像灰度不同,边界处一般会有明显的边缘,利用此特征可以分割图像。需要说明的是:边缘和物体间的边界并不等同,边缘...
    大川无敌阅读 13,815评论 0 29
  • 1、阈值分割 1.1 简介 图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成...
    木夜溯阅读 22,554评论 9 15
  • 题目:《基于感知损失函数的实时风格转换和超分辨率重建》 文章地址:《Perceptual Losses for R...
    zhwhong阅读 29,108评论 13 40
  • 与大叔(我喜欢的人 )从开始聊天到现在已经整整的40天了,从开始的不了解到现在的彼此有好感,从以前的漠不关心...
    石雨远方阅读 779评论 1 2
  • 上学那么多天,好久没有跟我家小侄女一起玩了,突然好想她。写写我家小侄女好了。 有礼貌的小侄女 小侄女特别有礼貌。远...
    巧23阅读 606评论 0 0