彩色图像平滑和锐化.PPT

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彩色图像平滑和锐化

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * HSI彩色空间的分割:直观 7、彩色图像分割 感兴趣的区域:原图中的微红色区域 原始图像 H分量图像 S分量图像 I分量图像 观察图像特点 HSI彩色空间的分割:直观 7、彩色图像分割 观察结果:感兴趣区域的色调值较高 HSI彩色空间的分割:直观 7、彩色图像分割 观察结果:感兴趣的值位于灰度级的最高端 HSI彩色空间的分割:直观 7、彩色图像分割 结果:白色点的空间位置在原始图像中具有感兴趣的微红色调 RGB彩色空间的分割:直接 7、彩色图像分割 令m表示感兴趣区域内的平均RGB色彩 令x表示RGB空间中的任意一点 x和m之间的距离可表示为 距离D(x,m)≤D0点落在半径为D0的实心球体内 球体表面和内部的点满足指定的彩色准则 球体之外的点则不满足指定的颜色准则 7、彩色图像分割 指定感兴趣区域roi 7、彩色图像分割 计算感兴趣区域roi的平均RGB彩色值 RGB彩色空间的分割:直接 7、彩色图像分割 对输入图像编码:如果某点位于球体表面或内部,则编码为白色;否则为黑色 RGB彩色空间的分割:直接 7、彩色图像分割 对输入图像编码:如果某点位于球体表面或内部,则编码为白色;否则为黑色 7、彩色图像分割 对输入图像编码:如果某点位于球体表面或内部,则编码为白色;否则为黑色 RGB彩色空间的分割:直接 RGB空间中的分割结果 原始图像 HSI空间中的分割结果 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 2、彩色空间 HSI向RGB空间的转换 在BR扇区 时 首先从H中减去240°,即 什么是伪彩色(假彩色)处理? 3、伪彩色处理 概念:基于某种指定的规则对灰度图像的像素灰度值赋予颜色的处理 目的:人类可辨别几千种色调和强度,但仅能辨别二十几种灰度变化 区分:伪彩色图像、真彩色图像和单色图像 应用:便于观察和解释图像中的灰度目标 伪彩色处理的基本方法: 灰度分层 灰度到彩色的变换 灰度分层 3、伪彩色处理 把一幅图像描述为三维函数 分层:放置平行于(x,y)坐标面的平面 每一平面在相交区域切割图像函数 灰度分层 3、伪彩色处理 令[0,L-1]表示灰度级, 为黑色, 白色 假设垂直于亮度轴的P个平面分别定义为 P个平面将灰度级分为P+1个间隔 灰度级到彩色的赋值关系为: ck是与亮度间隔Vk第k级亮度有关的颜色 Vk是由在 和 分割平面定义的 灰度分层:应用举例1 3、伪彩色处理 原始图像灰度中的焊点有问题;为简化工作,降低焊工的误识率 给255灰度赋予一种颜色:如红色 其它灰度为另一种颜色 原始单色图像 灰度分层结果 灰度分层:应用举例1_算法实现 3、伪彩色处理 灰度分层:应用举例2 3、伪彩色处理 左图的恒定亮度难以区分病变 右图的灰度分层结果清楚的显示了原恒定灰度的不同区域 原始单色图像 灰度分层结果 8个彩色区域 灰度到彩色的变换 3、伪彩色处理 对输入像素的灰度级执行3个独立变换 3个变换结果分别送入彩色监视器的红、绿、蓝三个通道 产生一幅合成图像 灰度到彩色的变换 3、伪彩色处理 灰度与红色分量的关系 灰度到彩色的变换 3、伪彩色处理 灰度与绿色分量的关系 灰度到彩色的变换 3、伪彩色处理 灰度与蓝色分量的关系 灰度到彩色的变换:算法实现 3、伪彩色处理 灰度到彩色的变换 3、伪彩色处理 原图的灰度值直接与降雨量相对应 原始单色图像 灰度到彩色的变换 全彩色处理图像:2类处理方法 4、全彩色图像处理基础 分别处理每一分量图像,然后合成彩色图像 直接对彩色像素处理:3个颜色分量表示像素向量,c为RGB空间中的任意向量 c的分量仅是一幅彩色图像在一点处的RGB分量 4、全彩色图像处理基础 彩色分量是坐标(x,y)的函数,表示为 对于大小为M×N的图像,有MN个这样的向量c(x,y) 全彩色图像处理 4、全彩色图像处理基础 左图:灰度图像的空间域均值滤波 右图:彩色图像以向量形式实现的空间域均值滤波 彩色变换函数 5、彩色变换 f(x,y):输入的彩色图像 g(x,y):变换或处理后的输出彩色图像 T:在空间邻域(x,y)上对f的操作 彩色变换的简单形式 5、彩色变换 ri和si是f(x,y)和g(x,y)在任意点处彩色分量的变量 {T1,T2,…,Tn}是一个对ri操作产生si的变换或彩色映射函数集合 选择的彩色空间决定n的值,如RGB空间中:n=3,r1,r2和r3分表表示红、绿、蓝分量;在CMYK空间中,则n=4 彩色变换的

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