图像处理复习参考PPT课件下载推荐.ppt
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n有选择地突出某些对人或机器分析有意义的信息,抑制无用信息,提高图象的使用价值。
亮度变换参数的设定f(x,y)为原图像x,y点的灰度值;
a,b为原图像选择进行灰度变换的范围;
c,d为原图像灰度范围a,b变换后的结果图像的灰度范围;
1133999988221133773333660066446688220055229922660000229999990000229922227700774477990000550099007700将将2,72,7转换到转换到0,90,9g(i,j)=9/5*f(i,j)-18/5亮度变换
(1)在亮度变换中,下列那种映射最能够压缩输入部分的高值而更多的体现输入部分中的低亮度值的细节部分灰度变换
(2)n试给出把灰度范围(0,10)拉伸为(0,15)n把灰度范围(10,20)移到(15,25)n把灰度范围(20,30)压缩为(25,30)的变换方程。
直方图均衡化基本思想n直方图均衡直方图均衡方法的基本思想是,方法的基本思想是,对在图像中像素个数多的灰度级对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽,而对像素个数少的灰进行展宽,而对像素个数少的灰度级进行缩减,从而达到清晰图度级进行缩减,从而达到清晰图像的目的像的目的。
直方图均衡化的步骤
(1)1、计算每个灰度级的像素个数在整个图像中所占的概率(百分比)。
灰度级为i的像素数目/图像总体像素2、计算图像各灰度级的累计分布概率。
灰度级为i的累计分布概率灰度级0i的概率之和直方图均衡化的步骤
(2)3、计算各灰度值均衡化后的灰度值。
设灰度值为i的累计概率为hp(i),图像的灰度层级(255)*hp(i)为均衡化后的灰度值。
即所有灰度值为i的像素点均衡化后的灰度值都为(255)*hp(i)两个原图的灰度分布比较ff11339999882211337733336600664466882200552299226600ff113399998822223322333366006644666622002222662266005.处理前后灰度直方图的比较0123456789012345678901234567890123456789ff的灰度直方图gg的灰度直方图直方图均衡化n1、已知图像的灰度分布是:
(其中i表示图像灰度值,p表示对应灰度值在图像中点的数目)n写出直方图均衡化的基本步骤并对上述图像进行直方图均衡化,写出其均衡化过程。
I12345678p172135352171图像缩小的实现方法n图图像像缩缩小小实实际际上上就就是是对对原原有有的的多多个个数数据据进进行行挑挑选选或或处处理理,获获得得期期望望缩缩小小尺尺寸寸的的数数据据,并并且且尽尽量量保保持原有的特征不丢失。
持原有的特征不丢失。
n最简单的方法就是等间隔地选取数据。
最简单的方法就是等间隔地选取数据。
4.4.1.1图像缩小的实现方法n设设原原图图像像大大小小为为M*N,M*N,缩缩小小为为k1M*k2N,(k11,k21,k21)。
算法步骤如下:
11)设设旧旧图图像像是是F(i,j),i=1,2,M,j=1,2,N.新新图图像像是是I(x,y),x=1,2,k1M,y=1,2,k2N.22)I(x,y)=F(c1*i,c2*j)c1=1/k1c2=1/k2图像放大例题K1=1.5,k2=1.2K1=1.5,k2=1.2112233334455666644556666i=1,2,j=1,3.x=1,3,y=1,4.i=1,2,j=1,3.x=1,3,y=1,4.x=1/x=1/1.51.5,2/,2/1.51.5,3/,3/1.51.5=i1,i1,i2,=i1,i1,i2,y=1/y=1/1.21.2,2/,2/1.21.2,3/,3/1.21.2,4/,4/1.21.2=j1,j2,j3,=j1,j2,j3,j3.j3.112233445566注:
对比原PPT(第5章P65),我有所改动.如有问题,请问老师图像放大的问题图像放大的问题思考一个问题:
思考一个问题:
如果放大倍数太大,按照前面的方法处理会如果放大倍数太大,按照前面的方法处理会出现出现马赛克马赛克效应。
如果这个问题交给你,有效应。
如果这个问题交给你,有没有办法解决?
或者想办法至少使之有所改没有办法解决?
或者想办法至少使之有所改善?
善?
注:
这题自己分析n霍夫曼编码n(课本P216-217)n例(只记得大概题目):
n给出a,e,I,o,u,v的概率分别为0.3,0.25,0.2,0.15,0.07,0.03,计算其霍夫曼编码及编码效率.
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