数字图像处理实例集锦【行业研究】.ppt

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1、实例集锦,1,谷风优质,实 例 钝化,2,谷风优质,中值滤波去除噪声,3,谷风优质,中值滤波去除噪声,4,谷风优质,中值滤波去除噪声,5,谷风优质,中值滤波去除噪声,6,谷风优质,中值滤波去除噪声,7,谷风优质,中值滤波去除噪声,8,谷风优质,9,谷风优质,10,谷风优质,11,谷风优质,12,谷风优质,13,谷风优质,14,谷风优质,15,谷风优质,16,谷风优质,17,谷风优质,18,谷风优质,19,谷风优质,20,谷风优质,21,谷风优质,22,谷风优质,23,谷风优质,24,谷风优质,25,谷风优质,26,谷风优质,27,谷风优质,28,谷风优质,29,谷风优质,中值滤波 去雀斑,30

2、,谷风优质,中值滤波 去雀斑,31,谷风优质,中值滤波 去雀斑,32,谷风优质,高斯滤波 去雀斑,33,谷风优质,高斯滤波 去雀斑,34,谷风优质,高斯滤波 去雀斑,35,谷风优质,高斯滤波 去雀斑,36,谷风优质,局部中值滤波 去雀斑,37,谷风优质,局部中值滤波 去雀斑,38,谷风优质,对比度增强,39,谷风优质,直方图均衡化,40,谷风优质,图像锐化,41,谷风优质,实 例 锐化,42,谷风优质,43,谷风优质,44,谷风优质,45,谷风优质,46,谷风优质,47,谷风优质,48,谷风优质,49,谷风优质,50,谷风优质,51,谷风优质,52,谷风优质,53,谷风优质,54,谷风优质,5

3、5,谷风优质,56,谷风优质,57,谷风优质,USM,58,谷风优质,USM,59,谷风优质,USM,60,谷风优质,USM,61,谷风优质,USM,62,谷风优质,USM,63,谷风优质,查找边缘,64,谷风优质,查找边缘,65,谷风优质,查找边缘,66,谷风优质,查找边缘,67,谷风优质,查找边缘,68,谷风优质,照亮边缘,69,谷风优质,照亮边缘,70,谷风优质,照亮边缘,71,谷风优质,照亮边缘,72,谷风优质,照亮边缘,73,谷风优质,4 边缘检测,74,谷风优质,4 边缘检测,Lenna的Sobel边界,75,谷风优质,4 边缘检测,Lenna的Prewitt边界,76,谷风优质,

4、4 边缘检测,Lenna的Roberts边界,77,谷风优质,实 例 FFT,78,谷风优质,空间域与频率域,79,谷风优质,实际图像的傅立叶变换,下图给出两幅实际图像和他们的傅里叶频谱图。图(a)的图像反差比较柔和,反映在傅里叶频谱上低频分量较多,频谱图中心值较大(中心为频域原点)。图(b)的图像中有较规则的线状物,反映在傅里叶频谱上也有比较明显的射线状条带。,(a),(b),80,谷风优质,二维傅立叶变换性质,分离性,对二维函数作傅立叶变换可以分为两步进行:首先视某一个方向变量为常数,对另一个方向作一维傅立叶变换,然后再对得到的变换结果作另一个方向上的一维傅立叶变换:,81,谷风优质,例:

5、分离性,f(x,y),F(x,v),F(u,y),F(u,v),82,谷风优质,空间域与频率域,83,谷风优质,空间域与频率域,84,谷风优质,7 数字图像处理和傅立叶变换,85,谷风优质,7 数字图像处理和傅立叶变换,采样数减少一半,86,谷风优质,7 数字图像处理和傅立叶变换,87,谷风优质,7 数字图像处理和傅立叶变换,88,谷风优质,7 数字图像处理和傅立叶变换,89,谷风优质,7 数字图像处理和傅立叶变换,2)频谱的频域移中,90,谷风优质,7 数字图像处理和傅立叶变换,91,谷风优质,7 数字图像处理和傅立叶变换,92,谷风优质,8.3 二维Fourier变换的应用,1.Fouri

6、er变换在图像滤波中的应用 首先,我们来看Fourier变换后的图像,中间部分为低频部分,越靠外边频率越高。 因此,我们可以在Fourier变换图中,选择所需要的高频或是低频滤波。,93,谷风优质,Fourier变换的频率特性,返回,94,谷风优质,Fourier变换的低通滤波,返回,95,谷风优质,Fourier变换的高通滤波,返回,96,谷风优质,8.3 二维Fourier变换的应用,2. Fourier变换在图像压缩中的应用 变换系数刚好表现的是各个频率点上的幅值。在小波变换没有提出时,用来进行压缩编码。考虑到高频反映细节、低频反映景物概貌的特性。往往认为可将高频系数置为0,骗过人眼。,97,谷风优质,Fourier变换的压缩原理,另一幅图像效果,压缩率为:1.7:1,压缩率为:2.24:1,压缩率为:3.3:1,98,谷风优质,Fourier变换的压缩原理,返回,压缩率为:8.1:1,压缩率为:10.77:1,压缩率为:16.1:1,99,谷风优质,实 例 同态滤波,100,谷风优质,101,谷风优质,102,谷风优质,103,谷风优质,104,谷风优质,105,谷风优质,

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