1、单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,.,图像的点运算,1,.,图像运算的种类,全局预算,：,对整幅图像进行的运算,点运算,：,运算结果只依赖于输入图像中对应的像素点,局部运算,：,输出图像的每个像素的灰度值是由输入图像中以对应像素为中心的邻域中多个像素的灰度计算出来的,2,.,所谓点运算是指像素值（像素点的灰度值）通过运算之后，可以改善图像的显示效果。这是一种图像的逐点运算。,点运算与相邻的像素之间没有运算关系，是原始图像与目标图像之间的影射关系，是一种简单的但却非常有效的图像处理方法。,点运算又称为,“,对比度增强,”,、,“,对比对拉伸,”
2、灰度变换,”,点运算的定义,3,.,点运算的实质,welcome to use these PowerPoint templates,New Content design,10 years experience,点运算,的实质,点运算实质上是灰度到灰度的影射过程,设：输入图像为,A,（,x,y,）,输出图像为,B,（,x,y,）,则点运算可表示为,B,（,x,y,）,=fA(x,y),显然点运算不会改变图像像素之间的空间位置关系,4,.,图像点运算的应用,1、灰度的窗口变换（用途：可以在某些地方用来去除背景）,5,.,图像点运算的应用,2,、灰度拉伸变换（用途：可以改善图像质量）,6
3、一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y)，其中x和y是空间（平面）坐标，f在任何坐标点(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像（红、绿、蓝）组成的。,设,D,A,表示输入图像的灰度，,D,B,表示输出图像的灰度。灰度变换方程为：,3,、图像的反色（用途：可以使图像更加灵动、诡异）,7,.,图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术，利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异，把图像看作具有不同灰度级的两类区域(目标区域和背景区域)的组合，选取一个
4、比较合理的阈值，以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域，从而产生相应的二值图像。在数学定义上，阈值分割方法就是确定某个阈值Th，根据图像中每个像素的灰度值大小或小于该阈值Th，来进行图像分割。阈值方法的数学模型如下：设原图像为,f(x,y),，经过分割处理后的图像为,g(x,y),，为二值图像，则有：,根据上式可知，阈值方法的核心就是阈值Th的确定方法。,阈值分割法的特点是：适用于目标与背景灰度有较强对比的情况，重要的是背景或物体的灰度比较单一，而且总可以得到封闭且连通区域的边界。,分类：全局阈值分割和自适应阈值分割,4,、图像的阈值分割（用途：可以突出图像的目标与背景）,8,.,
5、假定原图像,f(x,y),的灰度变换范围为a,b，希望变换后的图像,g(x,y),的灰度变换扩展为c,d,则采用下述线性变换来实现：,上式的关系可以用图1.4.1表示。实际上是是曝光不充分图像中黑的更黑白的更白，从而提高图像灰度对比度。,图1.4.1,5.灰度图的线性变换（用途：可以提高或降低图像的对比度）,9,.,灰度均衡有时也称直方图均衡，目的是通过点运算使输入图像转换为在每一级上都有相同的像素点数的输出图像（即输出的直方图是平的）。这对于在进行图像比较或分割之前将图像转化为一致的格式是十分有益的。,按照图像的概率密度函数（PDF，归一化到单位面积的直方图）的定义：,灰度均衡的转换公式为：
6、DMax,：,最大灰度值,对于灰度图就255,）,6.,图像的灰度均衡（用途：可以增强图像中的有用信息）,10,.,实验当中遇到的问题,1.,在添加源文件时，必须正确选择,C+,文件，否则写入的程序无法运行,2.,当程序中有,Bug,时，程序会无法运行，所以在运行前，要仔细检查程序中有无基本的语法错误，例如实验,1.4,中有一行代码漏写了,c,导致程序出错,11,.,实验当中遇到的问题,3.,实验,1.5,是两个实验，刚开始自己误以为是一个，只建了一个源文件，结果无法运行。所以，一定要看明白代码的用途是什么。,4,.,做每步都不能操之过急，一步一步来，否则会前功尽弃，像自己有时会一着急忘了将图片,“lena.jpg”,和,三个,.dll文件持拷贝到工程目录下，导致程序出错。,12,.,Thank you!,13,.,
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