数字图像处理的课件.pdf

《数字图像处理》课程主要探讨了图像在生成和传输过程中的退化问题以及如何通过预处理技术进行修复和增强。图像预处理是图像处理和分析的关键步骤，它对后续的处理和分析结果有着显著影响。本课程涵盖了图像复原、图像增强两大主题。 图像退化模型是描述图像质量下降的理论基础，它包括图像模糊、失真和噪声等现象。退化可以通过数学表达式表示，通常是一个卷积和加噪声的过程。线性移不变系统的退化可以用卷积模型描述，其中点扩散函数(PSF)是关键参数。噪声则分为加性噪声和乘性噪声，分别对应于退化模型的不同形式。图像滤噪是图像复原的核心，包括空间域滤波和频域滤波等方法。 在空间域滤波中，针对加性噪声的处理有自适应均值滤波器、自适应中值滤波器和自适应梯度倒数加权滤波器等。这些滤波器的实现通常涉及MATLAB编程，通过对噪声的空间分布特性进行分析和处理，达到去除噪声的效果。中值滤波算法是特别有效的去噪方法，通过比较邻近像素的值来去除椒盐噪声。而均值滤波算法则适用于去除高斯噪声，但可能会导致图像细节的丢失。因此，研究人员提出了基于RADON变换的图像主纹理方向分析和概率统计模型来改进均值滤波。 频域滤波，特别是小波滤波，是另一种常见的去噪策略。小波去噪模型利用小波变换将图像从空间域转换到小波域，然后设置阈值去除噪声，再转换回空间域。阈值的选取对去噪效果至关重要，可以通过不同的阈值估计方法来优化。偏微分方程(PDE)图像去噪则利用PDE的平滑性质来平滑图像，同时保留边缘和细节。 边缘检测是图像增强的一个重要方面，通过梯度算子如Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子和LOG算子，以及Canny算子，可以检测图像的边界。这些算子在MATLAB中都有相应的实现。Hough变换则是用于线检测的有效工具，它可以检测图像中的直线，即使线条存在噪声或不连续性。 数字图像的预处理技术包括了广泛的理论和实践应用，从理解图像退化机制，到选择和实施适当的滤波策略，再到通过边缘检测提取图像特征，每一步都对最终的图像处理结果有着深远的影响。这些知识对于理解图像处理领域，无论是科研还是实际应用，都是非常重要的基础。