图像的二阶导数为何对噪声尤为敏感-----图像二阶导数的本质
转载自 https://blog.csdn.net/saltriver/article/details/78990575 侵删
前面我们介绍过了图像的二阶导数,并且指出,二阶导数比一阶导数有更好的细节增强表现。那么,其原理是什么呢?
我们仍然简化问题,考虑下x方向,选取某个像素,如下图所示:
可以看出,在图中标红色框框的像素附近是一个明显的分界线,上面是一片平坦的灰度区域,下面是灰度缓慢变化的区域。而且有着明显的灰度突变:从100突变到50。我们可以把这个看作图像中物体的轮廓边缘。
根据前几篇文章的介绍,图像在x方向的一阶导数和二阶导数分别是:
我们根据上面的式子计算下这个像素x方向上的一阶导数和二阶导数,如下图所示:
我们注意到:对于一阶导数,除了灰度突变的地方,其它灰度缓慢变化的地方数值相同,而且符号也相同。而二阶导数在灰度缓慢变化的地方数值为0,而在灰度突变的地方有符号相反的2个数值。也即二阶导数产生了一个像素宽的双边缘。
前面提到,求一阶导数时,用的是绝对值,而二阶导数并没有用绝对值,因为在边缘处,有符号相反的二阶导数值,可以强化这个边缘的对比度。如下图所示:
我们看到,原图像与二阶导数图像合并后,在灰度均匀或灰度缓慢变化的地方,图像并没有任何改变;但在灰度突变的边缘处,原来是100和50的灰度差别,现在是150和10的灰度差别,对比度增强了很多。
因为二阶导数产生了一个像素宽的双边缘,且2个边缘的二阶导数值符号相反,因此在合并图像时,就要考虑符号的问题,不然就适得其反。如果像一阶导数那样,使用了绝对值,那么这种双边缘的对比反差就没有了,所以二阶导数也就没有使用绝对值。
一般来说,二阶导数比一阶导数获得的物体边界更加细致。但是,显而易见的,二阶导数对噪声点也更加敏感,会放大噪声的影响。看看下图就明白了:
在一片灰度均匀的区域,有一个噪声点,经过二阶导数处理后,噪声点更加孤立明显了,尤其在这些灰度平滑区域更加的显眼,噪声被放大了。
图像的二阶导数为何对噪声尤为敏感-----图像二阶导数的本质相关推荐
- matlab 噪声检测,MATLAB应用在基于噪声检测的图像均值去噪法
引言本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/194932.htm 图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的,可以直接或间接作用于人眼并进而产生视知觉 ...
- matlab 除噪点,MATLAB应用在基于噪声检测的图像均值去噪法
引言 图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的,可以直接或间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体,是人类感知世界的视觉基础,是人类获取信息.表达信息和传递信息的重要手段.研究表明,人类获 ...
- MATLAB利用均值滤波的方法去除图像的噪声,将滤除噪声前后的图像输出。
利用均值滤波的方法去除图像的噪声,将滤除噪声前后的图像输出.调用imfilter函数滤除图像噪声并输出,对比调用MATLAB函数去噪的图像与自己所编写程序去噪后的图像进行对比. clc; A=imre ...
- matlab散斑噪声,合成孔径雷达图像的散斑噪声滤波方法与流程
本发明属于星载合成孔径雷达和光学图像信息处理领域,涉及一种新的合成孔径雷达图像的散斑噪声滤波方法. 背景技术: 合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)是一种高分辨的微 ...
- 常见图像噪声和常见图像噪声处理算法
1.图像噪声 1.1图像噪声的分类 图像噪声按噪声与信号的关系可分为加性噪声和乘性噪声:按照产生原因可分为外部噪声和内部噪声:按照统计特性可分为平稳噪声和非平稳噪声:平稳噪声基于统计后的概率密度函数又 ...
- 图像加噪(高斯噪声和椒盐噪声)
1.高斯噪声 在空间域和频率域中,由于高斯噪声在数学上的易处理性,故实践中常用这种噪声模型. 高斯随机变量z的PDF由下式给出: 高斯噪声是指概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声.常见的高 ...
- Baumer工业相机堡盟相机如何使用CameraExplorer软件查看相机图像相关参数如Binning像素合并、ROI图像剪切、PixelFormat像素格式功能等
项目场景 Baumer工业相机堡盟相机是一种高性能.高质量的工业相机,可用于各种应用场景,如物体检测.计数和识别.运动分析和图像处理. Baumer的万兆网相机拥有出色的图像处理性能,可以实时传输高分 ...
- 反卷积 算法 c语言,多次曝光图像的PSF反卷积以及欠采样图像的反混叠技术I:PSFdeLRSA的制作方法...
1技术领域 在图像的点扩散函数(PSF)反卷积领域,人们发展了很多方法:比如基于最大似然估计的Lucy-Richardson图像PSF反卷积技术和在该技术基础上加入的正则化手段,比如基于最小均方差或最 ...
- 图像存储方式及使用OpenCV简单处理图像
一.目的 简述图像存储方式及使用OpenCV简单处理图像. 二.图像存储方式 2.1.YUV 2.1.1.简介 YUV是编译true-color颜色空间(color space)的种类,Y'UV, Y ...
- 《OpenCV3编程入门》学习笔记8 图像轮廓与图像分割修复(六)图像修补
8.6 图像修补 基本思想: 利用已经被破坏区域的边缘,即边缘的颜色和结构,繁殖和混合到损坏的图像中,达到图像修补的目的. 8.6.1 实现图像修补:inpaint()函数 1.作用: 用来从 ...
最新文章
- Android 系统各种StreamType 的Volume关联和Mute设置
- local_irq_save和 local_irq_disable
- 从头基于空镜像scratch创建一个新的Docker镜像
- 扫目录过狗过waf方法
- 【SSM 1】SpringMVC、Spring和Struts的区别
- 2019年春季第七周 编程总结
- esp8266 esp12 AT指令连接wifi热点联网,HTTP获取OneNET物联网平台消息,控制四路远程开关
- Windows 10如何强制删除多余的语言包
- 跳转外部地址 带header_微信公众号如何加入超链接?个人订阅号实现点击跳转链接的方法!...
- 计算机学院支部委员会会议记录,第七周班长支书例会会议记录
- 什么是存储过程?为什么要写存储过程
- 【蓝桥杯】基础练习十六进制转十进制
- 左飞老师——凝聚人生智慧的6句话
- 大一寒假训练:集训内容考试(二)【未完待续】
- 探索式测试之隐喻(种植)
- LTspice - 基本操作
- 单页应用和多页应用的区别
- python公司基本面_Python读年报12-获得公司财务基本面信息
- python数字转换为大写中文_python 人民币数字转汉字大写金额
- dnmp,mac快速搭建php集成环境神器