图像处理技术-基本运算
图像的基本运算
1.图像的点运算
点运算是图像处理图像处理基本运算,即像素2像素,对每个像素进行运算
B(x,y)=f [A(x,y)]
A–输入图像;B–输出图像
f–灰度映射函数
点运算根据f的不同而分为线性/非线性
1.1点运算种类
(1)线性点运算
图像曝光不足或过度时,用于拓展灰度图像的线性范围,此时f(x)为线性函数
f(DA)=aDA+b=DB
(1)非线性点运算
修正设备本身的非线性失衡、强化部分灰度区域信息
平方、窗口、值域、多值量化函数等
1.2直方图和点运算
Histogram
imhist()
线性点运算对直方图的左右为拉伸、平移
1.3直方图均衡化
对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像元值
histeq()
adapthisteq()
1.4直方图规定化
hgram(0
通过一个灰度映射函数,将原灰度直方图改造成所希望的直方图
2.图像代数运算
2.1加法运算
imadd()
对同一场景的多重影像叠加求平均图像,降低加性随机噪声
2.2减法运算
imsubtract()
也称为差分运算,常用于检测变化及运动的物体
2.3乘法运算
immultiply()
主要用于实现图像的掩膜处理,屏蔽图像某些部分
缩放因数小于1,图像变暗;大于1,亮度增强
2.4除法运算
imdivide()
校正照明/传感器的非线性影响造成的偏差或产生比率图像
3.图像几何运算
引起图像几何形状发生改变
3.1插值
由已知产生未知,由原始图像生成更高分辨率图像
interp2()
3.2旋转与平移
imrotate()
3.2缩放与裁剪
imresize(0
imcrop();允许用鼠标剪裁矩形
3.2镜像变换
flipud()上下翻转
fliplr()左右翻转
3.图像仿射变换
线性变换+平移变换,即对坐标进行缩放、旋转、平移后取得的新坐标值
f(x)=Ax+b
A–变换矩阵;b–平移矩阵
二维空间内,A可分解为:尺寸-伸缩-扭曲-旋转
maketform()
imtransform()
4.图像的逻辑运算
主要用于图像增强、识别、复原、区域分割等
bitand–位与
bitcmp–位补
bitor–位或
bixor–位异或
bitshift–位移位
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