第三次作业

一、叙述图像文件的主要格式；叙述空间域图像锐化的目的和主要方法1、图像文件的主要格式有8种，如下所示：○1BMP格式:Windows系统下的标准位图格式，未经过压缩，一般图像文件会比较大。在很多软件中被广泛应用。○2JPEG格式：也是应用最广泛的图片格式之一，它采用一种特殊的有损压缩算法，将不易被人眼察觉的图像颜色删除，从而达到较大的压缩比(可达到2:1甚至40:1)，因为JPEG格式的文件尺寸较小，下载速度快，所以是互联网上最广泛使用的格式。○3GIF格式：最大的特点是不仅可以是一张静止的图片，也可以是动画，并且支持透明背景图像，适用于多种操作系统，“体型”很小，网上很多小动画都是GIF格式。但是其色域不太广，只支持256种颜色。○4PSD格式：Photoshop的专用图像格式，可以保存图片的完整信息，图层、文字都可以被保存，图像文件一般较大。○5PNG格式：与JPG格式类似，网页中有很多图片都是这种格式，压缩比高于GIF，支持图像透明，可以利用Alpha通道调节图像的透明度,是网页三剑客之一Fireworks的源文件。○6TIFF格式：它的特点是图像格式复杂、存贮信息多，在Mac中广泛使用的图像格式，正因为它存储的图像细微层次的信息非常多，图像的质量也得以提高，故而非常有利于原稿的复制。很多地方将TIFF格式用于印刷。○7TGA格式：TGA的结构比较简单，属于一种图形、图像数据的通用格式，在多媒体领域有着很大影响，在做影视编辑时经常使用，例如3DSMAX输出TGA图片序列导入到AE里面进行后期编辑。○8EPS格式：苹果Mac机的用户则用得较多。它是用PostScript语言描述的一种ASCII码文件格式，主要用于排版、打印等输出工作。2、空间域图像锐化的目的一是增强图像的边缘，使模糊的图像变得清晰起来；这种模糊不是由于错误操作，就是特殊图像获取方法的固有影响。二是提取目标物体的边界，对图像进行分割，便于目标区域的识别等。通过图像的锐化，使得图像的质量有所改变，产生更适合人观察和识别的图像。空间域图像锐化的主要方法一是增强图像的边缘，使模糊的图像变得清晰起来；这种模糊不是由于错误操作，就是特殊图像获取方法的固有影响。二是提取目标物体的边界，对图像进行分割，便于目标区域的识别等。通过图像的锐化，使得图像的质量有所改变，产生更适合人观察和识别的图像。所以有以下三种锐化方法：梯度算子、其他锐化算子、拉普拉斯算子。○1梯度算子图像的边缘最直观的表现就是边缘两侧的灰度值相差比较大，在微积分中我们学过梯度的概念梯度是一个列向量，可表示为：G[f(x,y)]=[∂f∂x∂f∂y]=[GxGy]T=[∂f∂x∂f∂y]T而某点处梯度的模很好的反应了该点两侧的变化大小。所以，梯度值很大的点也就代表了图像的边缘，而在实际计算中，为了降低运算量，一般用一下两种方法来代替模运算由于数字图像处理中处理的是数字离散信号，所以我们用差分来等同于连续信号中的微分运算。典型的梯度运算有而另一种称为Roberts梯度的差分运算可由下来表示实现上述方法的代码importcvdefSharp(image,flag1=0,flag2=0):w=image.widthh=image.heightsize=(w,h)iSharp=cv.CreateImage(size,8,1)foriinrange(h-1):forjinrange(w-1):ifflag2==0:x=abs(image[i,j+1]-image[i,j])y=abs(image[i+1,j]-image[i,j])else:x=abs(image[i+1,j+1]-image[i,j])y=abs(image[i+1,j]-image[i,j+1])ifflag1==0:iSharp[i,j]=max(x,y)else:iSharp[i,j]=x+yreturniSharpimage=cv.LoadImage('lena.jpg',0)iMaxSharp=Sharp(image)iAddSharp=Sharp(image,1)iRMaxSharp=Sharp(image,0,1)iRAddSharp=Sharp(image,1,1)cv.ShowImage('iMaxSharp',iMaxSharp)cv.ShowImage('image',image)cv.ShowImage('iAddSharp',iAddSharp)cv.ShowImage('iRAddSharp',iRAddSharp)cv.ShowImage('iRMaxSharp',iRMaxSharp)cv.WaitKey(0)○2其他锐化算子利用梯度和差分原理组成以下锐化算子：Sobel算子Prewitt算子Isotropic算子实现该算子算法的代码：importcvdefSuanSharp(image,arrayX,arrayY):w=image.widthh=image.heightsize=(w,h)iSuanSharp=cv.CreateImage(size,8,1)tmpX=[0]*9tmpY=[0]*9foriinrange(1,h-1):forjinrange(1,w-1):forkinrange(3):forlinrange(3):tmpX[k*3+l]=image[i-1+k,j-1+l]*arrayX[k*3+l]tmpX[k*3+l]=image[i-1+k,j-1+l]*arrayX[k*3+l]iSuanSharp[i,j]=sum(tmpX)+sum(tmpY)returniSuanSharpimage=cv.LoadImage('lena.jpg',0)SobelX=[1,0,-1,2,0,-2,1,0,-1]SobelY=[-1,-2,-1,0,0,0,1,2,1]PrewittX=[1,0,-1,1,0,-1,1,0,-1]PrewittY=[-1,-1,-1,0,0,0,1,1,1]IsotropicX=[1,0,-1,1.414,0,-1.414,1,0,-1]IsotropicY=[-1,-1.414,-1,0,0,0,1,1.414,1]iSobelSharp=SuanSharp(image,SobelX,SobelY)iPrewittSharp=SuanSharp(image,PrewittX,PrewittY)iIsotropicSharp=SuanSharp(image,IsotropicX,IsotropicY)cv.ShowImage('image',image)cv.ShowImage('iPrewittSharp',iPrewittSharp)cv.ShowImage('iSobelSharp',iSobelSharp)cv.ShowImage('iIsotropicSharp',iIsotropicSharp)cv.WaitKey(0)○3拉普拉斯算子拉普拉斯运算比较适合于改善因为光线的漫反射而造成的图像模糊，拉普拉斯算子法是常用的边缘增强处理算子。它是各向同性的二阶导数，对于连续二元函数有：经整理后可得：可以得到拉普拉斯算子模板：二、叙述频率域增强处理的主要方法；讨论彩色技术的方法和作用1频率域增强是将图像经傅里叶变换后的频谱成分进行处理，然后逆傅里叶变换获得所需的图像。主要的方法有频率域滤波、频率域平滑（低通）滤波器、频率域锐化（高通）滤波器。频率域滤波步骤用（-1）x+y乘以输入图像进行中心变换f(x,y)(-1)x+y=F(u-M/2,v-N/2)计算DFTF(u,v)用滤波器函数H(u,v)乘以F(u,v)计算上步结果的反DFT得到上步中结果的实部用(-1)x+y乘以上步中的结果，取消输入图像的乘数频率域滤波G(u,v)=H(u,v)F(u,v)H和F的相乘在逐元素的基础上定义，即H的第一个元素乘以F的第一个元素，H的第二个元素乘以F的第二个元素。一般F的元素为复数，H的元素为实数。H的零相移滤波器，因为滤波器不改变变换的相位，F中实部和虚部的乘数可以（H）抵消相角Ф(u,v)=arctan[I/R]低通滤波器：使低频通过而使高频衰减的滤波器被低通滤波的图像比原始图像少尖锐的细节部分二突出平滑过渡部分；对比空间域滤波的平滑处理，如均值滤波器。高通滤波器：使高频通过而使低频衰减的滤波器高通滤波法就是用高通滤波算子和图像卷积来增强边缘。常用的算子有：H1=0−10−15−10−10H2=−1−1−1−19−1−1−1−1处理结果：2彩色增强技术是利用人眼的视觉特性，将灰度图像变成彩色图像或改变彩色图像已有彩色的分布，改善图像的可分辨性。彩色增强方法可分为伪彩色增强和假彩色增强两类。伪彩色增强伪彩色增强是把黑白图像的各个不同灰度级按照线性或非线性的映射函数变换成不同的彩色，得到一副彩色图像的技术。使原图像细节更易辨认，目标更容易识别。伪彩色增强的方法主要有密度分割法、灰度级-彩色变换、频率域伪彩色增强三种。○1密度分割法密度分割法是把黑白图像的灰度级从0（黑）到M0（白）分成N个区间Ii（i=1,2,3…,N），给每个区间Ii指定一种彩色Ci，这样，便可以把一幅灰度图像变成一幅伪彩色图像。上图为伪彩色增强例：0-31黑32-63蓝64-95绿96-127青128-159红160-191品红192-223黄224-255白○2空间域灰度级-彩色变换根据色度原理，将图像f(x,y)的灰度范围分段，经过红绿蓝三种不同变换TR(·)、TG(·)和TB(·)，变成三基色分量IR(x,y)、IG(x,y)、IB(x,y)，然后用他们分别去控制彩色显示器的红、绿、蓝电子枪，便可以在彩色显示器屏幕上合成一幅彩色图像。○3频率域为彩色增强该方法是把黑白图像经傅里叶变换到频率域，在频率域内用三个不同传递特性的滤波器分离成三个独立分量；然后对他们进行逆傅里叶变换，便得到三幅代表不同频率分量的单色图像，介接着对这三幅图像做进一步处理（如直方图均衡化）；最后将他们作为三基色分量分别加到彩色显示器的红绿蓝显示通道，得到一幅彩色图像。三、现有一幅总象素为n＝64´64的图象，灰度级为8，其灰度分布为：n0＝790n1＝1023n2＝850n3＝656n4＝329n5＝245n6＝122n7＝81要求对其直方图均衡化，并分别画出原始直方图，转换函数图和均衡化后的直方图。Pr(rk)0.250.200.150.100.0501727374757671rk原始直方图1.000.800.600.400.2001727374757671rk转换函数图Pr(rk)0.250.200.150.100.0501727374757671sk均衡化后的直方图