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点运算是通过对图像中每个像素值进行计算,改善图像显示效果的操作,也称对比度增强,对比度拉伸,灰度变换.
可以表示为B(x,y)=f(A(x,y)).进行逐点运算,输入映射为输出,不改变图像像素的空间关系.
代数运算是指对两幅输入图像进行点对点的加、减、乘或除运算而得到输出图像的运算。对于相加和相乘
的情形,可能不止有两幅图像参加运算。在一般情况下,输入情况之一可能为常数。
四种图像处理代数运算的数学表达式如下:
C(x,y)=A(x,y)+B(x,y)
C(x,y)=A(x,y)-B(x,y)
C(x,y)=A(x,y)*B(x,y)
C(x,y)=A(x,y)/B(x,y)
其中A(x,y)和B(x,y)为输入图像,而C(x,y)为输出图像。还可以通过适当的组合形成涉及几幅图像的复合代数
运算方程。
在MATLAB中,我们可以用函数简单的得到数字图像的图像数据矩阵(即A(x,y)和B(x,y)),有了这些矩阵后
我们只要适当的设计代数运算的形式并写出方程,就可以得到一个输出图像的矩阵(即C(x,y))图像相加的一个
重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值。这点被经常用来有效的降低加性随机噪声的影响。在求平均值的过
程中,图像的静止部分不会改变,而对每一幅图像,各不相同的噪声图案则过累积很慢。对M幅图像进行平均,
使图像中每一点的平方信噪比提高了M倍幅度信噪比是功率信噪比的平方根,因此达到了提高信噪比降低噪声的
作用。
几何运算可改变图像中各物体之间的空间关系。这种运算可以被看成是将(各)物体在图像内移动。一个几何
运算需要两个独立的算法。首先,需要一个算法来定义空间变换本身,用它来描述每个像素如何从其初始位置
“移动”到终止位置,即每个像素的“运动”。同时,还需要一个用于灰度插值的算法,这是因为,在一般情况下,
输入图像的位置坐标(x,y)为整数,而输出图像的位置坐标为非整数,反过来也如此。因此插值就是对变换之后
的整数坐标位置的像素值进行估计。
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zan
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