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