数字图像处理

周洪成

目录

  • 1 第一单元 绪论
    • 1.1 第一课时 图像和数字图像处理
    • 1.2 第二课时 数字图像处理相关概念
    • 1.3 第三课时 数字图像处理面临的问题
  • 2 第二单元 数字图像处理基础
    • 2.1 第一课时 色度学基础与颜色模型
    • 2.2 第二课时 数字图像的生成与表示
    • 2.3 第三课时 数字图像的数值描述
  • 3 第三单元 图像基本运算
    • 3.1 第一课时 图像几何变换
    • 3.2 第二课时 图像代数运算
    • 3.3 第三课时 邻域及模板运算
  • 4 第四单元 图像的正交变换
    • 4.1 第一课时 离散傅里叶变换
    • 4.2 第二课时 离散余弦变换
    • 4.3 第三课时 K-L变换
  • 5 第五单元 图像增强
    • 5.1 第一课时 基于灰度级变换的图像增强
    • 5.2 第二课时 直方图均衡化方法
    • 5.3 第三课时 基于照度反射模型的图像增强
    • 5.4 第四课时 基于模糊技术的图像增强
    • 5.5 第五课时 基于伪彩色处理的图像增强
  • 6 第六单元 图像平滑
    • 6.1 第一课时 图像中的噪声
    • 6.2 第二课时 空间域平滑滤波
    • 6.3 第三课时 频域平滑滤波
  • 7 第七单元 图像锐化
    • 7.1 第一课时 图像边缘分析
    • 7.2 第二课时 微分算子
    • 7.3 第三课时 高斯滤波与边缘检测
    • 7.4 第四课时 频域高通滤波
  • 8 第八单元 图像复原
    • 8.1 第一课时 图像退化模型
    • 8.2 第二课时 图像退化函数的估计
    • 8.3 第三课时 图像复原的代数方法
    • 8.4 第四课时 典型图像复原方法
    • 8.5 第五课时 盲去卷积复原-
    • 8.6 第六课时 几何失真校验
  • 9 第九单元 图像的数学形态学处理
    • 9.1 第一课时 形态学基础
    • 9.2 第二课时 二值形态学的基础运算
    • 9.3 第三课时 二值图像的形态学处理
    • 9.4 第四课时 灰度形态学的运算
  • 10 第十单元 图像分割
    • 10.1 第一课时 阈值分割
    • 10.2 第二课时 边界分割
    • 10.3 第三课时 区域分割
    • 10.4 第四课时 基于聚类的图像分割
    • 10.5 第五课时 分水岭分割
  • 11 第十一单元 图像描述与分析
    • 11.1 第一课时 特征点+几何描述
    • 11.2 第二课时 形状描述+边界描述
    • 11.3 第三课时 矩描述+纹理描述
  • 12 第十二单元 图像编码
    • 12.1 第一课时 图像压缩编码的基本概念
    • 12.2 第二课时 图像的无损编码
    • 12.3 第三课时 霍夫曼编码+算术编码
    • 12.4 第四课时 图像的有损编码
    • 12.5 第五课时 变换编码+JPEG
第一课时 图像中的噪声

6.1 图像中的噪声

所谓噪声,可以理解为“妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收的图像信息进行理解或分析的各种因素”,也可以理解为“真实信号与理想信号之间存在的偏差”。

噪声通常以二维函数n(x,y)来表示。

6.1.1 图像噪声的分类

图像噪声主要可能来源;

光电传感器噪声;

大气层电磁暴、闪电等引起的强脉冲干扰;

相片颗粒噪声;

信道传输误差引起的噪声等。

图像噪声可根据噪声源

高斯噪声

泊松噪声

颗粒噪声

图像噪声可根据信号和噪声的关系

加性噪声——加性噪声与图像信号不相关

乘性噪声——乘性噪声与图像信号相关

6.1.2 图像噪声的数学模型

(1)高斯噪声

(2)椒盐噪声

椒盐噪声:噪声幅值基本相同,出现位置随机。

高斯噪声:噪声出现位置是分布在每一像素点上,幅度值是随机的,分布近似符合高斯正态特性。