图像中像素的一些空间操作
来源:互联网 发布:精通nginx 第二版 pdf 编辑:程序博客网 时间:2024/05/28 05:17
空间操作是直接在给定图像的像素上执行的,通常将空间操作分为三大类:
1. 像素操作: 即以灰度为基础改变单个像素的值
相应的变换公式: s = T(z); z为原图像像素灰度,s为处理后图像像素灰度
2. 邻域操作:
令S代表图像 f 中以任意一点(x, y)为中心的一个邻域的坐标集。邻域处理是指图像 g 中相同坐标处生成一个相应的像素,该像素的值由输入图像中坐标在 S 内的像素经指定操作决定的。
应用举例:高斯模糊算法
3. 几何空间操作:
可以依据其用途分为两小类:几何空间变换和图像配准
a. 几何空间变换主要是改进图像中像素间的空间关系(橡皮膜变换)
几何空间变换由以下两个基本操作组成:(1)坐标的空间变换;(2)灰度内插,对空间变换口的像素赋予灰度值。
坐标变换公式:(x, y) = T {(v, w)}
常见的空间坐标变换之一是仿射变换,其一般形式如下:
这个变换可根据T中元素所选择的值,对一组坐标进行尺度、旋转、平移和偏移等变换。下表说明了实现这些变换所需要的矩阵值。
通常我们使用两种方式来实现仿射变换
1)前向映射:即直接利用仿射公式去计算输出图像相应像素的灰度值
2)反向映射:扫描输出像素的位置,并在每一个位置(x, y)使用(v, w)= T(-1) (x, y)
注:
· 使用前向映射时,有时会出现两三个输入像素点对应一个位置的输出点的情况,那么就出现了如何将多个输出值合并到一个输出像素的问题。另外也可能出现一个输出位置没有对应的要赋值的像素。所以商业上使用反向映射居多
· 上述(-1)為逆函数的表示
图像旋转与灰度内插的例子:
b. 图像配备:已知输入图像和输出图像,求得变换函数的过程
常常使用约束点的方式来求得变换公式,约束点是输入图像和参考图像中其位置恰好已知的相应点,通过约束点来求得变换函数的模型。
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