MedicalImage4空域模板增强.ppt
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1、医学图像处理信自学院生医系1 1可整理可整理pptppt第三章第三章 医学图像增强医学图像增强3.1 3.1 图像增强概述图像增强概述3.2 3.2 空域图像增强空域图像增强3.3 3.3 频域图像增强频域图像增强2可整理ppt3.2 空域图像增强空域图像增强3.2.1 3.2.1 空域点运算增强空域点运算增强3.2.2 3.2.2 空域模板增强空域模板增强n n3.2.2.1 3.2.2.1 概述概述n n3.2.2.2 3.2.2.2 平滑滤波器平滑滤波器n n3.2.2.3 3.2.2.3 锐化滤波器锐化滤波器 3可整理ppt3.2.2.1 概述概述n n1.1.空域滤波器的定义空域滤波
2、器的定义n n2.2.空域滤波器的分类空域滤波器的分类4可整理ppt3.2.2.1 概述概述1.空域滤波器的定义空域滤波器的定义 使用空域模板进行的图像处理,被称为空使用空域模板进行的图像处理,被称为空域滤波。域滤波。模板模板本身被称为本身被称为空域滤波器空域滤波器。5可整理ppt2.空域滤波器的分类空域滤波器的分类n n处理效果分类处理效果分类n n数学形态分类数学形态分类锐化滤波器锐化滤波器平滑滤波器平滑滤波器空域滤波器空域滤波器线性滤波器线性滤波器非线性滤波器非线性滤波器带通带通低通低通高通高通中值中值最小值最小值最大值最大值6可整理ppt3.2.2.1 概述概述n n线性滤波器的定义n
3、 n线线性性滤滤波波器器是是线线性性系系统统和和频频域域滤滤波波概概念念在在空空域域的的自自然然延伸。其特征是结果像素值的计算由下列公式定义:延伸。其特征是结果像素值的计算由下列公式定义:R=w1z1+w2z2+wnzn 其中:其中:w wi i i=1,2,n i=1,2,n 是模板的系数是模板的系数 z zi i i=1,2,n i=1,2,n 是被计算像素及其邻域像素是被计算像素及其邻域像素的值的值7可整理ppt3.2.2.1 概述概述n n非线性滤波器的定义n n使用模板进行结果像素值的计算,结果值直接使用模板进行结果像素值的计算,结果值直接取决于像素邻域的值,而不使用乘积和的计算取决
4、于像素邻域的值,而不使用乘积和的计算 R=w1z1+w2z2+wnzn8可整理ppt3.2.2.1 概述概述n n主要非线性滤波器(主要非线性滤波器(序值滤波器序值滤波器Rank Value FilterRank Value Filter)n n中值滤波中值滤波n n主要用途:钝化图像、去除噪音主要用途:钝化图像、去除噪音n n计算公式:计算公式:R=mid zR=mid zk k|k=1,2,9|k=1,2,9n n最大值滤波最大值滤波n n主要用途:寻找最亮点主要用途:寻找最亮点n n计算公式:计算公式:R=max zR=max zk k|k=1,2,9|k=1,2,9n n最小值滤波最小
5、值滤波n n主要用途:寻找最暗点主要用途:寻找最暗点n n计算公式:计算公式:R=min zR=min zk k|k=1,2,9|k=1,2,9 9可整理ppt3.2.2.1 概述概述n n举例:最大值滤波举例:最大值滤波返回中值滤波10可整理ppt3.2.2.2 平滑滤波器平滑滤波器n n1 1.平滑(钝化)滤波器的主要用途n n2.基本低通滤波n n3.中值滤波11可整理ppt1.平滑(平滑(钝化)滤波器的主要用途钝化)滤波器的主要用途n n对大图像处理前,删去无用的细小细节对大图像处理前,删去无用的细小细节n n连接中断的线段和曲线连接中断的线段和曲线n n降低噪音降低噪音n n恢复过分
6、锐化的图像恢复过分锐化的图像12可整理ppt2.基本低通滤波基本低通滤波n n滤波器模板系数的设计滤波器模板系数的设计n n模板尺寸对滤波器效果的影响模板尺寸对滤波器效果的影响n n低通空域滤波的缺点和问题低通空域滤波的缺点和问题13可整理ppt2.基本低通滤波基本低通滤波n n滤波器模板系数的设计n n根据空域中低通冲激响应函数的图形来设计根据空域中低通冲激响应函数的图形来设计模板的系数模板的系数例如,选择高斯函数作为冲激函数例如,选择高斯函数作为冲激函数g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)014可整理ppt2.基本低通滤波基本低通滤波n n设计模板系数的原则设计模板系数的原则1 1)大
7、于)大于0 011111111111111111111111111111111113x3的模板5x5的模板15可整理ppt2.基本低通滤波基本低通滤波111111111111111111111111110.5110.510.5110.510.5110.50.50.50.50.50.50.50.50.50.50.51/25*1/17*n n2 2)通过求均值,解决超出灰度范围问题)通过求均值,解决超出灰度范围问题16可整理ppt2.基本低通滤波基本低通滤波n n模板运算举例模板运算举例以模块运算系数表示即:1 12 21 14 43 31 12 22 23 34 45 57 76 68 89 9
8、5 57 76 68 88 85 56 67 78 89 91 12 21 14 43 31 12 22 23 34 45 57 76 68 89 95 57 76 68 88 85 56 67 78 89 9344456678Mean filterBox模板17可整理ppt2.基本低通滤波基本低通滤波将以上的均值滤波器加以修正,可以得到加权平均滤波器。高斯模板18可整理ppt2.基本低通滤波基本低通滤波n n模板尺寸对滤波器效果的影响n n模板尺寸越大,图像越模糊,图像细节丢失模板尺寸越大,图像越模糊,图像细节丢失越多越多19可整理ppt2.基本低通滤波基本低通滤波原图3 3x x3 3模板
9、9 9x x9 9 模模板板5 5x x5 5 模模板板20可整理ppt2.基本低通滤波基本低通滤波n n低通空域滤波的缺点n n如果图像处理的目的是去除噪音,那么,如果图像处理的目的是去除噪音,那么,低通滤波在去除噪音的同时也钝化了边和低通滤波在去除噪音的同时也钝化了边和尖锐的细节。尖锐的细节。21可整理ppt3.中值滤波中值滤波median filter 虽然均值滤波器(虽然均值滤波器(Mean filterMean filter)对噪声有抑)对噪声有抑制作用,但同时会使图像变得模糊。为了改制作用,但同时会使图像变得模糊。为了改善这一状况,必须寻找新的滤波器。中值滤善这一状况,必须寻找新的
10、滤波器。中值滤波就是一种有效的方法。波就是一种有效的方法。22可整理ppt3.中值滤波中值滤波n n中值滤波的原理中值滤波的原理n n用模板区域内象素的中值,作为结果值用模板区域内象素的中值,作为结果值R=mid zR=mid zk k|k=1,2,9|k=1,2,9n n强强迫迫突突出出的的亮亮点点(暗暗点点)更更象象它它周周围围的的值值,以消除孤立的亮点(暗点)以消除孤立的亮点(暗点)23可整理ppt3.中值滤波中值滤波例(一维):原图像为:2 2 6 2 1 2 4 4 4 2 4 处理后为:2 2(1,2,2,2,6)2(1,2,2,2,6)2(1,2,2,4,6)2 2 44 4 4
11、 4(2,4,4)24可整理ppt3.中值滤波中值滤波n n中值滤波算法的实现n n将模板区域内的象素排序,求出中值。将模板区域内的象素排序,求出中值。例如:例如:3x33x3的模板,第的模板,第5 5大的是中值,大的是中值,5x55x5的模板,第的模板,第1313大的是中值,大的是中值,7x77x7的模板,第的模板,第2525大的是中值,大的是中值,9x99x9的模板,第的模板,第4141大的是中值。大的是中值。n n对于同值象素,连续排列。对于同值象素,连续排列。如(如(10,15,20,20,20,20,20,25,10010,15,20,20,20,20,20,25,100)25可整理
12、ppt3.中值滤波中值滤波例:1 12 21 14 43 31 12 22 23 34 45 57 76 68 89 95 57 76 68 88 85 56 67 78 89 91 12 21 14 43 31 12 22 23 34 45 57 76 68 89 95 57 76 68 88 85 56 67 78 89 923456667826可整理ppt3.中值滤波中值滤波n n中值滤波算法的特点n n在在去去除除噪噪音音的的同同时时,可可以以比比较较好好地地保保留留边边的的锐度和图像的细节锐度和图像的细节n n对滤除椒盐噪声最有效对滤除椒盐噪声最有效n n当当噪噪声声点点个个数数大大
13、于于模模板板宽宽度度的的一一半半时时,中中值值滤滤波效果不好。波效果不好。比较:最大值滤波器,最小值滤波器27可整理ppt3.2.2.3 锐化滤波器锐化滤波器1.锐化滤波器的主要用途2.一阶微分滤波器3.二阶微分滤波器4.Canny算子5.高频补偿滤波28可整理ppt1.锐化滤波器的主要用途锐化滤波器的主要用途n n超超声声探探测测成成象象,分分辨辨率率低低,边边缘缘模模糊糊,通通过过锐锐化化来改善来改善n n图像识别中,分割前的边缘提取图像识别中,分割前的边缘提取n n锐化处理恢复过度钝化、曝光不足的图像锐化处理恢复过度钝化、曝光不足的图像29可整理ppt2.一阶微分滤波器一阶微分滤波器n
14、n一阶微分滤波器的原理n n均均值值产产生生钝钝化化的的效效果果,而而均均值值与与积积分分相相似似,那那微微分分能能不不能能产产生生相相反反的的效效果果,即即锐锐化化的的效效果呢?结论是肯定的。果呢?结论是肯定的。n n在在图图像像处处理理中中应应用用微微分分最最常常用用的的方方法法是是计计算算梯梯度度。函函数数f(x,y)f(x,y)在在(x,y)(x,y)处处的的梯梯度度为为一一个个矢矢量量:f=f/x,f/y 30可整理ppt2.一阶微分滤波器一阶微分滤波器n n一阶微分滤波器的原理 计算这个矢量的大小(模)为:计算这个矢量的大小(模)为:f=mag(f=mag(f)=(f)=(f/f/
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