数字视频图像处理与通信4_视频图像预处理.ppt

4.4.1 图像校正的基本思路 在给定g(x’,y’), h1(x,y), h2(x,y) 情况下，其复原处理过程如下： 1）对于f(x,y) 中的每一点 (x0,y0) ，找出它在g(x’,y’),中相应的位置 。由于?、?不一定是整数，所以(?, ?)通常不会与g(x’,y’)中的任何点重合。 2）找出它在g(x’,y’)中与(?, ?)最靠近的点(x1’, y1’)，并令f(x0,y0) = g(x1’, y1’)，这样逐点做下去，就可以校正几何畸变。这种方法称为灰度值代换。 3）也可以用插值法代替上述灰度值代换法。即在g(x’,y’)中找出与(?, ?)最近的4个点(x’1, y’1)， (x’1+1, y’1)， (x’1, y’1+1)， (x’1 +1, y’1+1)，满足： 则f(x0,y0) 可由g(x’1, y’1), g(x’1+1, y’1), g(x’1, y’1+1), g(x’1 +1, y’1+1) 插值得到。 4.4.1 图像校正的基本思路 在以上方法的几何校正处理中，如果(?,?)处在图像 之外，则不能确定其灰度值，而且校正后的图像多半不能保持其原来的矩形形状。 以上讨论的是g、h1、h2都已知的情况下几何畸变的校正方法。如果只已知g，而h1和h2都不知道，但是若有类似规则的网格之类的图案可供参考利用，那么就有可能通过测量g中的网格点的位置来确定失真变换的近似值。 4.4.2 常用的图像几何变换 1.平移 初始坐标为(x0,y0)的点经过平移(tx,ty) (以向右，向下为正方向)后，坐标变为(x1,y1)，这两点之间的关系是x1=x0+tx，y1=y0+ty。 以矩阵的形式表示为 其逆变换为 4.4.2 常用的图像几何变换 2. 旋转 旋转通常是以图像的中心为圆心旋转，例如，原图像旋转30°（顺时针方向）后的图像如下图所示。 如果要保证图像的完整，一种做法是旋转后图像将变大，另一种做法是不让图像变大，那么转出的部分将被裁剪掉。 4.4.2 常用的图像几何变换 3. 镜像 镜像分水平镜像和垂直镜像两种。镜像的变换矩阵很简单，设原图宽为w，高为h，变换后，图的宽和高不变。 水平镜像的变化矩阵为 垂直镜像的变化矩阵为 4.4.2 常用的图像几何变换 4. 转置 转置是指将x、y坐标对换。要注意的是，转置和旋转90°是有区别的。另外，转置后图的宽高对换了。转置的变换矩阵为 5.缩放 假设放大因子为ratio，缩放的变换矩阵为 4.5 图像形态学处理 4.5.1 形态学的基本概念 1. 元素与集合 在数学图像处理的数学运算中，把一幅图像称为一个集合。对于一幅图像A，如果点a在A的区域以内，那么就说a是A的元素，记为a?A，否则记做a?A。 2.交集、并集和补集 两个图像集合A和B的公共点组成的集合称为两个集合的交集，记为A∩B，即A∩B＝{a∣a?A且a?B} 两个集合A和B的所有元素组成的集合称为两个集合的并集，记为A∪B，即A∪B＝{a∣a?A或a?B} 对一幅图像A在图像A区域以外的所有点构成的集合称为A的补集，记为A′，即A′＝{a∣a?A} 4.5.1 形态学的基本概念 3. 包含、击中与击不中 设有两幅图像A、B： 1）B包含于A：对于B中所有的元素bi∈A则称B包含于A，记做B?A。 2）B击中A：如果A∩B≠Φ，记为B↑A，其中Φ是空集符号。 3）B击不中A：如果A∩B＝Φ，那么称B击不中A。 4.5.2 形态学的基本运算 1.腐蚀 腐蚀在数学形态学中的作用是消除物体边界点，使边界向内部收缩，可以把小于结构元素的物体去除。如两个物体间有细小的连通，通过腐蚀可将两个物体分开。 腐蚀的运算符为?，腐蚀的数学表达式是 S＝X?B＝{x:Bx? x} 式中，S表示腐蚀后的二值图像集合；B表示用来进行腐蚀的结构元素，结构元素内的每一个元素取为0或1，它可以组成任何一种形状的图形，在B图形中有一个中心点；X表示原图像经过二值化后的像素集合。 4.5.2 形态学的基本运算 2.膨胀 膨胀在数学形态学中的作用是对二值化物体边界点进行扩充，将与物体接触的所有背景点合并到该物体中，使边界点向外部扩张的过程。如果两个物体之间的距离比较近，则膨胀运算可能会把两个物体连通到一起，对填补图像分割后物体中的空洞很有用。 膨胀的运算符为?，膨胀的数学表达式是 S＝ 式中，S表示膨胀后的二值图像集合；B表示用来进行膨胀的结构元素，结构元素内的每一个元素取值为0或1，它可以组成任何一种图形，在图形