图像滤波增强处理实质上就是运鼡滤波技术来增强图像的某些空间频率特征以改善地物目标与领域或背景之间的灰度反差。遥感系统成像过程中可能产生的”模糊”作鼡常使遥感图像上某些用户感兴趣的线性形迹、纹理与地物边界等信息显示得不够清晰,不易识别需要通过采用领域处理方法来分析、比较和调整像元与其周围相邻像元间的对比度关系,图像才能得到增加也就是说需要采用滤波增加技术处理。
一空域滤波:使用空域卷积模板进行的图像处理,模板本身被称为空域滤波器
(二)非线性滤波器:使用模板进行结果像素值的计算时,结果值直接取决于潒素领域的值而不使用加权和的计算方式。
(三)平滑滤波器的主要用途:降低噪音对大图像处理前,删去无用的细小细节平滑处悝,恢复过分的锐化的图像图像创艺。
(3)中值滤波器:用模板区域内象素的中值作为结果值。消除孤立的亮点(暗点)抑制噪声,可以比较好地保留边缘轮廓信息和图像的细节
(四)锐化滤波器:增强图像中景物的边缘和轮廓,印刷中的细微层次强调军事目标識别、定位等。
(1)基本高通滤波器:在增强了边缘的同时丢失了图像的层次和背景亮度。能够增强图像中的小尺度地物特征
(2)高增益滤波器:在增强图像的边缘和细节的同时,保持了原图像的低频成分即增强了边缘又保留了层次,但在增强了边缘的同时也增强了噪音
图像处理基本概念——卷积,滤波平滑
卷积运算:可看作是加权求和的过程,使用到的图像区域中的每个像素分别于卷积核 ( 权矩陣 ) 的每个元素对应相 乘所有乘积之和作为区域中心像素的新值。
卷积核:卷积时使用到的权用 一个矩阵表示该矩阵 是一个权矩阵。
(2). 使鼡模板处理图像的问题(越界问题):
边界问题:当处理 图像边界像素时 卷积核 与图像使用区域不能匹配, 卷积核的中心 与边界像素点对应 卷积运算将出现问题。
我们来看 一 下 一 维 卷积的概念 .
连续空间的 卷积 定义: f(x) 与 g(x)的 卷积 是 f(t-x)g(x) 在t从负无穷到正无穷的积分值. t-x要在f(x)定义域内,所以看仩去很大的积分实际上还是在 一 定范围的. 实际的过程就是f(x) 先做 一个 Y轴的反转,然后再沿X轴平移t就是f(t-x),然后再把g(x)拿来,两者乘积的值再积分.想象 一 丅如果g(x)或者f(x)是个单位的阶越函数. 那么就是f(t-x) 与 g(x)相交部分的面积.这就是 卷积 了.
把积分符号换成求和就是离散空间的 卷积定义了.那么在 图像中 卷積卷积地是什么意思呢,就是 图像就是 图像f(x), 模板是g(x),然后将模版g(x)在模版中移动,每到 一个位置,就把f(x) 与g(x)的定义域相交的元素 卷积定义上是线性系统汾析经常用到的.线性系统就是 一个系统的输入和输出的关系是线性关系.就是说整个系统可以分解成N多的无关独立变化,整个系统就是这些变囮的累加. 如 x1->y1, x2->y2; 那么A*x1 + B*x2 -> A*y1 + B*y2 这就是线性系统. 表示 一个线性系统可以用积分的形式
就是f(t,x)表示的是A B之类的线性系数.看上去很像卷积呀,对,如果f(t,x) = F(t-x) 不就是了吗.从f(t,x)變成F(t-x)实际上是说明f(t,x)是个线性移不变,就是说变量的差不变化的时候, 那么函数的值不变化. 实际上说明一个事情就是说线性移不变系统的输出可鉯通过输入和表示系统线性特征的函数卷积得到.
(1)图像滤波即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像預处理中不可缺少的操作其处理效果的好坏将直接响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。(滤波就是要去除没用的信息保留有鼡的信息,可能是低频也可能是高频)
(2)滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式; 另一个是为适应图像处理的偠求,消除图像数字化时所混入的噪声
对滤波处理的要求有两条:一是不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息;二是使图像清晰视觉效果好。
(3)图像的滤波方法: 图像的滤波方法很多主要可以分为频率域法和空间域法两大类。频率域法的处理是在图像的某种变换域内对圖像的变换系数值进行运算,然后通过逆变换获得增强图像这是一种间接的图像滤波方法。空间滤波方法是一类直接的滤波方法它在處理图像时直接对图像灰度作运算。
<1>频率域滤波:是将图像从空间或时间域转换到频率域再利用变换系数反映某些图像特征的性质进行圖像滤波的方法。傅立叶变换是一种常用的变换在傅立叶变换域,频谱的直流分量正比于图像的平均亮度噪声对应于频率较高的区域,图像实体位于频率较低的区域图像在变换具有的这些内在特性可被用于图像滤波。可以构造一个低通滤波器使低频分量顺利通过而囿效地阻于高频分量,即可滤除图像的噪声再经过反变换来取得平滑的图像。
H滤波滤去高频成分而低频信息基本无损失地通过。滤波後经傅立叶变换反变换可得平滑图像,即
选择适当的传递函数H (u, v)对频率域低通滤波关系重大。常用的传递函数有梯形函数、指数函数、巴特沃思函数等
频域常用的几种低通滤波器为理想低通滤波器(Ideal circular Iow-passfilter)、巴特沃思(Butterworth)低通滤波器、指数低通滤波器及梯形低通滤波器。这些低通滤波器都能在图像内有噪声干扰成分时起到改善的作用。
另一类是平滑图像的方法包括领域平均法、中值滤波法、梯度倒数加权法、选擇式掩模法等。
<3>高通滤波:边缘提取与增强边缘区域的灰度变换加大,也就是频率较高所以,对于高通滤波边缘部分将被保留,非邊缘部分将被过滤;
高斯滤波:高斯滤波是一种线性平滑滤波适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程通俗的讲,高斯濾波就是对整幅图像进行加权平均的过程每一个像素点的值,都由本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到高斯平滑滤波器对於抑制服从正态分布的噪声非常有效。3×3的掩模如下:
从结构化掩模中可以看到处于掩模中心的位置比其他任何像素的权值都大,因此茬均值计算中给定的这一像素显得更为重要而距离掩模中心较远的像素就显得不太重要,这样做是为了减小平滑处理中的模糊
图像平滑 image smoothing: 压制、弱化或消除图像中的细节、突变、边缘和噪声,就是图像平滑化。图像平滑是对图像作低通滤波,可在空间域或频率域实现空间域图像平滑方法主要用低通卷积滤波、中值滤波等;频率域图像平滑常用的低通滤波器有低通梯形滤波器、低通高斯滤波器、低通指数滤波器、巴特沃思低通滤波器等。
图像卷积:一种实现手段不管是滤波还是别的什么,可以说是数学在图像处理的一种延伸
图像滤波:┅种图像处理方法,来实现不同目的
图像平滑:实际上就是低通滤波。
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前段时间我写了一个教程关于我的Lightroom4园林工作流程虽然这仍然适用于我的图片的很大一部分,特别是那些谁的照片卖给我的网站上用光度媔具一直是游戏规则的改变对我来说在许多方面。我现在不局限于Lightroom和我的基本的Photoshop屏蔽技术的方法和编辑功能这是很麻烦,很耗时但可鉯使用Photoshop的全部功能的一个新的,完全无损的工作流程现在,有些人把这种技术通过亮度口罩勾兑的“人类发展报告”别人“人工勾兑”或“扩展了动态范围”。所有这些都将在合适的你会用大概他们三个人都在本教程中看到我。然而混合部分也只适用于我的一些图爿。对于其他单一的原始文件和亮度面具是你所需要的在本教程的第一部分,我将专注于我该怎么用光度口罩在一个原始文件以扩展动態范围以非破坏性的方式除了这个第一个教程和一个单一的接触,我就准备通过光度口罩也释放图像更复杂的混合有许多不同的方式,从而导致同样的结果所以我建议您尝试并使用一个你,这对你是最好的
我发现,光度口罩给你最大的创造力在你的图像并会帮助您定义和开发自己的独特风格。光度口罩都比较复杂需要时间和精力来编辑和学习。光度口罩已成为我得到最好的质量了我的图片的一個重要工具一样的形象,他们是我的创作手法以反映真实的现场感,今天的数码单反相机不能反映尚未一部分即使是我最新的尼康D800與14-15的最高动态范围光停止今天的相机不能反映人眼,它具有轻约24站因此,我们的形象从来没有反映真实的场景再好的相机或镜头,我們正在使用的有了这个教程中我将尽力帮助您提高图像的动态范围。以下是你需要的:
无论你有哪一个最好的是数码单反相机具有支架功能(BRKT),如果你打算融合多幅图像就像我们将在后面的教程。专业的尼康相机如D800可以括弧多达9曝光。消费模式可能只能做3括号内即使你的相机不支持包围的一切,你仍然可以采取多重曝光比任何其他,最重要的是采取RAW图像的能力 RAW文件是为了进行处理,因此命洺为“原始”没有人喜欢生牛排要么。对于我来说有许多工作要做中生到中好,根据不同的情况和肉类你也肯定不希望过头你的肉。同样适用于处理初学者往往会过头,并利用一切他们可以找到处理特定图像的工具它看起来对你很好,在那一刻我几乎可以向你保证,当你回首一年之后你不会喜欢它了。它发生在我身上很多次我已经学会了小心,用我的工具明智尽量少,但需要反映就是我偠表现出一样多我已经成功地与尼康D60,D7000和D800现在文件的图像
一个稳固的三脚架是风光摄影必不可少的,尤其是对于那些打算手动后混合 90%我的图片都拍摄了三脚架。我目前使用的Induro AT-114但任何三脚架就行了。如果你在买一的过程中我可以推荐Induro,捷信真正确的东西(RRS)和曼富图。还有很多其他的优秀人才在那里以适合你和你的相机,没有打破银行的东西话虽如此,三脚架可能是一个项目你不应该贬低出来。没有什么比回家只看到模糊的照片因为三脚架,你忍受了得到那一枪是大风微微动更糟
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我想从CS5及以上(CS6,Adobe公司的CC)将任何工作也许更老的版本,但我不能保证这一点
您可以创建自己按照此处托尼的指礻行动。我把讨巧买了全包。如果你正在拍摄的生活我想不出一个更好的投资回报率。你可以购买您所选择的包在这里阅读起来就鈳以了Tony的网站或者观看肖恩Bagshaws视频。
我使用Adobe的Lightroom作为我的基地和主目录下所以这是我将开始。导入照片使用镜头校正工具,首先要消除色差和畸变任我个人觉得它更容易做到这一点在Lightroom中比在Photoshop。完成此操作后进行右击在Lightroom中的“编辑在.../在Photoshop中打开”根据您的计算机和文件大小,这可能花一点时间你会发现文件大小几乎增加了两倍。在Photoshop导入过程中创建的RAW影像的新TIFF文件(取决于在Lightroom中设置也可以创建PSD文件)。现茬跳进“编辑模式”之前考虑你想要达到什么目的。什么是与图像的目标是什么你是什么风格或者你有什么想成为你的摄影风格?就峩而言我通常打算重新创建原始场景,添加一些戏剧提高对比度,正确的色彩在必要时我试着坚持尽可能接近原始场景成为可能,呮是因为我在创造一个不存在的东西不感兴趣重新创建一个场景还包括反映感情,感觉和情感纽带让观众参与其中。翻译这一切在Photoshop的語言我最常使用的行动是灯口罩,深色口罩和中间色调掩模结合的水平调整图层曲线调整图层,色相/饱和度调整图层和色彩平衡调整圖层以及不同层混合模式(正常,乘减仓,屏幕强光,光线柔和)
处理示例使用一个单一的RAW图像文件和托尼凯伯的亮度面具操作
步骤1)创建灯光口罩和深色口罩
现在是其中的创造性的编辑处理开始的部分。没有对错从这个角度上。在这个例子中我将展示我是如哬处理我的形象“记住我”。在我的方法的第一步在Photoshop中打开图像之后是建立所有的灯面罩和所有的暗口罩,你可以在右手边的通道面板Φ看到要做到这一点,我简单地使用传统知识的行动小组所以我不必每次我处理照片重新制作面具。灯光口罩和深色口罩的图像中较煷分别深色调的选择这使我在编辑过程中对目标图像的非常具体的零件,而留下其他不变
现在我有一个很窄的选择不仅影响形象,我可鉯使用创建一个S曲线(亮灯光调暗深色)增加一个曲线调整层的帮助下对比度的一小部分。如果你比较这一个具有原始的RAW文件你会发現略有调整图像的打火机散件,而不影响明亮的部分或较暗的部分通过灯光MAKS减仓增加对比度,以及变暗通过深色口罩
亮区和暗色调的增加,这意味着之间的色调分离我也增加了对比,不接触任何像素或影响原始照片的质量事实上,通过阴影和灯光的语音图像突然在其動态范围和深度增加。这看起来像一个良好的开端但我们还没有完成。如何发现文件大小保持攀升我们已经在974MB只有两层和原始RAW文件。
这是一个小调整几乎没有明显的截图,但它的那些东西一定会有所作为,当你看到大量印刷的形象之一再次比较所述图像到所述一个在步骤3中与增加的对比度和较暗和较亮色调值的分离。
我想提高果岭的活力略有下降。要做到这一点我恢复到我的彩色图像通过点击ALT +层。在聚焦的活力面膜的属性面板中我通常用手指工具的工莋通过移动图像的绿色部分的游标来修改图像的特定颜色区域,单击并拖动这将然后移动滑块向左或权。
所不同的是再一次不显著但它昰存在的在这一点上,我相信我已经实现了原场景的逼真效果。不仅场面本身也是一个初夏的早晨温暖,戏剧性的云彩盘旋在美丽嘚郁郁葱葱的绿色山的背景现在,谁不想要站在那里和现在你已经注意到了文件的大小?我们正处在1.36GB所有图层
回到云锐化的动作该动莋已经做了出色的工作与云,山码头和住所。同样我也可以取得相同或非常相似的结果与任何其他两个(UN)锐化掩模。然而云锐化嘚动作也做了一些事情,我想避免 它已经激化了水和诚实削尖的水看起来不是很吸引我。我个人觉得最好的水当它如丝般光滑,并具囿隐含的运动感一些要限制锐化行动我想,我简单地创建一个新的偏离中心的中间色调的魔法面具另外油漆我想锐化用白色画笔在蒙蝂区域的区域。如果你仔细观察在图层面板中,你会看到我画用白色画笔在山区和天空区域的面具因为我不想激化限制只对中间色调嘚图像这一领域。
我希望你喜欢用发光度蒙致以图像的动态范围洞悉我的创作风景摄影工作流程。它很有趣写这个和大家分享一下吧除了这个教程中,我也打算写另一个在不远的将来有关而使用发光度蒙版技术融合图像。
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