《数据可视化技术》课件-第7章 图像处理技术

第7章图像处理技术学习目标

了解图像的数据表示方法、纹理贴图、图像生成与合成的相关知识。

学习图像平滑处理的相关技术和图像频谱分析方法。2025/2/192引言图像处理技术是数字计算机时代的主要计算领域，这些研究往往会侧重于如何提高图片的显示质量。

而数据可视化系统中的图像处理技术往往会更加强调对于如何提高对于图像内容的处理结果，从而为后续处理和解释提供支持。2025/2/193内容

7.1图像数据表示

7.2图像平滑处理

7.3图像频谱分析2025/2/1947.1图像数据表示理论上将图像对应着图像数据集（ImageData），然而从实际处理的角度看，图像处理技术又有很多独特而复杂的技术。2025/2/1957.1.1纹理贴图图像数据在数据可视化过程中的应用，一种较为直接的方式就是利用图像为可视化结果提供纹理贴图。经贴图后起到了为物体提供外表面材质的作用，因此纹理贴图又称为材质贴图。2025/2/196程序7-1-1利用vtkPlaneSource建立一个普通的平面

vtkPlaneSource是一个常用的平面对象，可用于建立一个平面。在程序7-1-1中，除建立了这样一个平面以外，还为其设置了浅橙色（LightSalmon）的表面色彩。2025/2/197程序7-1-2为平面对象设置纹理贴图

2025/2/198程序7-1-3为平面设置半边透明的贴图

2025/2/199半边透明的贴图形成的平面程序7-1-4利用贴图方法实现一个可看到内部细节的半开口球体

2025/2/1910依据平面构成原理，给定一个点和一条法向量即可确定一个平面，其中的两个法向量可以分别取为[1,0,0]和[0,1,0]。隐式纹理坐标滤波器（vtkImplicitTextureCoords）可以结合隐函数的使用而生成纹理坐标程序7-1-4利用贴图方法实现一个可看到内部细节的半开口球体

2025/2/1911一个可看到内部细节的半开口球体7.1.2图像生成利用图像数据几何滤波器（vtkImageDataGeometryFilter）实现对图像的直接显示。2025/2/1912直接显示用于贴图的图片程序7-1-6利用图像画板绘制出一个图像通过图像画板（vtkImageCanvasSource2D）建立二维图像。利用FillBox(0,100,0,100)填充了一个100×100大的方框，利用FillBox(10,20,10,20)和FillBox(40,50,20,30)在其上绘制了两个10×10小的方框。2025/2/1913显示出利用画板方法自行绘制的图像程序7-1-7对利用正弦波所形成的图像进行可视化展示利用一定算法和数学模型来构建图像通过vtkImageSinusoidSource对象来生成正弦波图像通过图像转换器（vtkImageCast）进行转换，然后就可以直接作为输入构成图像演员模型（vtkImageActor）2025/2/1914程序7-1-7对利用正弦波所形成的图像进行可视化展示

2025/2/1915利用正弦波生成的图像程序7-1-8对正弦波图像进行归一化处理利用一定算法和数学模型来构建图像通过图形归一化处理方法对正弦波图像进行标准化变换，此时大于零的部分为1，小于0的部分为0

处理的结果将呈现出黑白线条的形态

程序7-1-8利用vtkImageNormalize对象实现归一化处理。2025/2/1916经过归一化处理后的正弦波图像7.1.3图像合成图像合成能够将两幅或者多福图像的信息合成显示在一副合成图像之上

较为直接的合成方法是通过分割和提取等处理替换另一幅图像中的对应区域中的元素，从而完成图像合成。

也可以通过一定算法实现对两幅图像的组合。2025/2/1917程序7-1-9曼德勃罗（Mandelbrot）分形数据所形成的图像曼德勃罗集合是一种在复平面上组成分形点的集合，可以使用复二次多项式进行迭代来获得。vtkImageMandelbrotSource对象提供了曼德勃罗分形图形的实现2025/2/1918曼德勃罗图像程序7-1-10利用图像加权和方法实现两个图像的合成一组图像可以采用上一节中介绍的正弦波图像。另一组图像采用另一种算法所生成的图像，即曼德勃罗（Mandelbrot）集合。采取的是图像加权和对象（vtkImageWeightedSum）实现二者的有机组合2025/2/1919两个图像合成的效果内容

7.1图像数据表示

7.2图像平滑处理

7.3图像频谱分析2025/2/19207.2.1图像修复2025/2/1921图像可以看成是在空间域上的频谱型号，图像的频率属于空间频率，是指单位长度内亮度进行周期变化的次数。一帧图像的背景或者变化缓慢的区域，也就是灰度值分布比较平坦，这些区域低频分量就比较强。

图像的边缘、细节以及噪声的像素灰度在空间的变化更为剧烈，因此为高频分量。7.2.1图像修复2025/2/1922要对这幅图像运用低通滤波器，就要首先选择一个用于图像窗口处理的内核，然后通过算法将原有图像与内核区域按窗口进行卷积，内核的作用是对应着图像的扫描窗口，因此如果内核选择过大，就意味着图像处理时计算量较高，增加了处理负担。程序7-2-2对图像进行高斯平滑处理在实际使用过程中，也可以将高斯滤波器进行1维分解可以利用vtkImageGaussianSmooth对象来生成出内核的数据2025/2/1923程序7-2-2对图像进行高斯平滑处理

2025/2/19247.2.2图像噪声噪声从数字图像的获取开始就会一直存在，这可能由采集过程中的尘埃、遮挡物以及采集设备自身的处理机制和运算过程等各个地方所产生。

白噪声（WhiteNoise）是随机噪声的统称，其变化往往服从某种高斯（正态）分步，而功率谱则类似于白色光谱，均匀分布于整个频率域。2025/2/1925程序7-2-3以算法模拟的方式为图像添加一些噪声通过噪声发生器vtkImageNoiseSource来创建噪声源，模拟除了0.0到1.0之间的白噪声。

2025/2/1926原有的CT图像

程序7-2-4通过模拟噪声的方式将CT图像转为噪声图像通过AddShotNoise函数设置了噪声的振幅为2000.0，噪声分离系数为0.1，并且指定整幅图像范围皆提供噪声的模拟数据。2025/2/1927通过模拟方法生成的噪声图像7.2.3非线性平滑高斯平滑的方法来针对图像进行处理，然而其结果也造成了原有图像中物体的边缘因平滑处理而出现模糊的现象，影响了其显示效果。中值滤波器可以在保持物体边缘的同时进行平滑处理，这样就有望解决高斯平滑方法所面临的物体边缘模糊的问题。2025/2/1928通过平滑处理实现图像的降低图像的噪声

2025/2/1929通过平滑处理实现图像的降低图像的噪声

2025/2/1930内容

7.1图像数据表示

7.2图像平滑处理

7.3图像频谱分析2025/2/19317.3.1图像亚采样2025/2/1932图像采样:对于数据源所提供的模拟图像，要实现对数字图像的转换，就要在实现空间上离散化，一般是通过等间隔进行取样。

图像中取样点灰度值的离散化过程就是图像的量化。图像的亚采样（Subsampling）：采取降低采样频率的方式，或者依据采样的原理，设定每个几个像素进行一次采样，保留一个像素，丢弃其余像素7.3.1图像亚采样2025/2/1933进行图像亚采样时可能会引发一类锯齿形的瑕疵，使得原有的图像形状出现走样的效果7.3.1图像亚采样2025/2/1934进行图像亚采样时可能会引发一类锯齿形的瑕疵，使得原有的图像形状出现走样的效果程序7-3-1对图像进行亚采样，输出低精度的图像要解决图像走样的问题，可以在进行图像亚采样前先用低通滤波器对图像中的高频信号进行处理，从而减少因高频信号所导致的图像走样。程序7-3-1利用imageShrink3D函数对图像进行缩减，这一缩减的过程就是图像的亚采样，从而输出低精度的图像。2025/2/1935程序7-3-1对图像进行亚采样，输出低精度的图像程序7-3-1就提供了图像亚采样的示例，其中读取了FullHead.mhd这一头部CT图像，同时利用imageShrink3D函数对图像进行缩减，这一缩减的过程就是图像的亚采样，2025/2/1936程序7-3-2利用3维高斯平滑方法作为低通滤波器来预处理

2025/2/1937程序7-3-1对图像进行亚采样，输出低精度的图像

2025/2/19387.3.2图像衰减用于数据采集的传感器位置也有可能导致图像的渐进变化，离传感器越远的位置其信号的振幅可能会减弱。

程序7-3-3就提供了读取一幅因传感器位置而发生衰减的MRI图像。2025/2/1939程序7-3-3读取一幅因传感器位置而发生衰减的MRI图像

2025/2/1940因传感器导致MRI图像发生衰减程序7-3-4利用算法实现图像衰减的修复要实现发生衰减的图像修复，可以采用隐函数的方法。

通过设置一个采样函数vtkSampleFunction，它可以对结构化点集中的点运用隐函数方法，适用于标准化的双精度数据。2025/2/1941修复后的MRI图像程序7-3-4利用算法实现图像衰减的修复

2025/2/19427.3.3图像频域变换傅立叶变换的输出就是就是频域信号，原有图像中的像素值将会转变为正弦波的数值。

经过频域变换，原有的像素就转换成了具有不同方向和频率的正弦曲线。2025/2/19437.3.3图像频域变换二维图像，其中每个像素就对应着横纵坐标的函数值。从数学的角度看，对于二维的连续函数的傅立叶变换定义如下，对其进行离散化后即可获得离散傅立叶变换进行获取像素点2025/2/1944程序7-3-6利用离散傅立叶变换将图像从空间域转变为频率域

2025/2/1945程序7-3-6利用离散傅立叶变换将图像从空间域转变为频率域

2025/2/1946程序7-3-6利用离散傅立叶变换将图像从空间域转变为频率域

2025/2/1947程序7-3-7为对数表示的傅立叶频谱提供显示效果的优化2025/2/1948程序7-3-7中进一步通过函数CreateImageActor，对经过对数表示的频谱图像显示结果进行优化显示。反向傅立叶变换2025/2/1949如果有了图像的傅立叶变换频率，也可以反向获取原有的图像，这一过程称为反向傅立叶变换。离散反向傅里叶变换程序7-3-8利用反向傅立叶变换可以恢复出原图像2025/2/1950

程序7-3-9利用反向傅立叶变换可以恢复出原图像2025/2/1951

也可以考虑在