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数字图像处理---Lecture5---频率域图像增强
频率域图像增强
频率域滤波
频率域平滑(低通)滤波器
频率域锐化(高通)滤波器
频率域图像增强
为什么要在频率域研究图像增强
可以利用频率成分和图像外表之间的对应关系。一
些在空间域表述困难的增强任务,在频率域中变得非
常普通
滤波在频率域更为直观,它可以解释空间域滤波的
某些性质
给出一个问题,寻找某个滤波器解决该问题,频率
域处理对于试验、迅速而全面地控制滤波器参数是一
个理想工具
一旦找到一个特殊应用的滤波器,通常在空间域采
用硬件实现它
频率域图像增强
傅里叶变换的频率分量和图像空间特征
之间的联系
变化最慢的频率成分(u=v=0)对应一幅图像
的平均灰度级
1 1
M N
1 _
F0,0 f x y , f x y ,
MN x 0 y 0
频率域滤波
傅里叶变换的频率分量和图像空间特征
之间的联系(续)
当从变换的原点移开时,低频对应着图像的
慢变化分量,如图像的平滑部分
进一步离开原点时,较高的频率对应图像中
变化越来越快的灰度级,如边缘或噪声等尖锐
部分
频率域滤波
频率域的滤波步骤
1. 用(-1)x+y乘以输入图像进行中心变换
x y
f x, y F1u M v / 2N, / 2
2. 计算1中的DFT F(u,v)
3. 用滤波器函数H(u,v)乘以F(u,v)
4. 计算3中结果的反DFT
5. 得到4中结果的实部
6. 用(-1)x+y乘以5中的结果,取消输入图像的
乘数
频率域滤波
频率域滤波
G u v ,H u v F,u v ,
H和F的相乘在逐元素的基础上定义,即H的
第一个元素乘以F的第一个元素,H的第二个
元素乘以F的第二个元素
一般,F的元素为复数,H的元素为实数
H为零相移滤波器,因为滤波器不改变变换
的相位,F中实部和虚部的乘数(H)可以抵消
,
I u v
, u v arctan
相角
,
R u v
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