第四章 偷募像增强.ppt

巴特沃思低通滤波器(BLPF)的特点 没有明显的跳跃 模糊程度减少 和理想圆形低通滤波器相比 尾部含有较多的高频，对噪声的平滑效果不如理想低通滤波器。 频域图像平滑—指数低通滤波器 特点： 由于指数低通滤波器有更快的衰减率，所以，经指数低通滤波的图像比Butterworth低通滤波器处理的图像稍模糊一些。 由于指数低通滤波器的传递函数也有较平滑的过渡带，所以图像中也没有振铃现象。 剖面图 透视图 不同截止频率的指数滤波结果比较 含噪原图像 截止频率半径15 截止频率半径30 截止频率半径80 指数低通滤波器(ELPF)的特点 有更加平滑的过渡带，平滑后的图像没有跳跃现象。 与BLPF相比，衰减更快，经过ELPF滤波的图象比BLPF处理的图象更模糊一些。 频域图像平滑—梯形低通滤波器 特点： 图像的清晰度较理想低通滤波器有所改善，振铃效应也有所减弱。 应用时可调整D1值，既能达到平滑图像的目的，又可以使图像保持足够的清晰度。 剖面图 透视图 四种低通滤波器的比较 ILPF 理想低通滤波器 TLPF 梯形低通滤波器 ELPF 指数低通滤波器 BLPF 巴特沃斯低通滤波器 练习题 利用平滑滤波器可对图像进行低通滤波，消除噪声，但同时模糊了细节。以下哪项措施不能减小图像的模糊程度？ (a) 增加对平滑滤波器输出的阈值处理即仅保留大于阈值的输出 (b) 采用中值滤波的方法 (c) 适当减小平滑滤波器的邻域操作模板 (d) 采用邻域平均处理 D 练习题 中值滤波器可以 (a) 消除孤立噪声 (b) 检测出边缘 (c) 平滑孤立噪声 (d) 模糊图像细节 AC CD 要对受孤立点影响的图像进行平滑滤波。下面哪个滤波器不能达到效果： (a) 中值滤波器 (b) 邻域平均滤波器 (c) 高频增强滤波器 (d) 线性锐化滤波器 4.7 频域空间锐化—原理 图像中的边缘或线条与图像频谱中的高频分量相对应，因此采用高通滤波器让高频分量顺利通过，可以使图像的边缘或线条变得更清楚，从而实现图像的锐化。 4.7 频域空间锐化--理想高通滤波器 D0 D(u,v) H(u,v) 1 透视图 0 特点： 由于理想高通滤波器是突变的，所以由它得到的高频图像中存在较强的振铃现象。 剖面图 4.7 频域空间锐化--巴特沃思高通滤波器 透视图 特点： 传递函数由于变化比较平滑，在阶数较低的时候所得到的高频图像中只有轻微的振铃现象产生，并且图像较为清晰。 4.7 频域空间锐化--指数高通滤波器 特点： 由于具有比巴特沃思高通滤波器更为平滑的传递函数，所得的高频图像中没有振铃现象产生，但高频图像更为模糊一些。 4.7 频域空间锐化--梯形高通滤波器 特点： 介于理想高通滤波器和具有平滑过渡的滤波器之间，得到的高频图象既有一定的模糊，也有一定的振铃现象存在。 不同截止频率的高通滤波后图像的比较 (b)-(d)理想高通滤波器,D0为15、30、50 (e)-(g)巴特沃斯高通滤波器,D0为15、30、50 (h)-(j)指数高通滤波器，D0为15、30、50 练习题 高频增强滤波器由于相对削弱了低频成分，因而滤波所得的图像往往偏暗，对比度差，所以常需要在滤波后进行： （A）直方图均衡化； （B）低频加强； （C）图像均匀加亮； （D）中值滤波。 A * * * 高频信息 边、噪音、变化陡峭部分 图像锐化 低频信息 变化平缓部分 图像平滑 u v 频域滤波 4.6 频域图像平滑 原理：图像的边缘以及噪声干扰在图像的频域上对应于图像傅里叶变换中的高频部分，图像背景对应于低频部分，因此可以用低通滤波器去除图像的高频部分，以去掉噪声使图像平滑。 低通滤波法的系统框图 傅里叶变换背景 离散傅立叶变换(DFT）描述了离散信号的时域表示与频域表示之间的关系，是线性系统分析和信号处理中的一种最有效的数学工具，并在图像处理领域获得了极为广泛的应用。 傅里叶变换背景 1）法国数学家傅里叶曾指出：大多数函数都可由不同频率的正弦和/或余弦经函数组合得到。 2）傅里叶变换在电路、天线、信号处理器领域以及连续信号、脉冲序列和离散信号连接方面的应用广泛。 3）用傅里叶级数或变换表示的函数特征可以完全通过傅里叶反变换来重建，不丢失任何信息。 最下面的函数是上面四个函数的和 1D离散傅里叶变换 正变换 反变换 连续函数f(x)等间隔采样N次 离散序列f(0),f(1),f(2),…,f(N-1) X离散实变量、u离散频率变量 1D离散傅里叶变换 指数形式 频谱 相位角 功率谱 欧拉公式 三角函数的频率，所以称为频率变量 实函数 复函数 1D离散傅里叶