第四章 频率域图像增强.ppt

* * * * * * * * * * * * * * * * 高斯高通滤波器 图a：D0=15 图b：D0=30 图c：D0=80 结论：GHPF的结果比BHBF和IHPF的结果更平滑 由傅立叶变换的性质可知 可以看出拉普拉斯频域算子可以通过下面的滤波器来实现： 三、频率域锐化滤波器 频率域的拉普拉斯算子? 频率域的拉普拉斯算子 原点从(0,0)移到(M/2,N/2),所以，滤波函数平移为 空间域拉普拉斯算子过滤后的图像可由计算 H(u,v)F(u,v)的反傅里叶变换得到 傅里叶变换对表示空间域拉普拉斯算子和频率域的 双向关系 图b:图a的图像表示 图a:频率域拉普拉斯的三维图 图c:从图b的傅里叶反变换得到 的 空域拉普拉斯 图d: 图c的放大图像 图e: 通过图d中心的 灰度剖面图 图f: 空间域的拉普拉斯模板 频率域的拉普拉斯算子 频率域的拉普拉斯算子 从原始图像中减去拉普拉斯算子部分，形成g(x,y)的增强图像 拉普拉斯举例说明 月球北极图像 拉普拉斯滤波后的图像 标定后的图像： 因为具有正值 和负值 增强的图像 原图＋拉普拉斯图像 微小特征细节的锐化增强很明显 三、频率域锐化滤波器 钝化模板、高频提升滤波和高频加强滤波? 为什么要进行高频提升和高频加强？ 高频滤波后的图像，其背景平均强度减小到接近黑色（因为高通滤波器滤除了傅里叶变换的零频率成分: F(0,0)=f(x,y)=0） ?解决办法：把原始图像加到过滤后的结果，如拉普拉斯算子增强，这种处理称为高频提升过滤 钝化模板(锐化或高通图像)：从一幅图像减去其自身模糊图像而生成的锐化图像构成。在频率域，即从图像本身减去低通滤波（模糊）后的图像而得到高通滤波（锐化）的图像 高频提升滤波 当A=1,即高通过滤；当A1,累加图像本身 三、频率域锐化滤波器 高频提升过滤（续）： 高频提升过滤可以定义为： 三、频率域锐化滤波器 高频提升过滤举例——频率域滤波 图a: 输入图像 图c: A=2 图b: 图a的拉普拉斯图像 图d: A=2.7 改进结果 图象锐化了，但是太暗 高频提升加强： 三、频率域锐化滤波器 ?用图像的高频成分进行增强 ?增加a的目的是使零频率不被滤波器过滤 ?当a=A-1,b=1时转化为高频提升过滤 ?当b1，高频得到加强 高频提升加强举例 图a: 胸部X光图像 图c: 高频增强滤波的结果 图b: 巴特沃思高通滤波的结果 图d: 图c直方图均衡化的结果 注：高频加强 ＋ 直方图均衡化的混合图像增强方法 频率域介绍 频率域平滑（低通）滤波器 频率域锐化（高通）滤波器 同态滤波器 主要内容： 目的：正常图象是在均匀光强度情况下获得的图象，实际上光照射是不均匀，或光强范围动态太大。 方法：为解决光照不均匀的影响，可用同态滤波来解决。 四、同态滤波器(Homomorphic Filter) 模型原理： 随空间位置不同的光强分量。特点：缓慢变化，频率集中在低频部分。 景物反射到眼睛的图象。特点：包含景物各种信息，高频分量丰富。 四、同态滤波器 ①对原图取对数得到如下两个加性分量：　 ②频域表示为：　 四、同态滤波器 ③设计一个滤波器H(u,v)进行滤波处理. ④傅立叶反变换，即IFFT。 ⑤求指数结果，得到复原结果。 LN FFT H(u,v) IFFT EXP 四、同态滤波器 H(u,v)设计 压缩照度分量 i 增强反射分量 r D0 四、同态滤波器 同态滤波：是把频率过滤和灰度变换结合起来的一种图像处理方法，它依靠图像的照度/ 反射率模型作为频域处理的基础，利用压缩亮度范围和增强对比度来改善图像的质量。 同态系统：是将非线性问题，转化为线性问题处理。即对非线性混杂信号，做某种数学运算，变换成加性的，而后采用线性滤波方法进行处理。 四、同态滤波器 图a: 原图像 图b: 同态强滤波的结果 四、同态滤波器 增强对比度可以使掩体内部被墙外的光所掩蔽的细节显示 出来，并且平衡墙外的灰度； 增强后的图像同样更加锐化。 频率域介绍 频率域平滑（低通）滤波器 频率域锐化（高通）滤波器 同态滤波器 傅里叶变换、性质及其实现---自学 本章主要内容 本章要求及作业 本章要求： 1. 掌握利用傅里叶变换实现图像增强； 2. 掌握利用频域知识实现图像增强。 本章作业 1. 书后： 4.8 ， 4.1