图像处理的时域处理_时域图像处理 - CSDN
  • %% 关于subplot 和imadjust 的练习 clc clear f=imread('image\breast.tif'); subplot(2,3,1); %将几张图片分区域显示到一张图里面 imshow(f); g2 = imadjust(f,[0 1],[1 0]);%imadjust(I,[LOW_IN;...
    %% 关于subplot 和imadjust 的练习
    clc
    clear
    f=imread('image\breast.tif');
    subplot(2,3,1);  %将几张图片分区域显示到一张图里面
    imshow(f);
    g2 = imadjust(f,[0 1],[1 0]);%imadjust(I,[LOW_IN; HIGH_IN],[LOW_OUT; HIGH_OUT]);
                                 %这个函数是将LOW_IN映射到LOW_OUT,将HIGH_IN映射到HIGH_OUT,
                                 %这些参数都是强度值,所以其大小在0到1之间。其它的截断。
                                 %如果imadjust(f,[0,1],[1,0])则相当于imcomplement(f),相当于灰度图像反转。
                                 %如果第4个参数gammar存在的话,则可以控制器映射曲线是凹凸型的,具体的见help命令。
    subplot(2,3,2);
    imshow(g2);
    g3 = imcomplement(f);
    subplot(2,3,3);
    imshow(g3);
    g4 = imadjust(f,[0.5 0.75],[0,1]);
    subplot(2,3,4);
    imshow(g4);
    g5 = imadjust(f,[],[],2);
    subplot(2,3,5);
    imshow(g5);
    
    %% 直方图imhist
    clc
    clear
    close all
    f=imread('image\breast.tif');
    subplot(121),imshow(f);
    subplot(122),imhist(f),
    axis tight   %axis([xmin xmax ymin ymax]) 分别表示x轴和y轴的坐标的刻度
                 %axis tight是使坐标系的最大值和最小值和你的数据范围一致                           
    title('hist');
    
    %% 直方图均衡化
    clc
    clear
    close all
    f=imread('image\moon.tif');
    subplot(121)  ,imshow(f) ,subplot(122) ,imhist(f)
    ylim('auto');
    g1 = histeq(f);
    %histeqs函数完成直方图均衡功能,其第二个参数表示均衡是bin的个数。可以使用函数xlim和ylim函数自动或者手动设置坐标轴的取值范围和刻度线。
    figure,subplot(121),imshow(g1),subplot(122),imhist(g1)
    ylim('auto');
    g2 = histeq(f,8);
    figure,subplot(121),imshow(g2),subplot(122),imhist(g2)
    ylim('auto');
    
    
    %% imfilter线性空间滤波
    clc
    clear
    close all
    f=imread('image\Fig0316(3)(third_from_top).tif');
    f = im2double(f);
    imshow(f);
    w=ones(31);
    gd = imfilter(f,w);
    figure,imshow(gd,[]);
    gr = imfilter(f,w,'replicate'); %复制外边界的值来扩展
    figure,imshow(gr,[])
    gc = imfilter(f, w, 'circular'); %用周期进行扩展
    f8 = im2uint8(f);
    gr8 = imfilter(f8, w, 'replicate');
    figure,imshow(gr8,[]);
    
    %% 线性空间滤波
    clc
    clear
    close all
    f=imread('image\moon.tif');
    imshow(f);
    w = fspecial('laplacian',0);
    g1 = imfilter(f,w,'replicate');
    figure,imshow(g1,[]);
    f2 = im2double(f);
    g2 = imfilter(f2,w,'replicate');
    figure,imshow(g2,[]);
    g = f2 - g2;
    figure,imshow(g,[]);
    
    
    %% 中值滤波
    clc
    clear
    close all
    f=imread('image\moon.tif');
    subplot(121),imshow(f);
    fn = imnoise(f,'salt & pepper',0.2);
    subplot(122),imshow(fn);
    gm = medfilt2(fn);
    figure,subplot(121),imshow(gm);
    gms = medfilt2(fn,'symmetric');
    subplot(122),imshow(gms)
    
    %% 非线性空间滤波器ordfilt2
    clc
    clear
    close all
    f=imread('image\moon.tif');
    subplot(131),imshow(f);
    fn = imnoise(f,'salt & pepper',0.2);
    subplot(132),imshow(fn);
    [m ,n] = size(f);
    g = ordfilt2(f,median(1:3*3),ones(3,3));
    subplot(133),imshow(g);

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  • 文章参考: 韩 昊:https://www.cnblogs.com/h2zZhou/p/8405717.html M李丽:...关系: 傅里叶变换是实现从空域或时域到频域的转换工具 文章目录一、时域二、频域...

    文章参考
    韩 昊:https://www.cnblogs.com/h2zZhou/p/8405717.html
    M李丽:https://blog.csdn.net/qq_32211827/article/details/78338902
    赵越:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21298832
    关系: 傅里叶变换是实现从空域或时域到频域的转换工具

    一、时域

    时域(时间域)——自变量是时间,即横轴是时间,纵轴是信号的变化。其动态信号x(t)是描述信号在不同时刻取值的函数。

    时域是真实世界,是惟一实际存在的域
    从我们出生,我们看到的世界都以时间贯穿,股票的走势、人的身高、汽车的轨迹都会随着时间发生改变。这种以时间作为参照来观察动态世界的方法我们称其为时域分析。

    二、频域

    频率域(frequency domain。)任何一个波形都可以分解成多个正弦波之和。每个正弦波都有自己的频率和振幅。所以任意一个波形信号有自己的频率和振幅的集合。频率域就是空间域经过傅立叶变换的信号

    频域最重要的性质是:它不是真实的,而是一个数学构造。时域是惟一客观存在的域,而频域是一个遵循特定规则的数学范畴。

    频域实际上是时域信号进行傅立叶变换的数学结果,使用频域来观察世界的话,你会发现世界是永恒不变的。

    时域中的一段音乐:轨迹动态变化着
    在这里插入图片描述
    频域中的一段音乐:一个一个静止的乐符序列
    在这里插入图片描述
    从中细化处一个乐符:
    在这里插入图片描述
    在时域,我们观察到钢琴的琴弦一会上一会下的摆动,就如同一支股票的走势;而在频域,只有那一个永恒的音符

    正如:
    在这里插入图片描述
    正弦波是频域中唯一存在的波形,这是频域中最重要的规则,即正弦波是对频域的描述,因为时域中的任何波形都可用正弦波合成。这是正弦波的一个非常重要的性质。然而,它并不是正弦波的独有特性,还有许多其他的波形也有这样的性质。

    三、空间域:图像平面本身,以图像像素直接进行处理为基础

    空间域又称图像空间(image space)。由图像像元组成的空间。在图像空间中以长度(距离)为自变量直接对像元值进行处理称为空间域处理。

    空间域(spatial domain)也叫空域,即所说的像素域,在空域的处理就是在像素级的处理,如在像素级的图像叠加。通过傅立叶变换后,得到的是图像的频谱。表示图像的能量梯度。

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  • 图像处理中,我们会频繁用到这三个概念,这里整理了网上优秀的博客。供大家交流学习。 一、什么是时域  时域是描述数学函数或物理信号对时间的关系。例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。 ...

    在图像处理中,我们会频繁用到这三个概念,这里整理了网上优秀的博客。供大家交流学习。

    一、什么是时域

        时域是描述数学函数物理信号对时间的关系。例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。

    二、什么是频域

        频域(频率域)——自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。频谱图描述了信号的频率结构及频率与该频率信号幅度的关系。

    三、什么是空间域

       空间域又称图像空间(image space)。由图像像元组成的空间。在图像空间中以长度(距离)为自变量直接对像元值进行处理称为空间域处理。










    以时间作为变量所进行的研究就是时域

    以频率作为变量所进行的研究就是频域

    以空间坐标作为变量进行的研究就是空间域

    以波数作为变量所进行的研究称为波数域


    时域和频域

    最近在上数字图像处理,时域和频域的概念我没有直观的概念,搜索一下,归纳如下:


    1.最简单的解释

    频域就是频率域,

    平常我们用的是时域,是和时间有关的,

    这里只和频率有关,是时间域的倒数。时域中,X轴是时间,

    频域中是频率。频域就是分析它的频率特性!

    2. 图像处理中:

      空间域,频域,变换域,压缩域等概念!

    只是说要将图像变换到另一种域中,然后有利于进行处理和计算

    比如说:图像经过一定的变换(Fourier变换,离散yuxua DCT 变换),图像的频谱函数统计特性:图像的大部分能量集中在低,中频,高频部分的分量很弱,仅仅体现了图像的某些细节。

    2.离散傅立叶变换

    一般有离散傅立叶变换和其逆变换

    3.DCT变换

    示波器用来看时域内容,频普仪用来看频域内容!!!

    时域是信号在时间轴随时间变化的总体概括。

    频域是把时域波形的表达式做傅立叶变化得到复频域的表达式,所画出的波形就是频谱图。是描述频率变化和幅度变化的关系。

    时域做频谱分析变换到频域;空间域做频谱分析变换到波数域;

    信号通过系统,在时域中表现为卷积,而在频域中表现为相乘。

    无论是傅立叶变换还是小波变换,其实质都是一样的,既:将信号在时间域和频率域之间相互转换,从看似复杂的数据中找出一些直观的信息,再对它进行分 析。由于信号往往在频域比有在时域更加简单和直观的特性,所以,大部分信号分析的工作是在频域中进行的。音乐——其实就是时/频分析的一个极好例子,乐谱 就是音乐在频域的信号分布,而音乐就是将乐谱变换到时域之后的函数。从音乐到乐谱,是一次傅立叶或小波变换;从乐谱到音乐,就是一次傅立叶或小波逆变换。

     时域(时间域)——自变量是时间,即横轴是时间,纵轴是信号的变化。其动态信号x(t)是描述信号在不同时刻取值的函数。
    频域(频率域)——自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。频谱图描述了信号的频率结构及频率与该频率信号幅度的关系。
    对信号进行时域分析时,有时一些信号的时域参数相同,但并不能说明信号就完全相同。因为信号不仅随时间变化,还与频率、相位等信息有关,这就需要进一步分析信号的频率结构,并在频率域中对信号进行描述。
    动态信号从时间域变换到频率域主要通过傅立叶级数和傅立叶变换实现。周期信号靠傅立叶级数,非周期信号靠傅立叶变换。

    很简单时域分析的函数是参数是t,也就是y=f(t),频域分析时,参数是w,也就是y=F(w)
    两者之间可以互相转化。时域函数通过傅立叶或者拉普拉斯变换就变成了频域函数。




























    释文: 以空间频率(即波数)为自变量描述图像的特征,可以将一幅图像像元值在空间上的变化分解为

    具有不同振幅、空间频率和相位的简振函数的线性叠加,图像中各种空问频率成分的组成和分布称为

    空间频谱。


    这种对图像的空间频率特征进行分解、处理和分析称为空间频率域处理或波数域处理。

    和时间域与频率域可互相转换相似,空间域与空间频率域也可互相转换。

    在空间频率域中可以引用已经很成熟的频率域技术,处理的一般步骤为:

    ①对图像施行二维离散傅立叶变换或小波变换,将图像由图像空间转换到频域空间。

    ②在空间频率域中对图像的频谱作分析处理,以改变图像的频率特征。

    即设计不同的数字滤波器,对图像的频谱进行滤波。频率域处理主要用于与图像空间频率有关的处理中。

    如图像恢复、图像重建、辐射变换、边缘增强、图像锐化、图像平滑、噪声压制、频谱分析、纹理分析

    等处理和分析中。

    须注意,空间频率(波数)的单位为米 -l或(毫米)-1等

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  • 一、什么是时域 时域是描述数学函数或物理信号对时间的关系。例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。 二、什么是频域 频域(频率域)——自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的...

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    一、什么是时域

        时域是描述数学函数物理信号对时间的关系。例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。

    二、什么是频域

        频域(频率域)——自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。频谱图描述了信号的频率结构及频率与该频率信号幅度的关系。

    三、什么是空间域

       空间域又称图像空间(image space)。由图像像元组成的空间。在图像空间中以长度(距离)为自变量直接对像元值进行处理称为空间域处理。

     

    以时间作为变量所进行的研究就是时域

    以频率作为变量所进行的研究就是频域

    以空间坐标作为变量进行的研究就是空间域

    以波数作为变量所进行的研究称为波数域

     

    时域和频域

    最近在上数字图像处理,时域和频域的概念我没有直观的概念,搜索一下,归纳如下:

    1.最简单的解释

    频域就是频率域,

     

    平常我们用的是时域,是和时间有关的,

     

    这里只和频率有关,是时间域的倒数。时域中,X轴是时间,

     

    频域中是频率。频域就是分析它的频率特性!

     

    2. 图像处理中:

     

      空间域,频域,变换域,压缩域等概念!

     

    只是说要将图像变换到另一种域中,然后有利于进行处理和计算

     

    比如说:图像经过一定的变换(Fourier变换,离散yuxua DCT 变换),图像的频谱函数统计特性:图像的大部分能量集中在低,中频,高频部分的分量很弱,仅仅体现了图像的某些细节。

     

    2.离散傅立叶变换

     

    一般有离散傅立叶变换和其逆变换

     

    3.DCT变换

     

    示波器用来看时域内容,频普仪用来看频域内容!!!

     

    时域是信号在时间轴随时间变化的总体概括。

    频域是把时域波形的表达式做傅立叶变化得到复频域的表达式,所画出的波形就是频谱图。是描述频率变化和幅度变化的关系。

    时域做频谱分析变换到频域;空间域做频谱分析变换到波数域;

     

    信号通过系统,在时域中表现为卷积,而在频域中表现为相乘。

     

    无论是傅立叶变换还是小波变换,其实质都是一样的,既:将信号在时间域和频率域之间相互转换,从看似复杂的数据中找出一些直观的信息,再对它进行分 析。由于信号往往在频域比有在时域更加简单和直观的特性,所以,大部分信号分析的工作是在频域中进行的。音乐——其实就是时/频分析的一个极好例子,乐谱 就是音乐在频域的信号分布,而音乐就是将乐谱变换到时域之后的函数。从音乐到乐谱,是一次傅立叶或小波变换;从乐谱到音乐,就是一次傅立叶或小波逆变换。

     

     时域(时间域)——自变量是时间,即横轴是时间,纵轴是信号的变化。其动态信号x(t)是描述信号在不同时刻取值的函数。 频域(频率域)——自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。频谱图描述了信号的频率结构及频率与该频率信号幅度的关系。 对信号进行时域分析时,有时一些信号的时域参数相同,但并不能说明信号就完全相同。因为信号不仅随时间变化,还与频率、相位等信息有关,这就需要进一步分析信号的频率结构,并在频率域中对信号进行描述。 动态信号从时间域变换到频率域主要通过傅立叶级数和傅立叶变换实现。周期信号靠傅立叶级数,非周期信号靠傅立叶变换。

     

    很简单时域分析的函数是参数是t,也就是y=f(t),频域分析时,参数是w,也就是y=F(w) 两者之间可以互相转化。时域函数通过傅立叶或者拉普拉斯变换就变成了频域函数。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/MCSFX/p/10388307.html

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图像处理的时域处理