定义 数字图像处理_数字图像的定义 - CSDN
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  • 数字图像处理基本概念

    千次阅读 2019-05-18 19:14:27
    数字图像:每一个数字图像都是一个像素点矩阵,这个矩阵包含所有像素点的强度值 像素点:最小的图像单元,一张图像由好多的像素点组成。像素就是图像的尺寸 位图:也称点阵图,它是由许多点组成的,这些点称为像素...

    数字图像:每一个数字图像都是一个像素点矩阵,这个矩阵包含所有像素点的强度值

    像素点:最小的图像单元,一张图像由好多的像素点组成。像素就是图像的尺寸

    位图:也称点阵图,它是由许多点组成的,这些点称为像素。当许多不同颜色的点组合在一起后,便构成了一副完整的图像。 位图可以记录每一个点的数据信息,从而精确地制作色彩和色调变化丰富的图像。但是,由于位图图像与分辨率有关,它所包含的图像像素数目是一定的,若将图像放大到一定程度后,图像就会失真,边缘出现锯齿。

    灰度:表示图像像素明暗程度的数值,也就是黑白图像中点的颜色深度。若灰度级为256,灰度值的范围一般从0到255,白色为255 ,黑色为0。灰度值指的是单个像素点的亮度,灰度值越大表示越亮。灰度级表明图像中不同灰度的最大数量灰度级越大,图像的亮度范围越大。在单色图中, intensity 是 强度  gray scale 是灰度。而强度一般由光源的能量和物体反射能量的比例的乘积决定,所以如果能量很低,颜色就很暗,极限就是能量为0,是黑色,而能量很大,就很亮,最大为255白色。

    通道:把图像分解成一个或多个颜色成分;①单通道:一个像素点只需一个数值表示,只能表示灰度,0为黑色; ②三通道:RGB模式,把图像分为红绿蓝三个通道,可以表示彩色,全0表示黑色;③四通道:在RGB基础上加上alpha通道,表示透明度,alpha=0表示全透明

    深度:深度即位数(比特数)①位深:一个像素点所占的总位数,也叫像素深度、图像深度等,其中位深 = 通道数 × 每个通道所占位数  ②256色图:n位的像素点可以表示2^n种颜色,称2^n色图,n=8时为256色图 ③8位RGB与8位图:前者的位数指每个通道所占的位数,后者指整个像素点共占的位数,其中8位RGB是一个24位图,也称为真彩

    对比度:指不同颜色之间的差别。对比度越大,不同颜色之间的反差越大,即所谓黑白分明,对比度过大,图像就会显得很刺眼。对比度越小,不同颜色之间的反差就越小。对比度=最大灰度值/最小灰度值

    亮度:指照射在景物或图像上光线的明暗程度。图像亮度增加时,就会显得耀眼或刺眼,亮度越小时,图像就会显得灰暗。

    色相:颜色,调整色相就是调整景物的颜色,例如,彩虹由红、橙、黄、绿、青、蓝、紫七色组成,那么它就有七种色相。顾名思义即各类色彩的相貌称谓,如大红、普蓝、柠檬黄等。色相是色彩的首要特征,是区别各种不同色彩的最准确的标准。事实上任何黑白灰以外的颜色都有色相的属性,而色相也就是由原色、间色和复色来构成的

    色调:各种图像色彩模式下原色的明暗程度,级别范围从0到255,共256级色调。例如对灰度图像,当色调级别为255时,就是白色,当级别为0时,就是黑色,中间是各种程度不同的灰色。在RGB模式中,色调代表红、绿、蓝三种原色的明暗程度,对绿色就有淡绿、浅绿、深绿等不同的色调。色调是指色彩外观的基本倾向。在明度、纯度、色相这三个要素中,某种因素起主导作有用,可以称之为某种色调

    饱和度:指图像颜色的浓度。饱和度越高,颜色越饱满,即所谓的青翠欲滴的感觉。饱和度越低,颜色就会显得越陈旧、惨淡,饱和度为0时,图像就为灰度图像。可以通过调整电视机的饱和度来进一步理解饱和度的概念。

    频率:灰度值变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度。低频就是颜色缓慢地变化,也就是灰度缓慢地变化,就代表着那是连续渐变的一块区域,这部分就是低频。 高频就是频率变化快,即相邻区域之间灰度相差很大,这就是变化得快。图像中,一个影像与背景的边缘部位的频率高,即高频显示图像边缘。图像的细节处也是属于灰度值急剧变化的区域,正是因为灰度值的急剧变化,才会出现细节。另外噪声(即噪点)也是这样,在一个像素所在的位置,之所以是噪点,就是因为它与正常的点颜色不一样了,灰度有了快速地变化。固有“图像的低频是轮廓,高频是噪声和细节”。

    空域:也叫空间域,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。

    频域: 也叫频率域,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

    图像分辨率:每英寸图像内的像素点数。分辨率越高,像素的点密度越高,图像越逼真。

    空间分辨率:图像中可辨别的最小细节的度量,如果一幅图像的尺寸为MxN,表明在成像时采集了MxN个样本,空间分辨率是MxN。

    灰度分辨率:在灰度级中可分辨的最小变化,在数字图像处理教程中,灰度分辨率指的是色阶,色阶是表示图像亮度强弱的指数标准,也就是我们说的色彩指数。灰度分辨率指亮度,和颜色无关,但最亮的只有白色,最不亮的只有黑色。

    颜色空间(也称为“颜色模型”):描述颜色的三维空间坐标系,一个颜色定义为颜色空间的一个点。

    1.灰度模式:“灰度”模式可以表现出丰富的色调,但是也只能表现黑白图像。“灰度”模式图像中的像素是由8位的分辨率来记录的,能够表现出256种色调,从而使黑白图像表现的更完美。灰度模式的图像只有明暗值,没有色相和饱和度这两种颜色信息。其中,0%为黑色,100%为白色,K值是用来衡量黑色油墨用量的。使用黑白和灰度扫描仪产生的图像常以灰度模式显示。

    2.位图模式:“位图”模式的图像又叫黑白图像,它用黑、白两种颜色值来表示图像中的像素。其中的每个像素都是用1 bit的位分辨率来记录色彩信息的,占用的存储空间较小,因此它要求的磁盘空间最少。位图模式只能制作出黑、白颜色对比强烈的图像。如果需要将一副彩色图像转换成黑白颜色的图像,必须先将其转换成“灰度”模式的图像,然后再转换成黑白模式的图像,即“位图”模式的图像。

    转载于“https://blog.csdn.net/u010608296/article/details/84799265

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  • 数字图像处理》- 入门概念

    万次阅读 2019-06-04 21:55:05
    文章目录一、数字图像处理的概念 一、数字图像处理的概念 图像:图像可以定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间坐标,而f在任意坐标(x,y)处的幅度称为图像在该点处的亮度或者灰度。 数字图像:指图像f(x,y)...

    一、数字图像处理的概念

    1. 图像:图像可以定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间坐标,而f在任意坐标(x,y)处的幅度称为图像在该点处的亮度(图像的明亮程度)或者灰度
    2. 数字图像:指图像f(x,y)在空间坐标和亮度的数字化,数字图像由有限的元素组成,每一个元素都有一个特定的位置和幅值,这些元素称为图片元素、图像元素或像素
    3. 数字图像处理:是指借用数字计算机处理数字图像,既包括输入输出都是图像的处理,也包括从图像中提取特征的过程。
    4. 灰度图像可以看成一个矩阵,也可以看成一个二维离散函数

    二、认识 MATLAB

    MATLAB桌面是MATLAB的主要工作环境,它是针对诸如运行MATLAB命令、观察输出、编辑和管理文件与变量、观察回话历史等任务的一个图形工具集。

    1. 命令窗口:输入MATLAB命令的地方,可以调用MATLAB函数,或者给变量赋值

    2. 常用命令:
      clear:从工作空间删除所有变量
      clc:清除命令窗口的内容
      edit:打开编辑器

    3. 获取帮助在这里插入图片描述
      需要注意的是需要注册账户才可以使用MATLAB的帮助文档。
      在这里插入图片描述

    三、数字图像的表示

    1. 彩色图像:是由多幅单色图像组合而成,比如在RGB彩色系统中,一副彩色图像是由三幅单色图像组成的,这三幅图像分别称为
      红®、绿(G)、蓝(B)原色图像

    2. 图像关于x坐标、y坐标和幅度是连续的,将这样的一幅图像转换成数字形式,要求对坐标和幅度进行数字化。将坐标值数字化称为采样,将幅值数字化称为量化,因此当x,y和幅值f都是有限的、离散的量时,我们称该图像为数字图像
      其他解释:
      对于一幅图像,我们可以将其放入坐标系中,这里取图像左上定点为坐标原点,x 轴向右,和笛卡尔坐标系x轴相同;y 轴向下,和笛卡尔坐标系y轴相反。这样我们可将一幅图像定义为一个二维函数 f(x,y),图像中的每个像素就可以用 (x,y) 坐标表示,而在任何一对空间坐标 (x,y) 处的幅值 f 称为图像在该点的强度或灰度,当 x,y 和灰度值 f 是有限离散数值时,便称该图像为 数字图像

    3. 坐标约定:采样和量化得到的是一个实数矩阵
      (1)多数图像处理书籍中使用的坐标约定: 假设对一幅图像f(x,y)采样后得到一个M行、N列的图像,称这幅图像的大小为M x N,离散的坐标都取整数值,坐标原点在(0,0)处,其中x的范围(0 ~ M-1),y的范围(0 ~ N-1)
      在这里插入图片描述
      灰度图像可以看成一个矩阵,也可以看成一个二维离散函数

      (2)图像处理工具箱中所用的坐标约定:使用(r,c)来表示行和列,坐标原点在(1,1)处,其中r的范围(1 ~ M),c的范围(1 ~ N)
      在这里插入图片描述

    (3)空间坐标的坐标约定:不太常用,以x表示列,y表示行

    1. 图像的矩阵表示
      提示:矩阵是二维的,阵列可以是任意有限维
      在这里插入图片描述
      等式的右边定义的是一幅数字图像,这个阵列的每个元素都称为图像元素、图画元素或者像素每一个元素都有一个位置和幅值
      例如:
      在这里插入图片描述
      其中f(1,1)等于f(0,0),符号f(p,q)表示第p行和第q列的元素
      一个1 x N 的矩阵称为一个行向量,一个M x 1 的矩阵称为一个列向量,一个1x1的矩阵被称为标量

    2. MATLAB中的矩阵存储在名如A、a、RGB等的变量中,变量必须以字母开头,只能有数字、字母和下划线组成

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  • 数字图像处理定义

    千次阅读 2011-06-08 20:27:00
    数字图像处理方法的研究源于两个主要应用领域:(1)为了便于人们分析而对图像信息进行改进;(2)为了使机器具有类似于人类的分析和理解图像的能力而进行的各种分析和研究;一幅图像可以定义为一个二维函数f(x,y),...

    数字图像处理方法的研究源于两个主要应用领域:(1)为了便于人们分析而对图像信息进行改进;(2)为了使机器具有类似于人类的分析和理解图像的能力而进行的各种分析和研究;

    一幅图像可以定义为一个二维函数f(x,y),这里,xy是空间坐标。在任何一个空间坐标(x,y)上的幅值f称为图像在该点的强度或者灰度。当x,y,f为有限的、离散的数值时,称其为图像。简单点说,数字图像是由有限的元素组成的,每一个元素都有一个特定的位置和幅值,这些元素被称为图像的元素或像素。

    图像处理的研究范畴很广,这里,我斗胆把图像处理的应用分为三个部分:

    (1)灰度化、色彩增强、去噪声、调亮度、局部修复、模糊化;这个范畴最典型的应用就是Photoshop.

    (2)图像区域分割,提取轮廓等;例如,在遥感地理信息系统,经常对航拍图片进行分析,来判断某个区域的环境污染情况。

    (3)基于图像的内容分析、理解和识别;诸如车牌识别、虹膜识别、人脸识别都属于该范畴。

    需要说明的是,(1)应该说是图像处理领域最简单,最容易的,可以说是纯粹的“图像处理”。(3)是最复杂,最难的领域,它属于计算机视觉的范畴,最终的目的是让机器(一般指计算机)具有人类的视觉功能,能够对所看到的东西进行智能分析和理解。不仅涉及到简单的图像处理,而且要结合模式识别,机器学习方面的知识。

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  • 数字图像处理期中学习报告

    千次阅读 2018-09-07 19:26:28
    数字图像处理数字图像处理 一学习内容总结 第一章 绪论 1 什么是数字图像处理 2 使用数字图像处理领域的实例 3 数字图像处理的基本步骤 4 图像处理系统的组成 第二章 数字图像处理基础 1 视觉感知要素 2 光和电磁...

    数字图像处理


    一、学习内容总结

    1. 第一章 绪论

    本章主要有几个目的:

    1. 定义我们称之为数字图像处理领域的范围;
    2. 通过考察几个领域,给出图像处理技术状况的概念;
    3. 讨论图像处理用到的几种方法;
    4. 概述通用目的的典型图像处理系统的组成。

    1.1 什么是数字图像处理

    我们给出一些定义:

    • 强度灰度:一幅图像可以被定义为一个二维函数 f(x,y),其中 x,y 是空间(平面)坐标,而在任何一处的幅值 f 被称为在该点的灰度或强度。
    • 数字图像:当 x,y 或灰度值 f有限的离散数值时,称该图像为数字图像。也就是说数字图像是由有限数量的元素组成,每个元素都有特定的位置和幅值。这些元素被称为图画元素图像元素像素
    • 数字图像处理 : 指用特定的计算机来处理数字图像。

    本书中将数字图像处理界定为其输入和输出都是图像的处理。

    1.2 使用数字图像处理领域的实例

    • 伽马射线成像:医学和天文。
    • X射线成像:最早用于成像的电磁辐射源之一,医学诊断。
    • 紫外波段成像 :荧光显微镜。
    • 可见光及红外线成像 :可见显微镜技术,遥感,天气预测和预报,红外卫星图像,自动视觉检测,检测丢失的部件,指纹图像。
    • 微波波段成像 :雷达。
    • 无线电波段成像 :天文学和医学(核磁共振)。
    • 其他方式 :声波成像,电子显微镜方法,(由计算机产生的)合成图像。

    1.3 数字图像处理的基本步骤

    这里写图片描述

    1.4 图像处理系统的组成

    这里写图片描述

    2. 第二章 数字图像处理基础

    本章主要介绍数字图像处理一些基本概念

    2.1 视觉感知要素

    • 人眼的结构

      重点介绍视网膜里的两类光感受器

      • 锥状体 :对颜色高度敏感,这种视觉称为白昼视觉或者亮视觉。高照明水平下执行。
      • 杆状体 :没有彩色感觉,对低照明度敏感,称为暗视觉或微光视觉。低照明水平下执行。
    • 亮度适应与辨别

      • 亮度适应现象 :视觉系统不能同时在一个范围内工作,它是通过改变其整个灵敏度来完成这一较大变动的。
      • 韦伯比 :较大:亮度辨别能力较差;反之,较好。
    • 感知亮度 不是简单的强度的函数

      • 视觉系统往往会在不同强度区域的边界处出现“下冲”或“上冲”现象。
      • 同时对比、错觉

    2.2 光和电磁波谱

    • 电磁波是能量的一种,任何有能量的物体都会释放电磁波谱。它可以用 波长 (λ)、频率(v)或能量(E) 来描述,其中

    λ=c/v

    E=hv

    • 光是一种特殊的电磁辐射,可以被人眼感知。
      • 单色光 是没有颜色的光,也成为无色光。唯一属性就是它的强度或者大小,用 灰度级 来表示。单色图像常被称为 灰度图像
      • 彩色光源 的质量可以用发光强度、光通量和亮度 来表示。

    2.3 图像感知和获取

    • 图像获取方式

      • 使用单个传感器来获取图像
      • 使用条带传感器获取图像
      • 使用传感器阵列获取图像
    • 简单的图像形成模型

      用形如 f(x,y) 的二维函数来表示图像,那么:

      0<f(x,y)<

      f(x,y) 可以用两个分量来表征:

      • 入射分量 入射到被观察场景的光源照射总量,用i(x,y) 表示;
      • 反射分量 场景中物体所反射的光照总量,用r(x,y) 表示。

      所以有:

      f(x,y)=i(x,y)r(x,y),0<i(x,y)<,0<r(x,y)<1

    2.4 图像取样和量化

    • 取样和量化的基本概念

      • 取样 :对坐标值进行数字化
      • 量化 : 对幅值数字化

      数字图像的质量在很大程度上取决于取样和量化中所用的样本数灰度级

    • 数字图像表示

      用数列矩阵来表示一幅数字图像。在实数矩阵中,每个元素称为图像单元、图像元素或像素。

      对比度 一幅图像最高和最低灰度级间的灰度差为对比度。

      存储数字图像所用的比特数为:

      b=M×N×k,M=Nb=N2k

      灰度级数L=2k

    • 空间和灰度分辨率

      • 空间分辨率 :图像中可辨别的最小细节的度量。在数量上,表示每单位距离线对数和每单位距离点数是最通用的度量(必须针对空间单位来规定才有意义)。
      • 灰度分辨率 :指在灰度级中可分辨的最小变化。
    • 图像内插

      用已知数据来估计未知位置的数据处理。是基本的图像重取样方法。可以处理图像的放大和缩小。

    2.5 像素间的基本关系

    • 相邻像素

      位于坐标 (x,y) 处的像素 p 有4个水平和垂直上的相邻像素,用 N4(p) 表示;有四个对角相邻像素,用 ND(p) 表示。如果 p 位于图像边界,则某些邻点可能 落在图像外边。

    • 邻接性、连通性、区域和边界

      • 4邻接、8邻接、混合邻接
    • 距离度量

      • 欧氏距离(圆)
      • D4 城市街区距离(菱形)
      • 棋盘距离(正方形)

    2.6 常用数学工具介绍

    • 阵列和矩阵操作
    • 线性操作和非线性操作
    • 算术操作
    • 集合和逻辑操作
      • 基本集合操作
      • 逻辑操作
      • 模糊集合
    • 空间操作
      • 单像素操作
      • 邻域操作
      • 几何空间变换与图像配准
    • 向量和矩阵操作
    • 图像变换

    3.第三章

    3.1 背景知识

    • 空间域 就是简单的包含图像像素的平面。空间域处理可用以下方式表示:

    g(x,y)=T[f(x,y)],T(x,y)

    • 灰度变换函数
      s=T(r),r,s

    3.2 基本灰度变换函数

    • 图像反转

      得到灰度范围为 [0,L1] 的一幅图像的反转图像:(得到等效的照片底片)

      s=L1r

    • 对数变换

      对数变换的通用形式:

      s=clog(1+r)

      扩展图像中暗像素的值,同时压缩更高灰度级的值。反对数变换的作用与此相反。

    这里写图片描述

    • 幂律变换(伽马)变换

      基本形式:

      s=crγ

      γ<1 变亮,大于1变暗,c=γ=1 恒等变换。

    这里写图片描述
    * 分段线性变换函数
    * 对比度拉伸:扩展图像灰度级动态范围处理,因此它可以跨越记录介质和显示装置的全部灰度范围。

    根据$r,s$ 的取值,变换可以为线性函数和阈值处理函数。
    
    • 灰度级分层:突出特定图像灰度范围的亮度。有两种方法:

      • 突出范围 [A,B] 内的灰度,并将所有其他灰度降低到一个更低的级别;
      • 突出范围[A,N] 内的灰度,并保持所有其他灰度级不变。
    • 比特平面分层:突出特定比特为整个图像外观作贡献。

      • 4个高阶比特平面,特别是最后两个比特平面,包含了在视觉上很重要的大多数数据。
      • 低阶比特平面在图像中贡献更精细的灰度细节。

      得出结论:储存四个高阶比特平面将允许我们以可接受的细节来重建原图像。这样可减少50%的存储量。

    3.3 直方图的处理

    • 理论基础:若一幅图像的像素倾向于占据可能的灰度级并且分布均匀,则该图像会有高对比度的外观并展示灰色调的较大变化。

    • 直方图均衡:

      • 灰度范围为 [0,L1] 的数字图像的直方图是离散函数 h(rk)=nk,其中 rk 是第 k 级灰度值,nk 是图像中灰度为rk 的像素的个数。
      • 通过转换函数T(rk)变换,得到直方图均衡化。
      • 应用:自适应对比度增强。
    • 直方图匹配:用于处理后有特殊直方图的方法。

    • 局部直方图处理:以图像中每个像素邻域中的灰度分布为基础设计变换函数,来增强图像中小区域的细节。

    • 在图像增强中使用直方图统计:提供这样一种增强图像的方法:

      在仅处理均值和方差时,实际上直接从取样值来估计它们,不必计算直方图。这些估计被称为取样均值和取样方差。

    3.4 空间滤波基础

    • 空间滤波机理

      • 空间滤波器的组成:
      • 一个邻域
      • 对该邻域包围的图像像素执行的预定义操作

      滤波产生的是一个新像素,新像素的坐标等于邻域中心的坐标,像素的值是滤波操作的结果。

    • 空间相关与卷积

      • 相关:滤波器模板移过图像并计算每个位置乘积之和的处理。一个大小为m×n 的滤波器与一幅图像 f(x,y) 做相关操作,可表示为w(x,y)f(x,y)
      • 卷积:与相关机理相似,但滤波器首先要旋转180o 一个大小为m×n 的滤波器与一幅图像 f(x,y) 做j卷积操作,可表示为w(x,y)f(x,y)

    3.5 平滑空间滤波器

    用于模糊处理和降低噪声。

    • 平滑线性滤波器(均值滤波器)

      它使用滤波器确定的邻域内像素的平均灰度值代替图像中每个像素的值。应用:

      • 降低噪声
      • 灰度级数量不足而引起的伪轮廓效应的平滑处理
      • 去除图像的不相关细节
    • 统计排序(非线性)滤波器

      最有代表性的是中值滤波器 ,特点:

      • 将像素邻域内灰度的中值(在中值计算中,包括原像素值)代替该像素的值;
      • 对处理脉冲噪声(椒盐噪声)非常有效。

    3.6 锐化空间滤波器

    • 拉普拉斯算子:最简单的各向同性微分算子,是一个线性算子。因其为微分算子,因此强调的是图像中灰度的 突变而不是灰度级缓慢变换的区域。

    • 非锐化隐蔽和高提升滤波:从原图像中减去一部分非锐化的版本。步骤:

      • 模糊原图像
      • 从原图像减去模糊图像
      • 将模板加到原图像上
    • 梯度:图像处理中的一阶微分用梯度实现。对于函数f(x) ,在坐标(x,y) 处的梯度定义为二维列向量。它指出在位置f(x,y)f的最大变化率方向。

      应用:边缘增强。

    4.第四章

    本章主要为傅里叶变换的原理打一个基础,并介绍在基本的图像滤波中如何使用傅里叶变换。

    4.1. 基本概念

    • 傅里叶概念:任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦和或余弦和的形式,每个正弦项和或余弦项乘以不同的系数(傅里叶级数)。
    • 傅里叶变换:在非周期函数用正弦和或余弦和乘以加权函数的积分来表示的公式。
    • 介绍复数、傅里叶级数、冲击及其取样特征、连续函数的傅里叶变换以及之前提过的卷积。

    4.2. 取样与取样函数中的傅里叶变换

    • 取样

      在连续函数f(x,y) 中模拟取样的一种方法是:用一个ΔT 单位间隔的冲击串作为取样函数去乘以f(t) .

    • 取样函数的傅里叶变换

      空间域来两个函数乘积的傅里叶变换是两个函数在频率域的卷积。

    • 取样定理

      如果以超过函数最高频率的两倍的取样来获取样本,连续的带限函数可以完全从它的样本集来恢复。

    4.3. DFT小结

    在课本上,作者给了我们详细的总结:

    这里写图片描述
    这里写图片描述
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    4.4. 频率域滤波

    • 步骤
      • 等到填充参数PQ
      • 形成大小为P×Q 的填充后的图像fp(x,y)
      • (1)x+y 乘以fp(x,y)移到其变换中心
      • 计算上一步骤的DTF,得到F(u,v)
      • 生成实的、对称的滤波函数H(u,v)
      • 得到处理后的图像gp(x,y)
      • gp(x,y) 的做上限提取M×N区域 ,得到最终的处理结果g(x,y)
    • 空间域与频率域间的纽带是卷积定理。

    4.5. 使用频率域滤波器平滑图像

    三种低通滤波器来平滑图像

    • 定义总结

    这里写图片描述

    • 特性
      • 理想低通滤波器(ILFP)
      • 特性:模糊和振铃。
      • 布特沃斯低通滤波器(BLPF)
      • 特性:随着阶数增高,其振铃和负值变明显。(一阶时无)
      • 高斯低通滤波器(GLPF)
      • 特性:无振铃

    4.6. 使用频率域滤波器锐化图像

    • 三种高通滤波器来锐化图像
      • 定义总结

    这里写图片描述
    * 特性

    * 理想高通滤波器(IHPF)
      * 有振铃
    * 布特沃斯高通滤波器(BHPF)
      * 比IHPF更平滑
    * 高斯低通滤波器(GHPF)
      * 比前两个更平滑,即使微小物体和细线条得到的结果也比较其清晰
    
    • 其他方式

      • 拉普拉斯算子
      • 钝化模板、高提升滤波和高频强调滤波
      • 同态滤波

    4.7.选择性滤波器

    处理指定频段或者频率域的小区域

    • 带阻滤波器和带通滤波器

      • 带阻滤波器
        这里写图片描述

      • 带通滤波器

      • 通过1减去带阻得到。

    • 陷波滤波器:拒绝事先定义的关于频率矩形中心的一个邻域的频率。

      • 陷波带阻滤波器

      用中心已被平移到陷波滤波中心的高通滤波器的乘积来构造。

      • 陷波带通滤波器

      通过1减去带阻得到。

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