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  • opencv 写的频率域滤波包含高斯,理想,巴特沃斯低通滤波,
  • dft2d函数为对灰度图进行离散傅里叶变换和反变换 filter2d_freq为对灰度图进行频率域滤波 修改Runner函数中的图片路径然后运行即可
  • 数字图像处理-频率域滤波原理

    千次阅读 2018-06-23 22:53:18
    转自:http://blog.csdn.net/forrest02/article/details/55510711频率域在介绍频率域图像处理之前,先提几个问题。 1.什么是频率域? 2.为什么要在频率域中进行图像处理?频率域的概念 频率域是指从函数的频率...

    转自:http://blog.csdn.net/forrest02/article/details/55510711

    频率域

    在介绍频率域图像处理之前,先提几个问题。 
    1.什么是频率域? 
    2.为什么要在频率域中进行图像处理?

    频率域的概念 
    频率域是指从函数的频率角度出发分析函数,和频率域相对的是时间域。简单说就是如果从时间域分析信号时,时间是横坐标,振幅是纵坐标。而在频率域分析的时候则是频率是横坐标,振幅是纵坐标。 
    举个例子,我们认为音乐是一个随着时间变化的震动。但是如果站在频域的角度上来讲,音乐是一个随着频率变化的震动,这样我们站在时间域的角度去观察你会发现音乐是静止的。同理,如果我们站在时间域的角度观察频率域的世界,就会发现世界是静止的,也是永恒的。这是因为在频率域是没有时间的概念的,那么也就没有了随着时间变化着的世界了。 
    另外,我们需要借助傅立叶变换,才能够在得到函数在频率域中的信息。

    为什么要在频率域中进行图像处理? 
    1). 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; 
    2). 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; 
    3).可以在频率域指定滤波器,做反变换,然后在空间域使用结果滤波器作为空间域滤波器的指导

    傅里叶变换

    谈到频率域,就不得不说傅里叶变换了。傅里叶是18世纪法国的一位伟大的数学家。他最大的贡献在于指出任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦和或者余弦和的形式,每个正弦或者余弦乘以不同的系数(也就是被大家所熟知的傅里叶级数)。无论函数有多复杂,只要它是周期性的,并且满足一定的数学条件,就一定可以用这样的正弦和或者余弦和的形式来表示。甚至在有些情况下,非周期函数也可以用正弦和或者余弦和的形式来表示。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,而不会丢失任何信息。而正是所谓的“傅里叶变换”使得我们可以工作于频率域。

    一维连续函数的fourier变换

    这里写图片描述 
    其中,f(x)表示原函数,F(u)表示变换之后的函数。u为频率域变量。这里写图片描述

    一维连续函数的fourier反变换 
    这里写图片描述 
    这里写图片描述

    。。。公式编辑有点小麻烦,暂时先用截图吧。请允许我小小的偷懒。。。

    注意前面讲过任何周期函数都可以被写成若干个正弦波(余弦波)的叠加。为了便于理解,在网上找了几张图片。 
    这里写图片描述 
    第一幅图是一个郁闷的余弦波cos(x) 
    第二幅图是2个卖萌的余弦波的叠加cos(x)+a.cos(3x) 
    第三幅图是4个“可爱”的余弦波的叠加 
    第四幅图是10个“难受”的余弦波的叠加 
    随着余弦波数量逐渐的增长,最终叠加成一个标准的矩形,大家从中体会到了什么?

    这里写图片描述 
    这里写图片描述 
    f为原图像, 傅里叶变换函数。傅里叶变换将函数的时域(红色)与频域(蓝色)相关联。频谱中的不同成分。频率在频域中以峰值形式表示。 
    //这里原图是一幅动态图,想看效果的朋友,请自行google傅立叶变换,weki上有动态图。

    二维离散傅立叶变换

    图像尺寸为M*N的函数f(x,y)DFT为

    这里写图片描述 
    其中,u=0,1,2,…,M-1;v=0,1,2,…,N-1 
    给出F(u,v)由反DFT反变换可得到f(x,y)

    这里写图片描述

    傅立叶变换的基本概念:

    1.频谱

    这里写图片描述 
    2.相位角

    这里写图片描述

    傅立叶变换的性质:

    1. 共轭对称性

      如果f(x,y)是实函数,则它的傅里叶变换具有 共轭对称性

    这里写图片描述 
    2 . 周期性

    这里写图片描述

    复习:当两个复数实部相等,虚部互为相反数时,这两个复数叫做互为共轭复数.

    周期性和共轭对称性 
    对于一维变换F(u),周期性是指F(u)的周期长度为M,对称性是指频谱关于原点对称

    这里写图片描述 
    通过将原点的变换值移动到频率矩形的中心位置,可简化频谱的 
    视觉分析。这可以通过在计算一维傅立叶变换之前将f(x)乘以 (-1)^x 来完成。

    周期性和共轭对称性举例 
    这里写图片描述 
    通过将原点的变换值移动到频率矩形的中心位置,可简化频谱的视觉分析。这可以通过在计算二维傅立叶变换之前将f(x,y)乘以这里写图片描述![这里写图片描述来完成。 
    3. 平均值

    由二维傅里叶变换的定义

    这里写图片描述 
    所以在原点的傅立叶变换等于图像f(x,y)的平均灰度级 
    4. 卷积定理

    空间域和频率域的基础都是卷积定理

    大小为M×N的两个函数f(x,y)和h(x,y)的离散卷积

    这里写图片描述 
    卷积定理

    这里写图片描述 
    说明 第一个表达式表明: 
    两个空间函数的卷积可以通过计算两个傅立叶变换函数的乘积的逆变换得到。 
    相反,两个空间函数卷积的傅立叶变换恰好等于两个函数的傅立叶变换的乘积

    频率域滤波

    低通滤波器:使低频通过而使高频衰减的滤波器 
    1.被低通滤波的图像比原始图像少尖锐的细节部分而突出平滑过渡部分 
    2.对比空间域滤波的平滑处理,如均值滤波器

    高通滤波器:使高频通过而使低频衰减的滤波器 
    1.被高通滤波的图像比原始图像少灰度级的平滑过渡而突出边缘等细节部分 
    2.对比空间域的梯度算子、拉普拉斯算子

    低通滤波器

    这里写图片描述 
    原图像的频谱 
    这里写图片描述 
    低通滤波器示意图 
    这里写图片描述 
    滤波效果 
    这里写图片描述

    说明:这里的低通滤波,意思就是把频率低的波留下,把频率高的波过滤掉。示意图是经过居中处理的频谱,就是从频谱的中心到四周频率由低到高。示意图表示的是,留下中间低频的,过滤点中心周围高频的部分。我们知道,低频对应的图像中变化不明显的部分,于是,图像就变的非常模糊。这在图像处理中也叫平滑滤波。再介绍一个概念:图像的锐化。就是与平滑化相对,即下面高通滤波器所达到的效果。很明显,图像边缘增强了。

    高通滤波

    原图 
    这里写图片描述 
    原图的频谱 
    这里写图片描述 
    高通滤波器示意图 
    这里写图片描述 
    效果图 
    这里写图片描述 

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  • 版权声明:以下图片截取自《数字图像...频率域滤波:修改一幅图像的傅里叶变换、然后计算其反变换得到处理后的结果;其基本滤波公式如下(中心化): 变换中的低频:与图像中缓慢变化的灰度分量有关(室内的墙面...

    版权声明:以下图片截取自《数字图像处理》冈萨雷斯 一书中。

    1.频率域滤波基础

    1.基础知识
    变化最慢的频率分量(u=v=0)与图像的平均灰度成正比;当我们远离变换的原点是,低频对应于图像中变化缓慢的灰度分量。变换幅度(谱)和相角
    频率域滤波:修改一幅图像的傅里叶变换、然后计算其反变换得到处理后的结果;其基本滤波公式如下(中心化):
    在这里插入图片描述
    变换中的低频:与图像中缓慢变化的灰度分量有关(室内的墙面和室外少云的天空等);
    变换中的高频:由灰度的尖锐过渡造成(边缘和噪声等)。
    低通滤波器(衰减高频而通过低频):模糊一幅图像;
    高通滤波器(衰减低频而通过高频):增强尖锐的细节,但将导致图像对比度的降低。
    DFT是复数阵列,可以将它表示为实部和虚部:
    在这里插入图片描述
    零相移滤波器:等同地影响实部和虚部而不影响相位的滤波器。
    频率域滤波步骤:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    2.空间滤波和频率域滤波
    空间域和频率域滤波间的纽带:卷积定理。
    给定一个空间滤波器,可以用该空间滤波器的傅里叶正变换得到其平吕与表示(傅里叶变换对):
    在这里插入图片描述
    高斯滤波器:
    一个高斯函数的正、反傅里叶变换都是实高斯函数。
    一维频率域高斯滤波器:
    在这里插入图片描述
    使用一个全部带正系数的模板就可以在空间域中实现低通滤波;
    滤波器宽度间的互易关系:频率域滤波器越窄,其衰减的低频越多,引起的模糊越大;在空间域,必须使用较大的模板来增加模糊。
    在这里插入图片描述

    2.使用频率域滤波器平滑图像

    低通滤波器:一幅图像中的边缘和其他尖锐的灰度转变(如,噪声)对其DFT的高频内容有贡献;因此,在频率域平滑(模糊)可通过对高频的衰减来达到。
    1.理想低通滤波器(ILPF)
    其公式如下:
    在这里插入图片描述
    其图示如下:
    在这里插入图片描述
    功率表示:
    在这里插入图片描述
    2.布特沃斯低通滤波器(BLPF)
    n阶布特沃斯低通滤波器:
    当阶数较高时,BLPF接近于理想滤波器;对于较低的阶数值,BLPF更像高斯滤波器。
    在这里插入图片描述
    在空间域的一阶布特沃斯滤波没有振铃现象;在二阶滤波器中,振铃现象通常很难察觉,但更高阶的滤波器中振铃现象会很明显。
    二阶的BLPF是在有效的低通滤波和可接受的振铃特性之间的好的折中。
    在这里插入图片描述
    3.高斯低通滤波器(GLPF)
    二维高斯滤波器:
    在这里插入图片描述
    GLPF的傅里叶反变换也是高斯的,这意味着通过计算式(4.8-6)和式(4.8-7)的IDFT得到的空间高斯滤波器将没有振铃。
    二维GLPF的图示如下:
    在这里插入图片描述

    4.小结
    表4.4:三类低通滤波器
    在这里插入图片描述

    3.使用频率域滤波器锐化图像

    边缘和其他灰度的急剧变化与高频分量有关,所以图像的锐化可在频率域通过高通滤波来实现;高通滤波会衰减DFT中的低频分量而不会扰乱高频信息。
    在这里插入图片描述
    1.理想高通滤波器(IHPF)、布特沃斯高通滤波器(BHPF)、高斯高通滤波器(GFHPF)
    IHPF:
    在这里插入图片描述
    BHPF:
    在这里插入图片描述
    GHPF:
    在这里插入图片描述
    图示:在这里插入图片描述
    2.频率域的拉普拉斯算子
    拉普拉斯算子在频率域的滤波实现:
    在这里插入图片描述
    其中,c=-1,因为H(u,v)时负的。
    在这里插入图片描述
    3.同态滤波
    关键:照射分量和反射分量的分离;
    在这里插入图片描述
    照射分量——慢的变化空间——DFT的低频;
    反射分量——突变、边缘信息——DFT的高频;
    在这里插入图片描述
    同态滤波用于控制照射分量和反射分量:
    在这里插入图片描述

    4.选择性滤波

    1.带阻滤波器和带通滤波器
    兴趣:处理指定的频段或频率矩形的小区域。
    D0:带宽的径向中心;
    W:带宽。
    带阻滤波器:
    在这里插入图片描述
    带通滤波器:
    在这里插入图片描述

    2.陷波滤波器
    陷波滤波器:拒绝(或通过)事先定义的关于频率矩形中心的一个领域的频率(更有用的选择性滤波器)。
    陷波带阻滤波器:用中心已被平移到陷波滤波器中心的高通滤波器的乘积来构造。一般形式如下:
    在这里插入图片描述
    陷波带通滤波器:
    在这里插入图片描述

    5.实现

    1.二维DFT的可分性
    f(x,y)的二维DFT可通过计算f(x,y)的每一行的一维变换,然后,沿着计算结果的每一列计算一维变换来得到。
    在这里插入图片描述
    2.用DFT算法来计算IDFT
    在这里插入图片描述

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  • 本节为opencv数字图像处理(7):频率域滤波的第四小节,频率域滤波的基础公式、步骤与C++实现,频率域滤波的前三小节(频率域滤波的基础概念、取样和取样函数的傅立叶变换以及二维取样定理与二维傅里叶变换),更...

    本节为opencv数字图像处理(7):频率域滤波的第四小节,频率域滤波的基础公式、步骤与C++实现,频率域滤波的前三小节(频率域滤波的基础概念取样和取样函数的傅立叶变换以及二维取样定理与二维傅里叶变换),更偏向于数学概念,围绕傅立叶变换对展开,包括一维、二维、连续、离散傅立叶变换对机器性质以及此基础上得到的采样定理。从本节开始,会更偏向于如何使用频率域滤波来处理图像,本小节的主要内容包括:频率域滤波的基础公式与步骤,以及用C++代码实现的完整过程。

    1. 频率域滤波基础

      频域率滤波由修改一幅图像的傅里叶变换然后计算其反变换得到处理后的结果组成,给定一幅大小为 M × N M\times N M×N的数字图像 f ( x , y ) f(x,y) f(x,y),则基本滤波公式如下:
    g ( x , y ) = ζ − 1 [ H ( u , v ) F ( u , v ) ] g(x,y)=\zeta^{-1}[H(u,v)F(u,v)] g(x,y)=ζ1[H(u,v)F(u,v)]

      其中, ζ − 1 \zeta^{-1} ζ1时IDFT, F ( u , v ) F(u,v) F(u,v)是输入图像 f ( x , y ) f(x,y) f(x,y)的DFT, H ( u , v ) H(u,v) H(u,v)是滤波函数(滤波器/滤波传递函数), g ( x , y ) g(x,y) g(x,y)是滤波后输出的图像,并且函数 F 、 H 、 g F、H、g FHg都是大小与输入图像相同的 M × N M\times N M×N阵列【使用中心堆成的函数可以显著简化 H ( u , v ) H(u,v) H(u,v)的技术条件,这要求 F ( u , v ) F(u,v) F(u,v)也被中心化,可以在变换前使用 ( − 1 ) x + y (-1)^{x+y} (1)x+y乘以输入图像来实现】。通常情况下, H H H是实对称函数而 f f f是是函数,则上式中的IDFT理论上生成实数量,但实际中该反变换通常包含由舍入误差和其他计算错误引起的寄生复数像,因此,通常取IDFT的实部来形成函数 g g g
      考虑一个最简单的滤波器,它在变换的中心处是0,其他处为1。当建立乘积 H ( u , v ) F ( u , v ) H(u,v)F(u,v) H(u,v)F(u,v)时,滤波器将抑制 F ( u , v ) F(u,v) F(u,v)的直流项而通过所有其他项。因为直流项决定图像的平均灰度,所以,将其置为0会把图像的平均灰度减小为0,图像变得更暗,因为均值为0灰度那么必存在负灰度,通常为显示目的将负灰度修剪为0。

      图像经傅里叶变换至频率域,其中的低频与图像中缓慢变换的灰度分量有关,而高频由灰度的尖锐过渡造成。基于此,我们认为衰减高频而通过低频的低通滤波器 H ( u , v ) H(u,v) H(u,v)将模糊一幅图像,具有相反特性的高通滤波器将增强尖锐的细节同时造成图像对比度的降低。如下图所示,第一行是从左到右为低通滤波器,高通滤波器和调整后的高通滤波器(对滤波器加上一个小常数,不影响尖锐性的同时,防止直流项的消除以保留色调),第二行是效果图。
    在这里插入图片描述

    2. 频率域滤波步骤

      频率域滤波分为以下七步:

    • 给定一幅大小为 M × N M\times N M×N的输入图像 f ( x , y ) f(x,y) f(x,y),设置填充参数 P = 2 M , Q = 2 N P=2M,Q=2N P=2M,Q=2N
    • f ( x , y ) f(x,y) f(x,y)添加必要数量的0,形成大小为 P × Q P\times Q P×Q的填充后的图像 f p ( x , y ) f_p(x,y) fp(x,y)
    • ( − 1 ) x + y (-1)^{x+y} (1)x+y乘以 f p ( x , y ) f_p(x,y) fp(x,y)移到其变换的中心;
    • 计算上一步骤得到的图像的DFT,得到 F ( u , v ) F(u,v) F(u,v)
    • 生成一个实对称的滤波函数 H ( u , v ) H(u,v) H(u,v),其大小为 P × Q P\times Q P×Q,中心在 ( P / 2 , Q / 2 ) (P/2,Q/2) (P/2,Q/2)处,用阵列相乘形成乘积 G ( u , v ) = H ( u , v ) F ( u , v ) G(u,v)=H(u,v)F(u,v) G(u,v)=H(u,v)F(u,v),即 G ( i , k ) = H ( i , k ) F ( i , k ) G(i,k)=H(i,k)F(i,k) G(i,k)=H(i,k)F(i,k)
    • 得到处理后的图像: g p ( x , y ) = { r e a l [ ζ − 1 [ G ( u , v ) ] ] } ( − 1 ) x + y g_p(x,y)=\{real[\zeta^{-1}[G(u,v)]]\}(-1)^{x+y} gp(x,y)={real[ζ1[G(u,v)]]}(1)x+y,其中,忽略计算不准确导致的寄生复分量,选择实部,下标p指出处理的是填充的阵列
    • 通过从 g ( x , y ) g(x,y) g(x,y)的左上象限提取 M × N M\times N M×N区域,得到最终处理结果 g ( x , y ) g(x,y) g(x,y)

      示意图和代码如下所示:
    在这里插入图片描述

      C++实现:

    #if 1
    #include "opencv2/opencv.hpp"
    
    int main()
    {
    	cv::Mat input = cv::imread("1.JPG", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    	cv::imshow("step0_ori", input);
    	int w = cv::getOptimalDFTSize(input.cols);
    	int h = cv::getOptimalDFTSize(input.rows);
    	cv::Mat padded;
    	cv::copyMakeBorder(input, padded, 0, h - input.rows, 0, w - input.cols,
    		cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar::all(0));
    	padded.convertTo(padded, CV_32FC1);
    	cv::imshow("step1_padded", padded);
    	for (int i = 0; i < padded.rows; i++)
    	{
    		float* ptr = padded.ptr<float>(i);
    		for (int j = 0; j < padded.cols; j++)
    			ptr[j] *= pow(-1, i + j);
    	}
    	cv::imshow("step2_center", padded);
    	cv::Mat plane[] = { padded,cv::Mat::zeros(padded.size(),CV_32F) };
    	cv::Mat complexImg;
    	cv::merge(plane, 2, complexImg);
    	cv::dft(complexImg, complexImg);
    	cv::split(complexImg, plane);
    	cv::magnitude(plane[0], plane[1], plane[0]);
    	plane[0] += cv::Scalar::all(1);
    	cv::log(plane[0], plane[0]);
    	cv::normalize(plane[0], plane[0], 1, 0, cv::NORM_MINMAX);
    	cv::imshow("dft", plane[0]);
    
    	cv::Mat gaussianBlur(padded.size(), CV_32FC2);
    	float D0 = 2 * 10 * 10;
    	for (int i = 0; i < padded.rows; i++)
    	{
    		float* p = gaussianBlur.ptr<float>(i);
    		for (int j = 0; j < padded.cols; j++)
    		{
    			float d = pow(i - padded.rows / 2, 2) + pow(j - padded.cols / 2, 2);
    			p[2 * j] = expf(-d / D0);
    			p[2 * j + 1] = expf(-d / D0);
    		}
    	}
    	cv::split(gaussianBlur, plane);
    	cv::magnitude(plane[0], plane[1], plane[0]);
    	plane[0] += cv::Scalar::all(1);
    	cv::log(plane[0], plane[0]);
    	cv::normalize(plane[0], plane[0], 1, 0, cv::NORM_MINMAX);
    	cv::imshow("gaussianBlurKernel", plane[0]);
    
    	multiply(complexImg, gaussianBlur, gaussianBlur);
    	cv::split(gaussianBlur, plane);
    	cv::magnitude(plane[0], plane[1], plane[0]);
    	plane[0] += cv::Scalar::all(1);
    	cv::log(plane[0], plane[0]);
    	cv::normalize(plane[0], plane[0], 1, 0, cv::NORM_MINMAX);
    	cv::imshow("gaussianBlurOnDFT", plane[0]);
    
    	cv::idft(gaussianBlur, gaussianBlur);
    	cv::split(gaussianBlur, plane);
    	cv::magnitude(plane[0], plane[1], plane[0]);
    	cv::normalize(plane[0], plane[0], 1, 0, cv::NORM_MINMAX);
    	cv::imshow("idft-gaussianBlur", plane[0]);
    
    	cv::waitKey();
    	return 0;
    }
    #endif
    

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  • 多数图像滤波例子是处理图像增强问题。

    思维导图
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    多数图像滤波例子是处理图像增强问题。

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  • 频率域滤波 时域(时间域):描述数学函数或物理信号与时间的关系,例如一 个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。 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。...
  • 作者是一名在读的硕士研究僧,方向是机器视觉。由于视觉是一门相对复杂的学科,作者在课堂上学到的东西只是非常浅显的内容,我们老师说是,领...作者使用的是冈萨雷斯的《数字图像处理(Matlab版)》,打算先用ma...
  • 一)空间域滤波与频率域滤波  1)空间域滤波  空间域滤波是指在图像空间中借助模板对图像领域进行操作,处理图像每一个像素值。主要分为线性滤波和非线性滤波两类,根据功能可分为平滑滤波器和锐化滤波器。...
  • 利用频率域滤波方法去掉图像“house”中的竖条纹 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 将gif图片转换成可识别图像 gif = cv2.VideoCapture('house.gif') ret, frame = gif.read...
  • 数字图像处理——第四章(频率域滤波) 一、傅里叶变换基础知识 1. 复数 2. 傅里叶级数、傅里叶变换 3. 冲激函数及其取样(筛选)性质 4. 一维连续函数傅里叶变换对 5. 一维离散傅里叶变换对(DFT) 6. 二维连续...
  • 很多情况下,频率域滤波和空间域滤波可视为对于同一图像增强问题的殊途同归的两种解决方式。一些在空间域困难的增强任务,在频率域中变得非常普通。 傅里叶级数:任何周期函数可表示为不同频域的正弦和/或余弦之和的...
  • 频率域滤波(2)

    2019-10-02 11:44:13
    一、频率域滤波的基本步骤: 1)使用函数tofloat把输入图像转换为浮点图像(im2double函数也可以) [f,revertclass] = tofloat(f)  2)使用函数paddedsize获得填充参数 PQ = paddedsize(size(f)); ...
  • 一、在频率域中直接生成滤波器 1,创建用于实现频域滤波器的网格数组的M函数 要在频域内生成一个滤波器,创建一个能够计算任何一点到频率矩形中指定点的距离的M函数是基础的一步。 M函数代码如下: function [U,...
  • F=fft2(f,p,q) p,q为填充的尺寸(滤波需要) 傅里叶谱(元素幅度)S=abs(F) imshow(S,[]) 原点移到中心fc=fftshift(F) (频域滤波不需要) 计算反正切(相角)phi=atan2(I,R) 空域滤波器获得频域滤波器 %频域滤波 ...
  • 频率域滤波的MATLAB设计与实现_课程设计 综合课程设计设计题目 频率域滤波的 MATLAB 设计与实现专业名称班级学号学生姓名指导教师设计时间目 录摘 要 .- 3 -1. 数字图像处理 - 1 -1.1 发展概况: .- 1 -1.2 关键技术...
  • 图像处理设计主要有以下几种处理:图像增强(灰度变换、直方图增强、空间域滤波、频率域滤波)、图像分割、图像配准等等。 图像增强图像增强作为基本的图像处理技术,目的在于通过对图像进行加工使其比原始图像...
  • 写在前面的话 作者是一名在读的硕士研究僧,方向是机器视觉。由于视觉是一门相对复杂的学科,作者在课堂上学到的东西只是非常浅显的内容,我们老师说是,领我们进...作者使用的是冈萨雷斯的《数字图像处理(Matla...
  • 频率域滤波 低通滤波器:使低频通过而使高频衰减的滤波器 1.被低通滤波的图像比原始图像少尖锐的细节部分而突出平滑过渡部分 2.对比空间域滤波的平滑处理,如均值滤波器 高通滤波器:使高频通过而使低频...

空空如也

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频率域滤波图像增强