频率域滤波器

除了之前说的从空间滤波器中获得频率域滤波器,还可以从频率域中直接生成滤波器,这些滤波器被规定为距滤波器中心点的距离不同的函数.可以创建一个用于实现频率滤波器的网格数组,最主要的是需要计算任何点到频率矩形中一个指定点的距离函数,FFT(快速傅里叶)算法是假设变换的原点位于频率矩形的左上角,因此需要将原点平移到频率矩形的中心,用fftshift.网格数组如下: %(频域滤波函数) 提供了距离计算及其所需的网格数组 function [U,V] = dftuv(M,N) u=0:(M-1); v=0:

openCV中频率域增强的傅里叶变换已经比较成熟了,在他的官方tutorials文档里有一个完整的得到频谱图的例子,如下: #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <iostream> int main(int argc, char **

这节来介绍一下频率域滤波. 在空间域内,我们是直接对像素进行操作以增强图像的有用信息.像高斯平滑,是取一个模板与图像进行卷积操作,得到处理后的图像.不同的变换域可以很方便的解决某种问题,例如空间域中值滤波是取一个区域的中值替代中间像素的灰度,可以很好的去除椒盐噪声例如下图中的(1)(2)(3).           (1)原图        (2)带有椒盐噪声的图像 (3)图像(2)复原之后的图像 (4)部分区域带有周期噪声 但不是所有的图像都可以在空间域进行图像的增强,有的时候都不知道用什么滤

1.理解傅里叶变换 如果是理工科的学生 ,在高等数学和信号处理的课程中应该就已经学习过Fourier变换 ,但是这里还是进行一个简单的基本学习和理解,为时域转频域提供一个基础理论概念. 1.什么是傅里叶级数 周期函数的fourier级数是由正弦函数和余弦函数组成的三角级数.这里首先说结论周期为T的任意周期性函数f(t),若满足以下迪利克雷条件: 在一个周期内只有有限个不连续点: 爱一个周期内只有有限个极大和极小值 积分$\int_{-\frac{-T}{2}}^{\frac{T}{2}}|f(t

1. 频率域去噪基本实现思想:首先将原始图像通过一些积分变换,将其变换到频率域,接着再通过频率域对其进行操作,得到的结果再反变换到空间域中,进而使图像得到增强.根据傅里叶频谱的特性可得到,图像的平均灰度级对应于频率为0成分,当从傅里叶变换的原点离开时,图像的慢变化分量对应着低频滤波,比如一幅图像中较平的区域:当再进一步离开原点时,较高的频率开始对应图像中变换越来越快的灰度级,它们反映了一幅图像中物体的边缘和灰度级突发改变和噪声部分的图像成分.频率域图像增强正是基于这种原理,通过对图像的傅里叶频谱

首先是一些傅里叶变换的基础知识:点我 滤波器:点我

这篇文章实际上是笔者在学习冈萨雷斯 数字图像处理 matlab 版本 的第四章时,自己动手在matlab里敲入书上的程序实验得到的. 这个DFT的滤波步骤很重要,应该弄清楚. 1,  使用函数paddedsize()获得填充参数 FQ=paddedsize(size(I));%I为原始图像灰度矩阵 2,  得到使用填充的傅里叶变换 F=fft2(I,PQ(1,),PQ(2)); 3,  使用任何一种方法,例如lpfilter()生成一个大小为PQ(1)*PQ(2)的滤波函数H.这个函数如果居中,

摘自http://imgtec.eetrend.com/blog/4564 一.基本的灰度变换函数 1.1图像反转 适用场景:增强嵌入在一幅图像的暗区域中的白色或灰色细节,特别是当黑色的面积在尺寸上占主导地位的时候. 1.2对数变换(反对数变换与其相反) 过程:将输入中范围较窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值. 用处:用来扩展图像中暗像素的值,同时压缩更高灰度级的值. 特征:压缩像素值变化较大的图像的动态范围. 举例:处理傅里叶频谱,频谱中的低值往往观察不到,对数变换之后细节更加丰富. 1

卷积定理 函数空间域的卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积.对应地,频率域的卷积与空间域的乘积存在对应关系. 即: 由卷积定理可知所有频域的滤波理论上都可以转化为空域的卷积操作. 给定频率域滤波器,可对其进行傅里叶逆变换得到对应的空域滤波器:滤波在频域更为直观,但空域适合使用更 小的滤波模板以提高滤波速度.因为相同尺寸下,频域滤波器效率高于空域滤波器,故空域滤波需要一个更小尺 寸的模板近似得到需要的滤波结果. 空域卷积 将模板在图像中逐像素移动,将卷积核的每个元素分别和图像矩阵对应位置元素相乘