频率域图像处理

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 **

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

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:

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. 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

从滤波器处理效果的尖锐程度,可以将他们分为三种类型:理想滤波器.巴特沃斯滤波器.高斯滤波器.他们的尖锐程度也是依次递减. 再从滤波的通过范围看,这三种滤波器都有低通.高通.带通.带阻四个版本. 下面将他们的的公式贴出来,就一目了然啦. 理想低通滤波器: 理想高通滤波器: 理想带阻滤波器: 这里: 巴特沃斯低通滤波器: 巴特沃斯高通滤波器: 巴特沃斯带阻滤波器: W是带宽 高斯低通滤波器 高斯高通滤波器 高斯带阻滤波器

注:本系列来自于图像处理课程实验,用Matlab实现最基本的图像处理算法 本文章是Matlab图像处理系列的第二篇文章,介绍了空间域图像处理最基本的概念----模版和滤波器,给出了均值滤波起和中值滤波器的Matlab实现,最后简要讨论去躁效果. 1.空间域增强 (1)模版运算 图像处理中,模版可以看作是n*n(n一般是奇数)的窗口,模版连续地运动于整个图像中,对模版窗口范围内的像素做相应处理. 模版运算主要分为: 模版卷积 模版排序 模版卷积是把模版内像素的灰度值和模版中对应的灰度值相乘,求平均

1.1. MATLAB数字图像处理1 1.2. <MATLAB实用教程(第二版)>((美)穆尔 著)[简介_书评_在线阅读] - 当当图书.html1 1.3. 数字图像处理(MATLAB版)(第二版)(本科教学版)2 1.1. MATLAB数字图像处理 第1章 图像处理与MATLAB2007a简介 第2章 图像的编码和解码 第3章 图像复原 第4章 图像处理的相关操作 第5章 图像频域变换 第6章 图像处理中的代数运算及几何变换 第7章 图像增强 第8章 图像分割与边缘检测 第9章 小波分析

图像处理-线性滤波-1 基础(相关算子.卷积算子.边缘效应) 这里讨论利用输入图像中像素的小邻域来产生输出图像的方法,在信号处理中这种方法称为滤波(filtering).其中,最常用的是线性滤波:输出像素是输入邻域像素的加权和. 1.相关算子(Correlation Operator) 定义:,  即 ,其中h称为相关核(Kernel). 步骤: 1)滑动核,使其中心位于输入图像g的(i,j)像素上 2)利用上式求和,得到输出图像的(i,j)像素值 3)充分上面操纵,直到求出输出图像的所有像素值