《数字图像处理 第三版》(冈萨雷斯)——第四章 频率域处理

xiaoxiao2021-02-28  6

第四章 频率域处理

第四章 频率域处理 一单变量离散傅里叶变换DFT二二维离散傅里叶变换DFT三频率域滤波 1 使用频率域滤波器平滑图像 11 理想低通滤波器ILPF12 布特沃斯低通滤波器BLPF13 高斯低通滤波器GLPF 2 使用频率域滤波器锐化图像 21 理想高通滤波器IHPF22 布特沃斯高通滤波器BHPF23 高斯高通滤波器GHPF23 频率域拉普拉斯算子 3 选择性滤波 四实现

本章介绍图像增强的频率域实现。介绍的重点是傅里叶变换处理的流程,至于傅里叶变换的基本概念不做过多介绍。在《信号与系统》课程里傅里叶的变换方法都有所介绍。

一:单变量离散傅里叶变换(DFT)

二:二维离散傅里叶变换(DFT)

DFT性质: 1. 平移和旋转; 2. 周期性; 3. 对称性; 4. 傅里叶谱和相角; 5. 二维卷积定理。

三:频率域滤波

高频: 代表图像变化较快的部分,细节丰富,例如边缘等; 低频: 代表图像变化缓慢的部分,图像总体信息和主要部分。 频率域滤波是以如下处理为基础的:修改傅里叶变换以达到特殊目的,然后计算IDFT(傅里叶反变换)返回到图像域 。一般平滑图像使用低通滤波器,而锐化图像使用高通滤波器。理论上,对于任意的空间域滤波器都有频率域滤波器与之对应。

频率域与时域的联系是卷积定理。

3.1 使用频率域滤波器平滑图像

3.1.1 理想低通滤波器(ILPF)

以原点为圆心,D0为半径的圆内,无衰减地通过所有频率,而在圆外“阻断”所有频率的二维低通滤波器称为“理想低通滤波器(ILPF)”: 其中D0为一个正常数,D(u,v)是频率域中点(u,v)与频率矩形中心距离,也叫欧氏距离:

ILPF的模糊和振铃性,可以用卷积定理解释。

3.1.2 布特沃斯低通滤波器(BLPF)

截止频率位于距原点D0处的n阶布特沃斯低通滤波器(BLPF)的传递函数定义为:

3.1.3 高斯低通滤波器(GLPF)

高斯低通滤波器:

3.2 使用频率域滤波器锐化图像

3.2.1 理想高通滤波器(IHPF)

理想高通滤波器:

3.2.2 布特沃斯高通滤波器(BHPF)

3.2.3 高斯高通滤波器(GHPF)

3.2.3 频率域拉普拉斯算子

对应时域使用二阶微分对图像进行锐化操作,由时域的拉普拉斯算子得频率域的拉普拉斯算子:

3.3 选择性滤波

带阻滤波器、带通滤波器、陷滤波器等。

四:实现

二维DFT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,然后沿计算结果的每一列计算一维变换得到。使用DFT算法计算IDFT。快速傅里叶变换FFT。
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