【课件】第4章频域滤波yjw精编版

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信号与系统第四章连续系统的频域分析.ppt

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2e
j ( 9 t ) 4




4e
j ( 6 t ) 2

6e
j ( 3 t ) 4

16 6e
j (3 t ) 4

4e
j (6 t ) 2

2e
j (9 t ) 4

二、周期信号频谱的特点
举例:有一幅度为1,脉冲宽度为的周期矩形脉冲, 其周期为T,如图所示。求频谱。
在用正交函数去近似f(t)时,所取得项数越多, 即n越大,则均方误差越小。当n→∞时(为完 备正交函数集),均方误差为零。此时有:

t2 t1
f 2 (t ) d t C 2 jKj
j 1

上式称为(Parseval)巴塞瓦尔公式,表明:在区间 (t1,t2) f(t)所含能量恒等于f(t)在完备正交函数 集中分解的各正交分量能量的总和。 函数f(t)可分解为无穷多项正交函数之和:
A0 = a0
An a b
2 n
2 n
an An cosn
bn An sin n
bn n arctan an
A0/2为直流分量; A1cos(t+1)称为基波或一次谐波,它的角频率与原周期信 号相同; A2cos(2t+2)称为二次谐波,它的频率是基波的2倍; 一般而言,Ancos(nt+n)称为n次谐波。
上式中第三项的n用–n代换,A–n=An,–n= – n,则上式写为:
A0 1 1 j n jn t j n jn t An e e An e e 2 2 n1 2 n 1
令 A0 A0e
j 0

第4章频率域滤波【数字图像处理课程精品PPT】

第4章频率域滤波【数字图像处理课程精品PPT】
© 1992–2008 R. C. Gonzalez & R. E. Woods
Digital Image Processing, 3rd ed.
Chapter 4
Filtering in the Frequency Domain
© 1992–2008 R. C. Gonzalez & R. E. Woods
Digital Image Processing, 3rd ed.
Chapter 4
Filtering in the Frequency Domain
© 1992–2008 R. C. Gonzalez & R. E. Woods
Digital Image Processing, 3rd ed.
© 1992–2008 R. C. Gonzalez & R. E. Woods
Digital Image Processing, 3rd ed.
Chapter 4
Filtering in the Frequency Domain
© 1992–2008 R. C. Gonzalez & R. E. Woods
Digital Image Processing, 3rd ed.
Chapter 4
Filtering in the Frequency Domain
相位_正弦分量关于原点位移的角度
© 1992–2008 R. C. Gonzalez & R. E. Woods
Digital Image Processing, 3rd ed.
F(M/2,N/2)=:0
© 1992–2008 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

第4讲 信号的频域分析(4)

第4讲 信号的频域分析(4)

两种频谱各谐波幅值之间存在如下关系:
cn An / 2, c0 A0
15
机械动态信号分析与处理
第4章信号的频域分析
傅里叶级数的本质
“滤波镜片”
F (w) x(t ), e
it

待分析信号
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 0
待处理的信号
x(t ) A0 An sin(n0t n )
n 1
7
机械动态信号分析与处理
第4章信号的频域分析
例题
例1.1 求周期方波的频谱,并作出频谱图。
0 t T0 / 2 A x(t ) A T0 / 2 t 0
a0
三角函数展开 结果
x(t ) 4A

T0 / 2
T0 / 2
x(t ) cos n 0 tdt
x(t ) sin n 0 tdt
n 各谐波分量的初相角 n arctan( b ) n
a
T0 / 2
T0 / 2
6
机械动态信号分析与处理
第4章信号的频域分析
频谱(spectrum)图
频谱图以 An 和 n 为纵坐标,以ω为横坐标; An —ω图; 幅值谱图, n —ω图。 相位谱图, ω0——基频;nω0——n次谐频; An sin( n0t n ) ——n次谐波。 各频率成分都是ω0的整数倍,因此谱线是离散的。
An 4A/π 4A/3π
4A
4A/5π
4A/7π
……
ω
φn
ω0
3ω0 5ω0 7ω0
ω0
ω 3ω0 5ω0 7ω0
9

数字图像处理(冈萨雷斯)-4_fourier变换和频域介绍(dip3e)经典案例幻灯片PPT

数字图像处理(冈萨雷斯)-4_fourier变换和频域介绍(dip3e)经典案例幻灯片PPT

F (u,v)
F *(u, v)
f ( x ,y ) ☆ h ( x ,y ) i f f t c o n j F ( u , v ) H ( u , v )
h(x,y):CD 周期延拓
PAC1
h:
PQ
QBD1
DFT
H (u,v)
F*(u,v)H(u,v)
IDFT
R(x,y):PQ
✓ 使用这组基函数的线性组合得到任意函数f,每个基函数的系 数就是f与该基函数的内积
图像变换的目的
✓ 使图像处理问题简化; ✓ 有利于图像特征提取; ✓ 有助于从概念上增强对图像信息的理解;
图像变换通常是一种二维正交变换。
一般要求: 1. 正交变换必须是可逆的; 2. 正变换和反变换的算法不能太复杂; 3. 正交变换的特点是在变换域中图像能量将集中分布在低频率 成分上,边缘、线状信息反映在高频率成分上,有利于图像处理
4.11 二维DFT的实现
沿着f(x,y)的一行所进 行的傅里叶变换。
F (u ,v ) F ( u , v ) (4 .6 1 9 )
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.
4.6
二维离散傅里叶变换的性质
其他性质:
✓尺度变换〔缩放〕及线性性
a f( x ,y ) a F ( u ,v ) f( a x ,b y ) 1 F ( u a ,v b ) |a b |
域表述困难的增强任务,在频率域中变得非常普通
✓ 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
✓ 给出一个问题,寻找某个滤波器解决该问题,频率域处理对 于试验、迅速而全面地控制滤波器参数是一个理想工具
✓ 一旦找到一个特殊应用的滤波器,通常在空间域用硬件实现

数字图像处理—频域滤波PPT课件

数字图像处理—频域滤波PPT课件

v)
/
PT
可以此来建立一组标准截 止频率的对立量,具体例 子如右图所示:
第19页/共51页
巴特沃思低通滤波器n阶巴特沃思低通传函数
H
(u,
v)
1
1 D(u, v)
/
D0
2n
截止频率距原点距离为 D0
第20页/共51页
透视图
滤波器
阶数从1到4的滤波器横截面
应用:可用于平滑处理,如图像由于量化不足产生虚假轮 廓时,常可用低通滤波进行平滑以改进图像质量。通常, BLPF的平滑效果好于ILPF。
第11页/共51页
频域滤波增强
频域增强的原理
u
边、噪音、变化陡峭部分
变化平缓部分
v
第12页/共51页
频域滤波增强
第13页/共51页
频域滤波增强
第14页/共51页
频率域的滤波步骤 1. 用(-1)x+y乘以输入图像进行中心变换
f (x, y)(1)xy F (u M , v N ) 22
第16页/共51页
1 理想低通滤波器
H
(u,
v)
1 0
D(u, v) D0 D(u, v) D0
D(u, v) 是点(u, v) 距频率原点的距离。
如果图像大小 M N ,其变换亦为M N
中心化之后,矩形中心在 ( M , N )
12 2

D(u,
v)
(u
M 2
)2
(v
N 2
)2
2
第17页/共51页
F
(x)
f (u)e j2uxdu
F (u, v) f (x, y)e j2 (uxvy)dxdy

第四章 频域分析(第一节)

第四章 频域分析(第一节)

频率每变化一倍,称作一倍频程,记作oct, 坐标间距为0.301长度单位。频率每变化10倍,称 作10频程,记作dec,坐标间距为一个长度单位。 横坐标按频率ω的对数分度的优点在于:便于在较 宽的频率范围内研究系统的频率特性。 对数幅频图中的纵坐标采用均匀分度,坐标值 取 G ( jw ) 幅值的20倍对数,坐标值为
1
2
Aw
2
上式取拉氏变换并整理得
e
- t /T
Ts + 1 s + w
+
A 1+ T w
2 2
s in ( w t - a rc ta n T w )
x0 (t ) =
AT w 1+ T w
2 2
e
- t /T
+
A 1+ T w
2 2
s in ( w t - a rc ta n T w )
上式即为由正弦输入引起的响应。其中,右边 第一项是瞬态分量,第二项是稳态分量。 当时间 t→∞,瞬态分量趋近于零,则系统的稳态响应为
(4-1)
相频特性(): 稳态输出信号的相角与输入信号相 角之差: 频率特性G(j) : G(j)的幅值和相位均随输入 正弦信号角频率的变化而变化。 在系统闭环传递函数G(s)中,令s= j,即可得 到系统的频率特性。
例如图4-3所示,简单的RC电路。
RC电路的传递函数为
G (s) = 1 Ts + 1
由此可见,比例环 节的对数幅频图为幅 值等于20LgK(dB)的一 条水平直线。对数相 频图的相角为零,与 频率无关。
L( ) / dB
20 lg K
0 0.1 90 0 -90
( ) /()

04第四章控制工程频域分析法PPT课件

04第四章控制工程频域分析法PPT课件
当正弦输入 xi(t)=Xsint 时,相应的输出为:
X o (s ) G (s )X i(s ) M N ( ( s s ) )X i(s ) M N ( ( s s ) )s 2 X 2
第四章 频域分析法
对于稳定的系统,其特征根-pi具有负实部,此 时其对正弦输入的稳态响应不因初始条件而改 变,因此,可认为系统处于零初始状态。 假设系统只具有不同的极点,则:
X o (s) s A j s A j s A 1 p 1 s A 2 p 2 s A n p n
其中 A , A 为一对待定共轭复常数 Ai(i = 1, 2, …, n)为待定常数。
第四章 频域分析法
从而:
xo(t)Aj etA ej tA 1 ep 1 tA 2 ep 2 t A n ep n t
第四章 频域分析法
➢ 频率特性与传递函数的关系
G(j)G(s)sj
➢ 示例 求一阶系统 G(s) K 的频率特性及在
Ts1
正弦输入xi(t)=Xsint 作用下的频率响应。
解: G(j)G(s)sjjT K1
第四章 频域分析法
A()G(j) K 1T22
() G (j) ar c Ttg
对于正弦输入xi(t)=Xsint,根据频率特性的
定义:
xo(t)
XKsi nt(a 1T22
r cTt)g
由上式可见,当T<<1时,
A() K
() 0
当T>>1时,
A() K/T () -90
第四章 频域分析法
➢ 几点说明 频率特性是传递函数的特例,是定义在复
平面虚轴上的传递函数,因此频率特性与 系统的微分方程、传递函数一样反映了系 统的固有特性。 尽管频率特性是一种稳态响应,但系统的 频率特性与传递函数一样包含了系统或元 部件的全部动态结构参数,因此,系统动 态过程的规律性也全寓于其中。

数字图像处理--频率域滤波基础 ppt课件

数字图像处理--频率域滤波基础  ppt课件

布特沃斯低通滤波器举例
原始图
D0=10的BLPF滤波
D0=30的BLPF滤波
D0=60的BLPF滤波
D0=160的BLPF滤波
D0=460的BLPF滤波
PPT课件
26
布特沃斯低通滤波器举例——振铃现象
阶数n=1 无振铃和负值
阶数n=2轻微 振铃和负值
阶数n=5明显 振铃和负值
阶数n=20 与ILPF相似
离如下
22
1
D(u, v)

(u

P 2
)2

(v

Q 2
)2

2
(4.8 2)
PPT课件
18
理想低通滤波器
说明:在半径为D0的圆内,所有频率没有衰减地通过滤 波器,而在此半径的圆之外的所有频率完全被衰减掉
PPT课件
19
理想低通滤波器
总图像功率值PT 其中:
P1 Q1
PT P(u, v) (4.8 3) u0 v0
对比空间域滤波:在M×N的图像f上,用m×n的滤波器进行线 ab
性滤波 g(x, y) w(s,t) f (x s, y t) (3.4 1)
sa tb
(4.6-23)和(3.4-1)本质上是相似的;相差之处只在于:常数、
负号及求和的上、下限;
在实践中,我们宁愿使用(3.4-1)和较小的滤波器模板来实现滤波
第4章 频率域滤波基础
PPT课件
1
4.7.1、频率域的其他特性:
M1 N 1
i 2 ( ux vy )
F(u, v)
f ( x, y)e M N
x0 y0
①变化最慢的频率成分(u=v=0)对应一幅图像的平均灰度级

第4章 频域分析法

第4章 频域分析法

第4章 频域分析法
r1(t)=Asin ω1t O t r2(t)=Asin ω2t O t
c 1(t)=M 1Asin( ω1t +ϕ1)
ϕ1 O
t c 2(t)=M 2Asin( ω2t -ϕ2)
渐三线线
ϕ2
输输输输
输输输输
图4 - 1 线性系统的频率特性响应示意图
第4章 频域分析法
由图4-1可见,若r1(t)=A sinω1t,其输出为 c1(t)=A1 sin(ω1t+φ1)=M1A sin(ω1t+φ1),即振幅增加了M1 倍, 相位超前了φ1角。 若改变频率ω, 使 r2(t)=A sinω2t, 则系统的输出变为 c2(t)=A2 sin(ω2t-φ2)=M2A sin(ω2t-φ2), 这时输出量的振 幅减少了(增加M2倍, 但M2<1), 相位滞后φ2角。 因此, 若以频率ω为自变量, 系统输出量振幅增长的倍数M 和相位的变化量φ为两个因变量, 这便是系统的频率 特性。
2 2
相频特性
− Tω /(T 2ω 2 + 1) ϕ (ω ) = arctan = arctan( −Tω ) 2 2 1 /(T ω + 1)
(4 - 14)
第4章 频域分析法
2) 图形表示方式 (1) 极坐标图(PolAr Plot)。 极坐标图又称奈奎 斯特图。 当ω从0→∞变化时, 根据频率特性的极坐标 表示式 G(jω)=|G(jω)|∠G(jω)=M(ω)∠φ(ω) 可以计算出每一个ω值下所对应的幅值M(ω)和相 角φ(ω)。 将它们画在极坐标平面上, 就得到了频率特 性的极坐标图。
第4章 频域分析法
Im U (ω2)
ω→ ∞
0 V (ω2)

信号与系统课件第四章

信号与系统课件第四章

2).奇函数
波形相对于纵坐标是反 对称的:f (t ) f (t ) 1 T f (t ) 2 a0 T f ( t ) d t = 0 1 T 2
2 an T

T t

T 2 T 2
f ( t ) cosn 1t d t 0
T
O 1
2 T 4 T2 bn f ( t ) sinn 1t d t f ( t ) sinn 1t d t 0 T 0 T 0
3. 其他形式
余弦形式:因为
an cos n1t bn sin n1t An cos(n1t n )
所以:
f (t ) a0 An cosn1t n
n 1
2 2 An an bn

an An cos n
bn n arctan a n bn An sin n
欧拉公式与三角函数的关系
2
4
6
三角函数可表示为 e j e j cos 2
e j e j sin 2j
5. 内容介绍
从本章开始由时域转入变换域分析,首先讨论傅里 叶变换。傅里叶变换是在傅里叶级数正交函数展开的基 础上发展而产生的,这方面的问题也称为傅里叶分析 (频域分析)。将信号进行正交分解,即分解为三角函 数或复指数函数的组合。 频域分析将时间变量变换成频率变量,揭示了信号 内在的频率特性以及信号时间特性与其频率特性之间的 密切关系,从而导出了信号的频谱、带宽以及滤波、调 制和频分复用等重要概念。
4.函数的对称性与傅里叶级数的关系
偶函数
奇函数
奇谐函数 偶谐函数
注:指交流分量
1).偶函数

4频域信号的检测全版.ppt

4频域信号的检测全版.ppt

式中
R0C0 Tc 1 arctg2(2n 1)R R0C0
2
arctg
演示课件
2(2n
1
1) R
R0C0
满足条件: R R0C0 1
信号输出:
V0
8R0CmA
2
R1
1
exp
t R0C0
n0
1 (2n 1)2
cos(2n
1)R
演示课件
根据无穷级公式 (0<y<C)
y
C 2
4C
第四章 频域信号检测技术
演示课件
第一节 相关函数和相关检测
一、相关函数
能量有限信号: f(t)为虚函数: f(t)为实函数:
E f (t) 2 dt
E f 2 (t)dt
功率有限信号: f(t)为虚函数: f(t)为实函数:
P lim 1
T T
T
2 T
2
f (t) 2 dt
1
演示课件
自相关检测技术:
一般信号的描述: fi(t)=Si(t)+ni(t) fi(t)的自相关函数为:
R( ) lim 1 T 2T
T
T fi (t) • fi (t )dt
lim 1 T 2T
T
T [Si (t) ni (t)][Si (t ) ni (t )]dt]
V 0 mA(2n1)
2n1
V 2n1
0 (2n1)
分别为输入信号频率在
(2n 1)R 附近偏移 时的信号幅值、相位差、输出相位移
和输出电压。
演示课件
5)输入信号为参考信号同频的方波
在物理量的测量中,往往需要把慢变化和直流信号进行
斩波,使之变成方波信号后再进行测量,所以讨论相关器对

频率域滤波 ppt课件

频率域滤波  ppt课件

傅立叶变换可看成“数学的棱镜”,将函数基于频率分成不同的成分.
使我们能够通过频率成分来分析一个函数。
ppt课件
8
4.2 傅立叶变换和频率域的介绍
用极坐标表示F(u)比较方便:
F (u) | F (u) | e j (u)
其中 | F (u) | R2 (u) I 2 (u)
(u)= arctan I (u)
f (x, y) F (u, v)e j2 (uxuy)dudv
ppt课件
6
4.2 傅立叶变换和频率域的介绍
离散形式的傅立叶变换:
F (u)
1
M 1
f (x)e j2ux/ M
M x0
u 0,1, 2,..., M 1
M 1
f (x) F (u)e j2ux/ M
ppt课件
28
4.2 傅立叶变换和频率域的介绍
f(m)
采用DFT 可以在频 率域进行 卷积运算, 但函数被 看成周期 函数,从而 会引起错 误。
h(m) h(-m) h(x-m)
f(x)*h(x)
ppt课件
傅立叶变换计算范围
29
4.2 傅立叶变换和频率域的介绍
避免周期混淆的办法: 假设f 和h分别由A个和B个点组成,那么对两个函数同时添加零,以使它们具有相同的周期 表示为P.这个过程产生扩展或延拓的函数,如下所示:
f (x, y)e j2 (u0x / M v0 y / N ) F (u u0 , v v0 ) f (x x0 , y y0 ) F (u, v)e j2 (u0x / M v0 y / N )
当u0 M / 2, v0 N / 2时,有: e j 2 (u0x / M v0 y / N ) e j (x y) (1)x y

频率域的滤波PPT课件

频率域的滤波PPT课件
• 高频提升滤波
fhb(x, y)= Af(x, y)- flp(x, y)
• 高频提升与高通的关系
fhb(x, y)=(A-1) f(x, y)+fhp(x, y)
第90页/共100页
• Hhp(u,v)=1- Hlp(u,v) • Hhb(u,v)=(A-1)+Hhp (u,v)
• 高频加强
Hhfe(u,v)=a+bHhp(u,v)
第47页/共100页
第48页/共100页
第49页/共100页
第50页/共100页
第51页/共100页
第52页/共100页
第53页/共100页
第54页/共100页
第55页/共100页
低通滤波是一个以牺牲图像清晰度为代价 来减少干扰效果的修饰过程
第56页/共100页
第57页/共100页
第67页/共100页
第68页/共100页
4.4频率域锐化滤波器
因为图像中的边缘及急剧变化部分与高频分量 有关,所以当利用高通滤波器衰减图像信号中的低 频分量时就会相对地强调其高频分量,从而加强了 图像中的边缘及急剧变化部分,达到图像尖锐化的 目的。
第69页/共100页
4.4频率域锐化滤波器
注意:进行处理的图像必须有较高的信噪比,否则图像锐化后, 图像信噪比会更低。
第17页/共100页
第18页/共100页
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第23页/共100页
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第26页/共100页
第27页/共100页
第28页/共100页
第29页/共100页

频域滤波原理

频域滤波原理

cut-off=14, power=99.54%
cut-off=10, power=99.45%
用不同的功率百分比恢复的冰川图像 Glacier (天山)
3 遥感图像的增强处理:3.3 频域滤波
power=100% cut-off=36, power=99.94% cut-off=34, power=99.93% cut-off=32, power=99.93% cut-off=30, power=99.92%
cut-off=28, power=99.97%
cut-off=26, power=99.97%
cut-off=24, power=99.97%
用不同的功率百分比恢复的水体图像 Water (太湖)
3 遥感图像的增强处理:3.3 频域滤波
Butterworth low-pass filter(巴特沃斯低通滤波器)
3 遥感图像的增强处理:3.3 频域滤波
Example: Image Enhancement in the Frequency Domain 受损电路板的 扫描电子显微镜图像
(1)
strong edges that run approximately at ±45˚ the two white oxide protrusions
3 遥感图像的增强处理:3.3 频域滤波

low pass filter : preserve low frequency component high pass filter : preserve high frequency component
LPF
H (u, v)
k H (u, v) , 2 (k filter height )
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f
2
2 f (t, z) 4 2(2 2)F(,)
H (,) 4 (2 2) 频域拉普拉斯算子
由空间域增强的实现: g(x, y) f (x, y) c2 f (x, y)
g(x, y) 1{[1 H (,)]F (,)} 频域增强
4.8.3 高斯低通滤波器
4.9使用频率域滤波器锐化图像
4.9.1 理想高通滤波
4.9.2 布特沃斯高通滤波器
4.9.3 高斯高通滤波器
用HLP进行滤波:
使用高通滤波法和阈值法增强图像:
4.8.4 频率域的拉普拉斯算子
由空间域的拉普拉斯算子定义:
2 f

2 f t 2

2 z
4.9.5 钝化模板、高提升滤波器和高频强调滤 波器
高频强调滤波的公式:
使用高频强调滤波增强图像:
使用D0=40的高斯 滤波器滤波
此处取k1=0.5, K2=0.75
4.9.6 同态滤波
同态滤波的机理:
①、图像可由照射分量与反射分量表示:
②、低频成分与照射分量相联系、高频则与反射分量联系 同态滤波步骤:

j 2n t
f (t)
cne T
n
cn

1 T
T /2
j 2n t
f (t )e T dt
T / 2
其中,f(t)是周期为T的函数,n为整数。
4.2.2 冲激及其取样特性
对于连续信号:

(t )

, t 0, t
0 0
约束条件:

(t)dt 1
卷积定理:
f (t) * h(t) F()H () f (t)h(t) F() * H ()
4.3 取样和取样定理的傅里叶变换
4.3.1.取样

sT (t nT ) n
4.3.2 取样函数的傅里叶变换
F ( )


{
f
(t)sT
(t)}

F()
F () ( f (t)) f (t)e j2t dt
f (t) 1 (F ()) F ()e j2t d
4.2.4 卷积
两连续函数f(t)与h(t)的定义如下:

f (t) * h(t) f ( )h(t )d
第四章 频率域滤波
本章要点 1. 取样和取样定理的傅里叶变换 2. 单变量离散傅里叶变换(DFT) 3. 两个变量的函数的扩展 4. 二维离散傅里叶变换性质 5. 频率域滤波基础 6. 使用频率域滤波器平滑图像 7. 使用频率域滤波器锐化图像 8. 选择性滤波器
4.1 背景
4.2基本概念
4.2.1.傅里叶级数:
H(, ) ( H L )[1 e ] c[D2(,)/ D02] L
使用同态滤波增强图像:
同态滤波器的径向剖面图
原图
结果
滤波器所用的参数
H 2, L 0.25, c 1, D0 80
4.10.选择性滤波
4.10.1 带阻滤波器和带通滤波器
*
S()

1 T
n
F(

n T
)
不同取样率下的结果
4.3.3 取样定理
临界取样得到的变换
取样定理: 1 T
2max
理想低通 滤波器
重建信号过程
4.3.4 混淆
抽样频率小 于信号最高 频率的2倍,
导致混淆
4.4单变量的离散傅里叶变换
4.4.1 由取样后的函数的连续变换得到DFT
4.5.2 二维连续傅里叶变换对
一个简单函数的二维FFT:
4.5.3 二维取样和二维取样定理

sTZ (t, z)
(t mT , z nZ )
m n
二维冲击串
取样定理:
T 1 2max
Z 1 2 max
4.5.4 二维离散傅里叶变换及其反 变换
4.6二维离散傅里叶变换的性质
4.6.1 周期性
一维情况:
f (x)(1)x F( M / 2)
二维情况:
f (x, y)(1)xy F( M / 2, N / 2)
4.6.2 傅里叶谱和相角
频谱: | F (, ) | [R 2 (, ) I 2 (, )]1/ 2
M 1
F () f (x)e j2x / M , 0,1,2,..M 1
x0
f (x)
1
M 1
F ()e j2x / M , x 0,1,2,..M 1
M 0
4.4.2 取样和频率间的关系
正、反变换 均为周期函 数,且周期
为M
持续时间:T MT
g(x, y) 1[H (, )F(, )]
4.7.3 频率域滤波步骤
填充
*(-1)^(x+y)
M*N P*Q
FFT
相乘
IFFT 滤波器
提取M*N 区域
4.8使用频率域滤波器平滑图像
4.8.1.理想低通滤波器
使用一个ILPF平滑图像
设置不同的截 止频率得到不 同的滤波结果
4.8.2.布特沃斯低通滤波器
相角:
( ,
)

arctan

I (, R(,
) )

关于频谱与相角的说明:
4.6.3 二维傅里叶变换性质的小结
4.7 频率域滤波基础
4.7.1频率域的其他特性 ① 低频对应于图像中变换缓慢的灰度分量 ② 高频对应于图像中越来越快的灰度变化
4.7.2 频率域滤波基础
取样特性:

f (t) (t t0 )dt f (t0 )
对于离散信号:
约束条件: 取样特性:

(x)

1, x 0, x
0 0

(x) 1
x

f (x) (x x0 ) f (x0 )
x
4.2.3 连续信号的傅里叶变换
e j2t cos(2t) j sin(2t)
离散频域间隔:

1 MT
1 T
整个频域范围:

M

1 T
4.5两个变量函数的扩展
4.5.1.二维冲激及其取样特性 Nhomakorabea
(x

x0
,
y

y0
)

1, x x0 0,其他
,
y

y0

取样特性: f (x, y) (x x0 , y y0 ) f (x0 , y0 ) x y
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