数字图像处理之频率滤波
高频增强滤波的概念
高频增强滤波（High Frequency Enhancement Filtering）是一种图像处理技术，旨在突出或增强图像中的高频成分。
高频成分通常指的是图像中细节丰富、边缘清晰的部分，如纹理、边缘和细节线条等。
高频增强滤波器通常通过提升图像中高频部分的强度来达到增强图像的目的。
这与低通滤波器相反，后者会消除或减少高频信息以平滑图像并去除噪声。
在实际应用中，高频增强滤波器可以用来改善图像的视觉效果，例如提高图像的对比度和锐化程度，或者用于特定的应用，如医学影像分析、遥感影像处理等。
高频增强滤波可以通过多种方式实现，包括使用数字信号处理方法（如频域滤波、空间域滤波等），以及使用计算机视觉算法（如卷积神经网络等）。
这些方法各有优缺点，并且选择哪种方法取决于具体的应用需求和可用资源。
虽然高频增强滤波可以提高图像的视觉效果，但它也可能带来一些副作用，如过度锐化导致的边缘假象、噪声放大等。
因此，在进行高频增强时需要权衡利弊，确保结果满足预期目标。
空间域滤波和频率域处理的特点
空间域滤波和频率域处理的特点1.引言空间域滤波和频率域处理是数字图像处理中常用的两种图像增强技术。
它们通过对图像进行数学变换和滤波操作来改善图像质量。
本文将介绍空间域滤波和频率域处理的特点，并比较它们之间的异同。
2.空间域滤波空间域滤波是一种直接在空间域内对图像像素进行处理的方法。
它基于图像的局部像素值来进行滤波操作，常见的空间域滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。
2.1均值滤波器均值滤波器是最简单的空间域滤波器之一。
它通过计算像素周围邻域的平均值来实现滤波操作。
均值滤波器能够有效地去除图像中的噪声，但对图像细节和边缘保留较差。
2.2中值滤波器中值滤波器是一种非线性的空间域滤波器。
它通过计算像素周围邻域的中值来实现滤波操作。
中值滤波器能够在去除噪声的同时保持图像细节和边缘，对于椒盐噪声有较好的效果。
2.3高斯滤波器高斯滤波器是一种线性的空间域滤波器。
它通过对像素周围邻域进行加权平均来实现滤波操作。
高斯滤波器能够平滑图像并保留图像细节，它的滤波核可以通过调整方差来控制滤波效果。
3.频率域处理频率域处理是一种将图像从空间域转换到频率域进行处理的方法。
它通过对图像进行傅里叶变换或小波变换等操作，将图像表示为频率分量的集合，然后对频率分量进行处理。
3.1傅里叶变换傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学变换。
在图像处理中，可以应用二维傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域。
在频率域中，图像的低频分量对应于图像的整体结构，高频分量对应于图像的细节和边缘。
3.2小波变换小波变换是一种基于小波函数的时频分析方法。
它能够在频率和时间上同时提供图像的信息，对于图像的边缘和纹理特征有较好的表达能力。
小波变换在图像压缩和特征提取等方面具有广泛应用。
4.空间域滤波与频率域处理的对比空间域滤波和频率域处理都可以用来改善图像质量，但它们有着不同的特点和适用场景。
4.1处理方式空间域滤波是直接对图像像素进行处理，操作简单直接，适用于小规模图像的处理。
频域滤波器设计(数字图像处理实验报告)
数字图像处理作业——频域滤波器设计摘要在图像处理的过程中,消除图像的噪声干扰是一个非常重要的问题。
本文利用matlab软件,采用频域滤波的方式,对图像进行低通和高通滤波处理。
低通滤波是要保留图像中的低频分量而除去高频分量，由于图像中的边缘和噪声都对应图像傅里叶频谱中的高频部分，所以低通滤波可以除去或消弱噪声的影响并模糊边缘轮廓；高通滤波是要保留图像中的高频分量而除去低频分量，所以高通滤波可以保留较多的边缘轮廓信息。
本文使用的低通滤波器有巴特沃斯滤波器和高斯滤波器，使用的高通滤波器有巴特沃斯滤波器、高斯滤波器、Laplacian高通滤波器以及Unmask高通滤波器。
实际应用中应该根据实际图像中包含的噪声情况灵活地选取适当的滤波算法。
1、频域低通滤波器：设计低通滤波器包括 butterworth and Gaussian (选择合适的半径，计算功率谱比),平滑测试图像test1和2。
实验原理分析根据卷积定理，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，如果f(x, y)和h(x, y)分别代表图像与空间滤波器，F(u, v)和H(u, v)分别为响应的傅立叶变换（H(u, v)又称为传递函数），那么我们可以利用卷积定理来进行频域滤波。
在频域空间，图像的信息表现为不同频率分量的组合。
如果能让某个范围内的分量或某些频率的分量受到抑制，而让其他分量不受影响，就可以改变输出图的频率分布，达到不同的增强目的。
频域空间的增强方法的步骤：（1）将图像从图像空间转换到频域空间；（2）在频域空间对图像进行增强；（3）将增强后的图像再从频域空间转换到图像空间。
低通滤波是要保留图像中的低频分量而除去高频分量。
图像中的边缘和噪声都对应图像傅里叶频谱中的高频部分，所以低通滤波可以除去或消弱噪声的影响并模糊边缘轮廓。
理想低通滤波器具有传递函数：其中D0为制定的非负数，D(u,v)为点(u,v)到滤波器中心的距离。
数字图像处理图像滤波ppt课件
47
噪声图像
中值滤波3x3
48
平均滤波与中值滤波比较
噪声图像
均值滤波
中值滤波
均值滤波和中值滤波都采用的是2x2 的模板
49
均值，中值和最频值
均值是模板内像素点灰度的平均值，中值是数值排列 后处于中间的值，最频值是出现次数最多的灰度值；
8
常用像素距离公式
欧几里德距离
DE
(
p,
q)
x
s 2
y
t
2
范数距离
D( p, q) x s y t
棋盘距离
D( p, q) max x s , y t
9
像素间的基本运算
算术运算：
加法： p + q
减法： p - q
乘法： p * q
这三者都与直方图有着密切的关系； 直方图的一个峰对应一个区域，如果这个峰是对称的，
那么均值等于中值，等于最频值。
50
中值滤波的代码实现 Matlab中函数medfilt1和medfilt2，第一个是一维
的中值滤波，第二个是二维的中值滤波。 使用help查看函数功能
51
示例
52
代码讲解
0.25
0.10 0.05
0.125 01 2
34
56
7
P r 关系目标曲线 r
原始图像中的Ｐ－r点位置 对应变换后的P-r点位置
24
算法描述 设像素共分为L级(r = 0,1,2,…L1)，变换后对应的
数字图像处理_图像的频域变换处理
图像的频域变换处理1 实验目的 1. 掌握Fourier ，DCT 和Radon 变换与反变换的原理及算法实现，并初步理解Fourier 、Radon和DCT 变换的物理意义。
2、 利用傅里叶变换、离散余弦变换等处理图像，理解图像变换系数的特点。
3、 掌握图像的频谱分析方法。
4、 掌握图像频域压缩的方法。
5、 掌握二维数字滤波器处理图像的方法。
2 实验原理1、傅里叶变换 fft2函数：F=fft2(A);fftshift 函数：F1=fftshift(F);ifft2函数：M=ifft2(F);2、离散余弦变换：dct2函数 ：F=dct2(f2)；idct2函数：M=idct2(F)；3、 小波变换对静态二维数字图像，可先对其进行若干次二维DWT 变换， 将图像信息分解为高频成分H 、V 和D 和低频成分A 。
对低频部分A ，由于它对压缩的结果影响很大，因此可采用无损编码方法， 如Huffman 、 DPCM 等；对H 、V 和D 部分，可对不同的层次采用不同策略的向量量化编码方法，这样便可大大减少数据量，而图像的解码过程刚好相反。
（1）dwt2[CA,CH,CV,CD]=dwt2(X,’wname’)[CA,CH,CV,CD]=dwt2(X,LO_D,HI_D’)()()⎰⎥⎦⎤⎢⎣⎡-ψ=dt a b t t Rf a 1b ,a W *()⎪⎭⎫ ⎝⎛-ψ=ψa b t a 1t b ,a 112()00(,)[(,)](,)ux vy M N j M N x y f x y eF f x y F u v π---+====∑∑1100(21)(21)(,)(,)()()cos cos 22M N x y x u y v F u v f x y C u C v M Nππ--==++=∑∑CA 图像分解的近似分量,CH 水平分量,CV 垂直分量,CD 细节分量； dwt2(X,’wname ’) 使用小波基wname 对X 进行小波分解。
数字图像处理之频率滤波
数字图像处理之频率滤波频率滤波是数字图像处理中一种重要的技术，用于改变图像的频域特征，从而实现图像的增强、去噪、边缘检测等目的。
本文将详细介绍频率滤波的基本原理、常用方法以及实际应用。
一、频率滤波的基本原理频率滤波是基于图像的频域特征进行处理的，其基本原理是将图像从空域转换到频域，利用频域上的滤波操作来改变图像的频谱分布，再将处理后的图像从频域转换回空域。
频率滤波可以通过傅里叶变换来实现，将图像从空域转换到频域的过程称为傅里叶变换，将图像从频域转换回空域的过程称为傅里叶逆变换。
二、频率滤波的常用方法1. 低通滤波器低通滤波器用于去除图像中的高频成分，保留低频成分。
常见的低通滤波器有理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器和高斯低通滤波器。
理想低通滤波器具有截止频率和陡峭的截止边缘，但会引入振铃效应；巴特沃斯低通滤波器具有平滑的截止边缘，但无法实现理想的截止特性；高斯低通滤波器具有平滑的截止特性，但没有明确的截止频率。
2. 高通滤波器高通滤波器用于强调图像中的高频成分，抑制低频成分。
常见的高通滤波器有理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器和高斯高通滤波器。
它们的特点与低通滤波器相反，理想高通滤波器具有截止频率和陡峭的截止边缘，巴特沃斯高通滤波器具有平滑的截止边缘，高斯高通滤波器具有平滑的截止特性。
3. 带通滤波器带通滤波器用于选择图像中特定频率范围内的成分，抑制其他频率范围内的成分。
常见的带通滤波器有理想带通滤波器、巴特沃斯带通滤波器和高斯带通滤波器。
它们的特点与低通滤波器和高通滤波器相似，只是在频率响应上有所不同。
三、频率滤波的实际应用1. 图像增强频率滤波可以用于增强图像的细节和对比度。
通过选择合适的滤波器和参数，可以增强图像中的边缘和纹理等细节，使图像更加清晰和锐利。
同时，频率滤波也可以调整图像的亮度和对比度，使图像更加鲜明和饱满。
2. 图像去噪频率滤波可以用于去除图像中的噪声。
通过选择合适的滤波器和参数，可以抑制图像中的高频噪声，保留图像中的低频信号。
数字图像处理-频域滤波-高通低通滤波
数字图像处理-频域滤波-⾼通低通滤波频域滤波频域滤波是在频率域对图像做处理的⼀种⽅法。
步骤如下：滤波器⼤⼩和频谱⼤⼩相同，相乘即可得到新的频谱。
滤波后结果显⽰，低通滤波去掉了⾼频信息，即细节信息，留下的低频信息代表了概貌。
常⽤的例⼦，⽐如美图秀秀的磨⽪，去掉了脸部细节信息（痘坑，痘印，暗斑等）。
⾼通滤波则相反。
⾼通/低通滤波1.理想的⾼/低通滤波顾名思义，⾼通滤波器为：让⾼频信息通过，过滤低频信息；低通滤波相反。
理想的低通滤波器模板为：其中，D0表⽰通带半径，D(u，v)是到频谱中⼼的距离（欧式距离），计算公式如下：M和N表⽰频谱图像的⼤⼩，（M/2，N/2）即为频谱中⼼理想的⾼通滤波器与此相反，1减去低通滤波模板即可。
部分代码：# 定义函数，显⽰滤波器模板def showTemplate(template):temp = np.uint8(template*255)cv2.imshow('Template', temp)return# 定义函数，显⽰滤波函数def showFunction(template):row, col = template.shaperow = np.uint16(row/2)col = np.uint16(col/2)y = template[row, col:]x = np.arange(len(y))plt.plot(x, y, 'b-', linewidth=2)plt.axis([0, len(x), -0.2, 1.2])plt.show()return# 定义函数，理想的低通/⾼通滤波模板def Ideal(src, d0, ftype):template = np.zeros(src.shape, dtype=np.float32) # 构建滤波器 r, c = src.shapefor i in range(r):for j in range(c):distance = np.sqrt((i - r/2)**2 + (j - c/2)**2)if distance < d0:template[i, j] = 1else:template[i, j] = 0if ftype == 'high':template = 1 - templatereturn templateIdeal2. Butterworth⾼/低通滤波Butterworth低通滤波器函数为：从函数图上看，更圆滑，⽤幂系数n可以改变滤波器的形状。
图像滤波原理
图像滤波原理图像滤波是数字图像处理中常用的一种技术，它可以对图像进行去噪、增强、边缘检测等操作，是图像处理中的重要环节。
图像滤波的原理是利用滤波器对图像进行卷积运算，通过改变像素值来实现对图像的处理。
在图像处理中，滤波器通常是一个矩阵，它可以对图像进行不同程度的平滑或锐化处理。
图像滤波的原理可以分为线性滤波和非线性滤波两种。
线性滤波是指滤波器的响应与图像的像素值之间存在线性关系，常见的线性滤波器有均值滤波、高斯滤波等。
均值滤波是一种简单的线性滤波器，它将图像中每个像素的值替换为其周围像素值的平均值，从而起到平滑图像的作用。
高斯滤波则是利用高斯函数来构造滤波器，对图像进行平滑处理的同时保留图像的细节。
非线性滤波则是指滤波器的响应与图像的像素值之间不存在线性关系，常见的非线性滤波器有中值滤波、最大值滤波、最小值滤波等。
中值滤波是一种常用的非线性滤波器，它将每个像素的值替换为其周围像素值的中值，适用于去除图像中的椒盐噪声等非线性噪声。
图像滤波的原理还涉及到频域滤波和空域滤波两种方法。
频域滤波是指将图像转换到频域进行滤波处理，然后再将处理后的图像转换回空域。
常见的频域滤波包括傅里叶变换、小波变换等。
空域滤波则是直接在图像的空间域进行滤波处理，常见的空域滤波包括均值滤波、中值滤波等。
总的来说，图像滤波的原理就是利用滤波器对图像进行卷积运算，通过改变像素值来实现对图像的处理。
不同的滤波器和滤波方法都有各自的特点和适用场景，选择合适的滤波器和滤波方法对图像进行处理，可以达到去噪、增强、边缘检测等不同的效果。
在实际应用中，需要根据具体的图像处理任务来选择合适的滤波器和滤波方法，以达到最佳的处理效果。
数字图像处理之频率域图像增强
图像增强技术广泛应用于医学影 像、遥感、安全监控、机器视觉
等领域。
频率域图像增强的概念
01
频率域图像增强是指在频率域 对图像进行操作，通过改变图 像的频率成分来改善图像的质 量。
02
频率域增强方法通常涉及将图 像从空间域转换到频率域，对 频率域中的成分进行操作，然 后再将结果转换回空间域。
直方图规定化
直方图规定化是另一种频率域图像增强 方法，其基本思想是根据特定的需求或 目标，重新定义图像的灰度级分布，以
达到增强图像的目的。
与直方图均衡化不同，直方图规定化可 以根据具体的应用场景和需求，定制不 同的灰度级分布，从而更好地满足特定
的增强需求。
直方图规定化的实现通常需要先对原始 图像进行直方图统计，然后根据规定的 灰度级分布进行像素灰度值的映射和调
灵活性
频率域增强允许用户针对特定频率成 分进行调整，从而实现对图像的精细 控制。例如，可以增强高频细节或降 低噪声。
总结与展望 数字图像处理之频率域图像增强的优缺点
频谱混叠
在频率域增强过程中，如果不采取适 当的措施，可能会导致频谱混叠现象， 影响图像质量。
计算复杂度
虽然频率域增强可以利用FFT加速， 但对于某些复杂的图像处理任务，其 计算复杂度仍然较高。
傅立叶变换具有线性、平移不变性和周期性等性质，这些性质在图像增强中具有重 要应用。
傅立叶变换的性质
线性性质
傅立叶变换具有线性性质，即两 个函数的和或差经过傅立叶变换 后，等于它们各自经过傅立叶变
换后的结果的和或差。
平移不变性
傅立叶变换具有平移不变性，即 一个函数沿x轴平移a个单位后， 其傅立叶变换的结果也相应地沿
THANKS
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
图像处理中的滤波算法
图像处理中的滤波算法近年来，随着图像处理技术的日益成熟，滤波算法也逐渐变得越来越重要。
滤波算法是一种利用滤波器来处理数字图像的技术，其主要目的是去除图像中的噪声或增强图像的细节，进而提高图像质量。
本文将介绍图像处理中的滤波算法及其应用。
一、滤波算法的分类在图像处理领域中，滤波算法可以分为频域滤波和时域滤波两种。
频域滤波是利用图像在频域上的特性进行处理，常见的算法有傅里叶变换、小波变换等；时域滤波则是利用图像在时域上的特性进行处理，常见的算法有均值滤波、中值滤波等。
二、均值滤波均值滤波是一种简单而常用的滤波算法。
其基本思路是将待处理的图像分成若干个小区域（例如3x3、5x5等），计算每个小区域内像素的平均值，并用该平均值替代该小区域内的所有像素值，从而达到平滑图像的目的。
均值滤波存在的主要问题是会丢失图像中的细节信息，对于边缘部分也会产生模糊效果。
三、中值滤波中值滤波是一种去除噪声的有效算法。
其基本思路是将待处理的图像按照一定窗口大小进行分割，然后对每个小区域内的像素进行排序，选择其中位数作为该区域的像素值，达到去除噪声的目的。
与均值滤波不同，中值滤波能够有效地保留图像的细节信息，但是对于边缘部分仍然会产生模糊效果。
四、高斯滤波高斯滤波是一种利用高斯函数进行图像平滑的算法。
其基本思路是将待处理的图像与一个高斯核进行卷积，从而使图像中每个像素值变为其周围像素值的加权平均，进一步达到去除噪声的效果。
高斯滤波不只能去除噪声，还能有效地保留图像的细节信息，因此常常被应用到计算机视觉以及模式识别等领域。
五、总结以上介绍了图像处理中的几种常见滤波算法。
不同的滤波算法有不同的优劣性，因此在实际应用中需根据具体的场景选择最适合的算法。
值得注意的是，滤波算法虽然可以有效地去除噪声，但是却可能产生一些副作用，如引入毛刺、变形等问题。
因此在实际应用中需要根据具体情况进行调整，以达到最佳效果。
频率域滤波的基本步骤
频率域滤波的基本步骤频率域滤波是一种图像处理方法，其基本原理是将图像从像素域转换到频率域进行滤波处理，然后再将图像转换回像素域。
该方法常用于图像增强、图像去噪和图像复原等领域。
下面是频率域滤波的基本步骤和相关参考内容的详细介绍。
1. 图像的傅里叶变换：频率域处理首先需要对图像进行傅里叶变换，将图像从时域转化为频域。
傅里叶变换可以用来分析图像中不同频率的成分。
常见的图像傅里叶变换算法有快速傅里叶变换(FFT)和离散傅里叶变换(DFT)。
参考内容：- 数字图像处理（第四版）- 冈萨雷斯，伍兹，展学良（译）【书籍】- 数字媒体技术基础与应用（第二版） - 楼书记【书籍】2. 频率域滤波：在频率域进行滤波可以有效地去除图像中的噪声和干扰，增强图像的边缘和细节。
常见的频率域滤波方法包括低通滤波和高通滤波。
- 低通滤波器：能通过低于某个截止频率的信号成分，而阻断高于该截止频率的信号成分。
常用的低通滤波器有理想低通滤波器、布特沃斯低通滤波器和高斯低通滤波器。
- 高通滤波器：能通过高于某个截止频率的信号成分，而阻断低于该截止频率的信号成分。
常用的高通滤波器有理想高通滤波器、布特沃斯高通滤波器和导向滤波器。
参考内容：- 数字图像处理（第四版）- 冈萨雷斯，伍兹，展学良（译）【书籍】- Python图像处理实战【书籍】3. 反傅里叶变换：经过频率域滤波处理后，需要将图像从频域转换回时域。
这一过程利用反傅里叶变换来实现，通过傅里叶逆变换可以将频域图像转化为空域图像。
参考内容：- 数字图像处理（第四版）- 冈萨雷斯，伍兹，展学良（译）【书籍】- 数字媒体技术基础与应用（第二版） - 楼书记【书籍】4. 图像的逆滤波（可选）：在某些情况下，可以使用逆滤波来进行图像复原。
逆滤波是频率域滤波的一种特殊形式，用于恢复被模糊处理的图像。
然而逆滤波对于噪声敏感，容易引入伪影。
因此在实际应用中，通常会结合其他技术来优化逆滤波的效果。
数字图像处理实验三中值滤波和均值滤波实验资料报告材料
数字图像处理实验三均值滤波、中值滤波的计算机实现12281166 雪莹计科1202班一、实验目的：1）熟悉均值滤波、中值滤波处理的理论基础；2）掌握均值滤波、中值滤波的计算机实现方法；3）学习VC++ 6。
0 的编程方法；4）验证均值滤波、中值滤波处理理论；5）观察均值滤波、中值滤波处理的结果。
二、实验的软、硬件平台：硬件：微型图像处理系统，包括：主机， PC机；摄像机；软件：操作系统：WINDOWS2000或WINDOWSXP应用软件：VC++ 6.0 三、实验容：1）握高级语言编程技术；2）编制均值滤波、中值滤波处理程序的方法；3）编译并生成可执行文件；4）考察处理结果。
四、实验要求：1）学习VC++确6。
0 编程的步骤及流程；2）编写均值滤波、中值滤波的程序；3）编译并改错；4）把该程序嵌入试验二给出的界面中（作适当修改）；5）提交程序及文档；6）写出本次实验的体会。
五、实验结果截图实验均值滤波采用的是3X3的方块，取周围的像素点取得其均值代替原像素点。
边缘像素的处理方法是复制边缘的像素点，增加一个边框，计算里面的像素值得均值滤波。
六、实验体会本次实验在前一次的实验基础上增加均值滤波和中值滤波，对于椒盐噪声的处理，发现中值滤波的效果更为好一点，而均值滤波是的整个图像变得模糊了一点，效果差异较大。
本次实验更加增加了对数字图像处理的了解与学习。
七、实验程序代码注释及分析// HistDemoADlg.h : 头文件//#include "ImageWnd.h"#pragma once// CHistDemoADlg 对话框class CHistDemoADlg : public CDialogEx{// 构造public:CHistDemoADlg(CWnd* pParent = NULL); // 标准构造函数int nWidth;int nHeight;int nLen;int nByteWidth;BYTE *lpBackup;BYTE *lpBitmap;BYTE *lpBits;CString FileName;CImageWnd source,dest;// 对话框数据enum { IDD = IDD_HISTDEMOA_DIALOG };protected:virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX); // DDX/DDV 支持// 实现protected:HICON m_hIcon;// 生成的消息映射函数virtual BOOL OnInitDialog();afx_msg void OnSysCommand(UINT nID, LPARAM lParam);afx_msg void OnPaint();afx_msg HCURSOR OnQueryDragIcon();DECLARE_MESSAGE_MAP()public:void LoadBitmap(void);afx_msg void OnOpen();afx_msg void OnHist();void HistogramEq(void);void NoColor(void);void HistogramEq1(int nWidth,int nHeight,BYTE *lpInput,BYTE*lpOutput);void MeanFilter(int nWidth,int nHeight,BYTE *lpInput,BYTE*lpOutput);void MedianFilter(int nWidth,int nHeight,BYTE *lpInput,BYTE*lpOutput);afx_msg void OnBnClickedClose();afx_msg void OnBnClickedMeanfilter();afx_msg void OnBnClickedMedianfilter();};HistDemoADlg.cpp对HistDemoADlg.h进行具体的实现，OnOpen()函数响应ID为IDC_OPEN的按钮事件，而且会调取文件选择对话框，选取文件之后，会显示在原始图像区域显示对应的位图图像，OnHist()函数会响应ID为IDC_HIST的按钮事件，调用HistogramEq()进行直方图均衡化的处理，HistogramEq()会调用HistogramEq1()进行直方图均衡化的处理，并用dst.setImage()显示处理之后的图像，以及NoColor()函数，对原始图像转化为灰度图像之后再显示。
遥感数字图像处理：遥感图像处理-图像滤波
Mean 11x11
1.2 中值滤波器
在邻域平均法中，是将n×n局部区域中的灰度的平
均值作为区域中央象元的灰度值。而在中值滤波中，是 把局部区域中灰度的中央值作为区域中央象元的值。
g(x, y) median(of (x, y))
如，在3×3区域内进行中值滤波，是将区域内9个 灰度值按由小到大排列，从小的一方开始的第5个值即 为中央象元的值。
矢量微分----梯度
二元函数f(x,y)在坐标点(x,y)处的梯度向量的定义：
f
G[
f
( x,
y)]
x f
y
梯度的幅度：
G[ f (x, y)] ( f )2 ( f ) 2
x
y
梯度的幅角：
M
tg 1[ f / f ] y x
连续域的微分----离散域的差分
x f (i, j) f (i 1, j) f (i, j) y f (i, j) f (i, j 1) f (i, j)
MN
r(i, j) (m, n)t(m, n) m1 n1
将计算结果r（i，j） 放在窗口中心的像 元位置，成为新像 元的灰度值。然后 活动窗口向右移动 一个像元，再按公 式做同样的运算， 仍旧把计算结果放 在移动后的窗口中 心位置上，依次进 行，逐行扫描，直 到全幅图像扫描一 遍结束，则新图像 生成。
halcon 生成滤波器frequency的参数含义-概述说明以及解释
halcon 生成滤波器frequency的参数含义-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在数字图像处理领域中，滤波器是一种常用的工具，用于处理图像中的噪声、增强特定的图像特征等。
而Halcon作为一款强大的机器视觉软件，提供了丰富的滤波器函数，其中包括生成滤波器函数。
本文将重点介绍Halcon中生成滤波器函数中的一个重要参数——Frequency的含义和作用。
通过深入理解Frequency参数的特性，可以更好地利用Halcon提供的滤波器函数对图像进行处理，提高处理的准确性和效率。
1.2文章结构1.2 文章结构本文将首先介绍Halcon生成滤波器的基本原理和使用方法，以便读者对滤波器有一个全面的了解。
接着，将详细解释Frequency参数的含义，包括具体的参数设置和调节方式。
最后，通过对Frequency参数的作用进行分析，以帮助读者更好地理解其在滤波过程中的作用和应用。
在结论部分，将总结Frequency参数的重要性，并给出相应的应用建议，同时展望未来Frequency参数在滤波器中的发展趋势和应用前景。
通过对文章结构的清晰描述，读者可以更好地理解和把握本文的内容和论述逻辑。
1.3 目的：本文的目的是介绍Halcon中生成滤波器的功能以及对应的参数含义，特别是重点解析Frequency参数。
通过深入分析Frequency参数的作用和重要性，帮助读者更好地理解如何在实际应用中正确设置这一参数，从而提高滤波效果和图像处理的准确性和效率。
同时，通过对Frequency 参数的应用建议和未来展望，进一步探讨滤波器在图像处理领域的潜在发展方向。
通过本文的阐述，希望读者能更好地掌握Halcon中频率参数的运用，为图像处理技术的发展和实践提供有益参考。
2.正文2.1 Halcon生成滤波器在Halcon中，滤波器是一种常用的图像处理工具，用于对图像进行去噪或增强等操作。
Halcon提供了各种类型的滤波器，可以根据应用需求选择合适的滤波器进行处理。
频率域滤波的基本步骤
频率域滤波的基本步骤频率域滤波的基本步骤频率域滤波是一种信号处理技术，它将信号从时域转换到频率域，并利用滤波器对信号进行处理。
频率域滤波的基本步骤包括以下几个方面：一、信号预处理在进行频率域滤波之前，需要对原始信号进行预处理。
这包括去除噪声、归一化和平移等操作。
去除噪声可以使用数字滤波器或其他降噪技术，以确保信号质量良好。
归一化可以使信号的幅度范围在0到1之间，这有助于后续的处理和分析。
平移可以将信号移到中心位置，以便更好地进行频谱分析。
二、傅里叶变换在预处理完成后，需要将时域信号转换为频域信号。
这可以通过傅里叶变换来实现。
傅里叶变换将时域函数转换为复数函数，在复平面上表示它们的振幅和相位。
这些复数值称为频谱系数。
三、设计滤波器设计一个合适的数字滤波器是进行频率域滤波的关键步骤之一。
数字滤波器可以分为两类：有限冲激响应（FIR）滤波器和无限冲激响应（IIR）滤波器。
FIR滤波器具有线性相位，可以在频率域中实现精确的滤波，但需要更多的计算资源。
IIR滤波器具有非线性相位，但需要较少的计算资源。
四、应用滤波器将设计好的数字滤波器应用于频谱系数，以获得过滤后的频谱系数。
这可以通过将原始频谱系数与数字滤波器的传递函数相乘来实现。
过滤后的频谱系数可以通过傅里叶逆变换转换回时域信号。
五、后处理进行频率域滤波之后，需要对结果进行后处理。
这包括反归一化、反平移和反去噪等操作。
反归一化可以将信号还原到原始幅度范围内。
反平移可以将信号还原到原始位置。
反去噪可以进一步降低噪声水平。
结论以上是频率域滤波的基本步骤，它是一种强大而灵活的信号处理技术，可用于许多应用领域，如音频处理、图像处理和生物信号处理等。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的数字滤波器和处理方法，以获得最佳的效果。
遥感数字图像处理第7章 图像滤波
不足：会造成图像模糊，削弱边缘和细节
均值滤波模板
1 1 1 1 1 1 1 ,或 1 1 1 1 1 1 1 9 8 1 1 1 1 1 1
中值滤波(Median filtering)
中值滤波取每个领域像素值的中均作为该像素的新值。
图像滤波的方法：
1. 空间域滤波
通过窗口或卷积核
2. 频率域滤波
通过傅立叶变换和逆变换
相关概念
1. 邻域、4-邻域、8-邻域
2. 卷积、窗口卷积
噪声
噪声是影响对图像信息理解或分析的成分
遥感图像中常见的噪声：
1. 高斯噪声
在信号上附加均值为0，具有高斯概率密度的函数值
2. 椒盐噪声（脉冲噪声）
随机改变一些像素值
优点：对椒盐噪声比较有效，能保留部分细节信息，
减少模糊
不足：计算复杂，对随机噪声效果不好
高斯低通滤波(Gaussian low-pass filtering)
高斯低通滤波的模板由二维高斯分布计算得到，使用
窗口卷积计算像素新值。
优点：对高斯噪声比较有效
不足：计算复杂
梯度倒数加权法
在离散图像内部相邻区域的变化大于区域内部的变化，
通过微分过程来实现。
梯度
梯度反映了相邻像素之间灰度的变化率，图像中的边
缘部分灰度变化率大，因此梯度值较大；相应的灰
度值变化小的地方，梯度值也较小。
f ( x , y ) ' f x x gradf ( x , y ) ' f ( x , y ) fy y
1 1 1 0 或1 0 1 1 0 0 1 1 2 2 1 1 或 1 2 1 1 1 1 1 2
滤波法在图像处理中的应用
滤波法在图像处理中的应用所谓数字图像处理就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。
实质上是一段能够被计算机还原显示和输出为一幅图像的数字码。
21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。
数字图像处理，即用计算机对图像进行处理，其发展历史并不长。
数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。
首先数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。
另一方面，通过数字图像处理中的模式识别技术，可以将人眼无法识别的图像进行分类处理。
通过计算机模式识别技术可以快速准确的检索、匹配和识别出各种东西。
数字图像处理技术已经广泛深入地应用于国计民生休戚相关的各个领域。
在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像争为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。
目前，大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。
平滑技术用于平滑图像中的噪声。
平滑噪声可以在空间域中进行，基本方法是求像素灰度均值或者中值。
1.首先我们来了解下滤波法的定义。
答：滤波的本义是指信号有各种频率的成分,滤掉不想要的成分,即为滤掉常说的噪声,留下想要的成分.这即是滤波的过程,也是目的.一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式；另一个是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声。
2.对滤波处理的要求有两条:答：一是不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息；二是使图像清晰视觉效果好。
3.我们为什么要滤波。
答：滤波的本义是指信号有各种频率的成分,滤掉不想要的成分,即为滤掉常说的噪声,留下想要的成分.这即是滤波的过程,也是目的。
频域分析在数字图像处理中的应用
频域分析在数字图像处理中的应用随着数字技术的不断发展，数字图像处理技术越来越成熟。
频域分析是数字图像处理中一种常用的基于时域的方法之一。
在图像处理中，频域分析可以用来分析和识别图像中的特征。
频域分析可以通过将原始图像变换为频率域图像来达到这一目的。
频域分析是一个广泛的概念，涉及到很多技术和算法。
本文将重点讨论如何利用频域分析来处理数字图像。
我们将从以下几个方面来介绍频域分析在数字图像处理中的应用。
一、基本概念频域分析是一种将信号表示为频率成分的过程。
它可以将时域信号转换为频域信号，从而实现对信号特征的识别和分析。
在数字图像处理中，频域分析的基本原理是将图像转换为频率域，以便更好地理解和处理图像。
这种转换可以使用傅里叶变换或小波变换等技术来实现。
二、频域滤波频域滤波是数字图像处理中最常用的应用之一。
它利用频率分析技术来去除图像中的噪声、增强图像的细节和特征。
频域滤波可以分为低通滤波和高通滤波两种。
低通滤波可以去除图像中的高频成分，从而平滑图像。
高通滤波可以去除图像中的低频成分，从而强调图像中的细节和特征。
这些滤波器可以通过傅里叶变换进行设计和实现。
三、频域变换频域变换可以将图像从时域转换为频率域。
这种转换可以通过傅里叶变换、小波变换和离散余弦变换等技术来实现。
这些变换可以将图像中的信号分离为不同的频率成分，从而更好地理解和处理图像。
在频域分析中，傅里叶变换和小波变换是最常用的方法。
四、特征提取频域分析可以用来提取图像中的特征。
这些特征可以包括灰度分布、纹理、形状等。
这些特征可以用来识别目标、分类和匹配。
在脸部识别和指纹识别等领域，频域分析的特征提取技术已经得到广泛应用。
结论：总之，频域分析在数字图像处理中有着广泛的应用。
通过频域分析，可以更好地理解和处理图像。
目前，各种频域分析技术正在不断发展和改进。
可以预见，随着技术的不断更新，频域分析将在数字图像处理中发挥越来越重要的作用。
Matlab中的图像滤波方法与实例分析
Matlab中的图像滤波方法与实例分析引言图像滤波是数字图像处理中的一项重要技术，用于降低图像噪声、平滑图像以及增强图像细节。
在Matlab中，有多种图像滤波方法可供选择。
本文将对这些方法进行介绍和实例分析。
一、线性滤波方法1. 均值滤波均值滤波是一种最简单的线性平滑滤波方法。
其基本思想是用邻域内像素的平均值替代当前像素的值。
在Matlab中，可使用imfilter函数实现均值滤波。
下面是一个示例：```I = imread('example.jpg');filtered_img = imfilter(I, fspecial('average', 3));```2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，在处理含有椒盐噪声等图像时表现出较好的效果。
它的原理是用中值取代邻域内的元素值。
在Matlab中，使用medfilt2函数可以实现中值滤波。
下面是一个示例：```I = imread('example.jpg');filtered_img = medfilt2(I);```二、非线性滤波方法1. 双边滤波双边滤波是一种非线性滤波方法，可以同时平滑图像和保留边缘信息。
它的核心思想是考虑像素的空间距离和像素值的差异。
在Matlab中，可使用bfilter2函数实现双边滤波。
下面是一个示例：```I = imread('example.jpg');filtered_img = bfilter2(I, 3, 25, 10); % 参数可根据需要自行调整```2. 自适应中值滤波自适应中值滤波是一种根据像素邻域内像素值的分布特性动态调整滤波窗口大小的方法。
在Matlab中，可使用adpmedian函数实现自适应中值滤波。
下面是一个示例：```I = imread('example.jpg');filtered_img = adpmedian(I, 5); % 参数可根据需要自行调整```三、时域滤波方法1. Laplace滤波Laplace滤波是一种高频增强滤波方法，能够提取图像的细节信息。
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实验四、频域滤波一、实验目的1．了解频域滤波的方法；2．掌握频域滤波的基本步骤。
二、实验内容1．使用二维快速傅立叶变换函数fft2( )及其反变换函数ifft2( )对图象进行变换；2．自己编写函数生成各种频域滤波器；3．比较各种滤波器的特点。
三、实验步骤1．图象的傅立叶变换a.对图象1.bmp 做傅立叶变换。
>> x=imread(‘1.bmp’);f=fft2(x);imshow(real(f)) %显示变换后的实部图像figuref1=fftshift(f);imshow(real(f1))变换后的实部图像中心平移后图像b.对图象cameraman.tif 进行傅立叶变换，分别显示变换后的实部和虚部图象。
思考：对图象cameraman.tif 进行傅立叶变换，并显示其幅度谱|F(U,V)|。
结果类似下图。
显示结果命令imshow（uint8（y/256））程序如下：x=imread('cameraman.tif');f=fft2(x);f1=fftshift(f);y0=abs(f);y1=abs(f1);subplot(1,3,1),imshow(x)title('sourceimage')subplot(1,3,2),imshow(uint8(y0/256))title('F|(u,v)|')subplot(1,3,3),imshow(uint8(y1/256))title('中心平移')2．频域滤波的步骤a.求图象的傅立叶变换得F=fft2(x)b.用函数F=fftshit(F) 进行移位c.生成一个和F 一样大小的滤波矩阵H .d.用F和H相乘得到G , G=F.*He.求G的反傅立叶变换得到g 就是我们经过处理的图象。
这其中的关键就是如何得到H 。
3．理想低通滤波器a.函数dftuv( )在文件夹中，它用生成二维变量空间如：[U V]=dftuv(11,11)b.生成理想低通滤波器>>[U V]=dftuv(51,51);D=sqrt(U.^2+V.^2);H=double(D<=15);Mesh(U,V,H)c.应用以上方法，对图象cameraman.tif进行低通滤波;>> close allQ=0.7F=imread('cameraman.tif')[U V]=dftuv(size(F,1),size(F,2));D=sqrt(U.^2+V.^2);H=double(D<= size(F,1)/2*Q); %修改系数Q为0.5,0.3,0.2FF=fft2(F);G=FF.*H;imshow(real(fftshift(FF)))figureimshow(real(fftshift(G)))g=real(ifft2(G));figureimshow(uint8(g))在以原点为圆心，以D0为半径的圆内无衰减的通过所有频率而在该圆外切断所有频率的二维低通滤波器，称为理想低通滤波器。
思考：观察理想低通滤波器不同滤波半径对滤波结果的影响。
即系数Q分别为0.7、0.5、0.3、0.2时，结果如何？并加以解释说明。
close allF=imread('cameraman.tif')[U V]=dftuv(size(F,1),size(F,2));D=sqrt(U.^2+V.^2);H=double(D<= size(F,1)/2*Q1); %修改系数Q为0.5,0.3,0.2 FF=fft2(F);G=FF.*H;subplot(4,3,1),imshow(real(fftshift(FF)))subplot(4,3,2),imshow(real(fftshift(G)))title('Q=0.7')g=real(ifft2(G));subplot(4,3,3),imshow(uint8(g))Q2=0.5F=imread('cameraman.tif')[U V]=dftuv(size(F,1),size(F,2));D=sqrt(U.^2+V.^2);H=double(D<= size(F,1)/2*Q2); %修改系数Q为0.5,0.3,0.2 FF=fft2(F);G=FF.*H;subplot(4,3,4),imshow(real(fftshift(FF)))subplot(4,3,5),imshow(real(fftshift(G)))title('Q=0.5')g=real(ifft2(G));subplot(4,3,6),imshow(uint8(g))Q3=0.3F=imread('cameraman.tif')[U V]=dftuv(size(F,1),size(F,2));D=sqrt(U.^2+V.^2);H=double(D<= size(F,1)/2*Q3); %修改系数Q为0.5,0.3,0.2 FF=fft2(F);subplot(4,3,7),imshow(real(fftshift(FF)))subplot(4,3,8),imshow(real(fftshift(G)))title('Q=0.3')g=real(ifft2(G));subplot(4,3,9),imshow(uint8(g))Q4=0.2F=imread('cameraman.tif')[U V]=dftuv(size(F,1),size(F,2));D=sqrt(U.^2+V.^2);H=double(D<= size(F,1)/2*Q4); %修改系数Q为0.5,0.3,0.2 FF=fft2(F);G=FF.*H;subplot(4,3,10),imshow(real(fftshift(FF)))subplot(4,3,11),imshow(real(fftshift(G)))title('Q=0.2')g=real(ifft2(G));subplot(4,3,12),imshow(uint8(g))随着Q值越小，即滤波半径越小，滤波后的图像越模糊，且滤波半径变小会出现振铃效应。
随着滤波器半径的增大，滤除的功率越来越少，导致模糊也越来越减弱。
4.巴特沃兹低通滤波器>> close allf=imread('cameraman.tif');PQ=size(f);[U V]=dftuv(PQ(1),PQ(2));D0=0.07*PQ(2);F=fft2(f,PQ(1),PQ(2)); % 与F=fft2(f)相同H=exp(-(U.^2+V.^2)/(2*(D0^2))); %高斯低通mesh(U,V,H)figureG=F.*H;imshow(real(fftshift(F))) figureimshow(real(fftshift(G))) g=real(ifft2(G));figureimshow(uint8(g))思考：使用二阶巴特沃兹滤波器对图象cameraman.tif进行低通滤波。
H=1./(1+(D./d0).^(2*n));d0取15、30、80，n=2表示二阶)close alld0=30;n=2;f=imread('cameraman.tif');PQ=size(f);[U V]=dftuv(PQ(1),PQ(2));D=sqrt(U.^2+V.^2);F=fft2(f,PQ(1),PQ(2)); % 与F=fft2(f)相同H=1./(1+(D./d0).^(2*n)) %d0取15、30、80，n=2表示二阶) %高斯低通mesh(U,V,H)figuresubplot(1,3,1)G=F.*H;imshow(real(fftshift(F)))subplot(1,3,2)imshow(real(fftshift(G)))g=real(ifft2(G));subplot(1,3,3)imshow(uint8(g))5. 高通滤波器（相当于锐化）a.我们可以参照理想低通滤波器的思路，得到>>[U V]=dftuv(51,51);D=sqrt(U.^2+V.^2);H=double(D>=115);Mesh(U,V,H)b.对图象cameraman.tif进行高通滤波close allx=imread('cameraman.tif');[U V]=dftuv(size(x,1),size(x,2));D=sqrt(U.^2+V.^2);H=double(D>= size(x,1)/2*0.4);F=fft2(x);G=F.*H;imshow(real(fftshift(F)))figureimshow(real(fftshift(G)))g=real(ifft2(G));figureimshow(uint8(g))w=histeq(g);figureimshow(w)高通滤波器会衰减傅里叶变换中的低频分量而不会扰乱高频信息。
D0越高，图像边缘越清晰，失真越小。
思考：使用高斯高通滤波器对图象cameraman.tif进行高通滤波。
H1=1-exp(-(U.^2+V.^2)./(2*(D0^2)));close allx=imread('cameraman.tif');[U V]=dftuv(size(x,1),size(x,2));D0=15H=1-exp(-(U.^2+V.^2)./(2*(D0^2))); F=fft2(x);G=F.*H;g=real(ifft2(G));subplot(3,2,1),imshow(uint8(g))title('D0=15')w=histeq(g);subplot(3,2,2),imshow(w)D0=30H=1-exp(-(U.^2+V.^2)./(2*(D0^2))); F=fft2(x);G=F.*H;g=real(ifft2(G));subplot(3,2,3),imshow(uint8(g))title('D0=30')w=histeq(g);subplot(3,2,4),imshow(w)D0=80H=1-exp(-(U.^2+V.^2)./(2*(D0^2))); F=fft2(x);G=F.*H;g=real(ifft2(G));subplot(3,2,5),imshow(uint8(g))title('D0=80')w=histeq(g);subplot(3,2,6),imshow(w)用高斯高通滤波器对图像进行滤波后，相对于前面滤波器，图像会更加平滑。