频域高通滤波

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滤波的分类

滤波的分类
滤波可以根据其特性和目的分为多种类型。

在数字信号处理中，
滤波是一种通过对信号进行变换来减少或消除噪声、增强信号或提取
特定信号特征的技术。

一、时域滤波
时域滤波直接对时间信号进行处理，主要包括低通滤波、高通滤波、
带通滤波和带阻滤波。

低通滤波可以去除高频信号噪声，高通滤波则
是去除低频信号噪声，带通滤波则可以保留一定的频率范围内的信号，而带阻滤波则是去除一定的频率范围内的信号。

二、频域滤波
频域滤波则是将信号转换到频域进行处理，主要包括傅里叶变换（FFT）、离散余弦变换（DCT）和小波变换等，这些变换可以将信号
转换到频率域，使得我们能够观察和处理不同频率范围内的信号，以
及去除或保留特定频率范围内的信号。

三、空间滤波
空间滤波是基于图像处理的滤波技术，主要用于去除图像噪声、增强
图像对比度、边缘检测等。

常见的空间滤波技术有中值滤波、均值滤波、高斯滤波、拉普拉斯滤波等。

四、自适应滤波
自适应滤波是一种特殊的滤波技术，根据信号本身的特点和环境噪声
的情况来自适应地动态调整滤波器的参数，以最大限度地保留信号的
特征和减少噪声的影响。

在数字信号处理中，滤波是非常重要的一部分，不同类型的滤波
技术可以应用于不同领域和不同信号类型的处理，通过正确选择和应
用滤波器可以有效地提高信号的质量和准确度。

简述数字滤波的概念及方法

简述数字滤波的概念及方法数字滤波是一种在数字信号处理领域中广泛使用的算法,用于对数字信号进行滤波、降噪、去基线等处理。

本文将简要介绍数字滤波的概念及方法。

一、数字滤波的概念数字滤波是指在数字信号处理系统中,使用计算机算法对数字信号进行滤波的方法。

数字信号是指用二进制数字表示的音频、视频等信号,这些信号在传输、处理过程中常常受到噪声、失真等影响,需要进行滤波来去除这些干扰。

数字滤波的方法可以分为两大类:基于差分的和基于频域的。

1. 基于差分的滤波基于差分的滤波是指使用一组基线差分信号作为滤波器输入,输出是一个差分信号。

该方法的优点是不需要对信号进行采样,缺点是在频率响应上可能存在局部噪声。

2. 基于频域的滤波基于频域的滤波是指使用频域表示信号的方法,通过对信号进行傅里叶变换,得到滤波器的频率响应。

该方法的优点是可以在保留基线信息的同时,去除噪声和失真,缺点是需要对信号进行采样,并且计算量较大。

二、数字滤波的方法数字滤波的方法可以分为以下几种:1. 带通滤波器带通滤波器是指只能让信号通过,不能阻止信号通过的滤波器。

该方法适用于去除噪声和基线,但可能会丢失高频信息。

2. 高通滤波器高通滤波器是指只能让信号通过,不能阻止信号通过的滤波器。

该方法适用于去除噪声和高频信息,但可能会丢失低频信息。

3. 带阻滤波器带阻滤波器是指只能让信号通过,不能阻止信号通过的滤波器。

该方法适用于去除噪声和基线,并且可以保留高频信息。

4. 低通滤波器低通滤波器是指只能让信号通过,不能阻止信号通过的滤波器。

该方法适用于去除噪声和高频信息,并且可以保留低频信息。

5. 中心频率加权滤波器中心频率加权滤波器是指根据信号的中心频率进行加权的滤波器。

该方法适用于去除高频噪声和失真,但可能会丢失基线信息。

三、数字滤波的应用数字滤波在音频处理中的应用包括均衡器、压缩器、降噪器等;在视频处理中的应用包括去噪、去斑、去雾等。

此外,数字滤波也被广泛应用于信号处理、图像处理、通信等领域。

实验四图像频域高通滤波

数字图像处理实验报告姓名：田蕾学号：20091202098 专业：信号与信息处理年级：09实验四图像频域高通滤波一、实验目的掌握常用频域高通滤波器的设计。

进一步加深理解和掌握图像频谱的特点和频域高通滤波的原理。

理解图象高通滤波的处理过程和特点。

二、实验内容设计程序，分别实现截止频率半径分别为15、30、80理想高通滤波器、二阶巴特沃斯高通滤波器、二阶高斯高通滤波器对图像的滤波处理。

观察处理前后图像效果，分析实验结果和算法特点。

三、实验原理二维理想高通滤波器的传递函数为：000.(,)(,) 1.(,)D u v D H u v D u v D ≤⎧=⎨>⎩D0是从频率矩形中点测得的截止频率长度，它将以D0为半径的圆周内的所有频率置零，而毫不衰减地通过圆周外的任何频率。

但其物理上是不可实现的。

巴特沃斯高通滤波器的传递函数为：201(,)1[](,)n H u v D D u v =+ 式中D0为截止频率距远点距离。

与低通滤波器的情况一样，可认为巴特沃斯高通型滤波器比IHPF 更平滑。

高斯高通滤波器传递函数为：220(,)/2(,)1D u v D H u v e -=- 高通滤波器能够用高斯型低通滤波器的差构成。

这些不同的滤波器有更多的参数，因此能够对滤波器的形状进行更多的控制。

四、算法设计（含程序设计流程图）五、实验结果及分析（需要给出原始图像和处理后的图像）实验结果分析：（1）理想的高通滤波器把半径为D0的圆内的所有频率完全衰减掉，却使圆外的所有的频率无损的通过。

图像整体变得模糊，边缘和细节比较清晰。

（2）巴特沃思高通滤波器和高斯高通滤波器处理后的图像中只显现边缘，边缘的强度不同，而灰度平滑的区域都变暗了。

附：程序源代码（1）理想高通滤波器：（以D0=15为例）:I1=imread('D:\Matlab\project\低通、高通滤波实验原图.jpg');figure(1); imshow(I1);title('原图');>> f=double(I1); % 转换数据为双精度型g=fft2(f); % 进行二维傅里叶变换g=fftshift(g); % 把快速傅里叶变换的DC组件移到光谱中心[M,N]=size(g);d0=15; %cutoff frequency以15为例m=fix(M/2); n=fix(N/2);for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);if(d<=d0)h=0;else h=1;endresult(i,j)=h*g(i,j);endendresult=ifftshift(result);J1=ifft2(result);J2=uint8(real(J1));figure(2);imshow(J2);title('IHPF滤波（d0=15)') ;（2）巴特沃斯高通滤波器：（以D0=15为例）:I1=imread('D:\Matlab\project\低通、高通滤波实验原图.jpg');figure(1); imshow(I1);title('原图');f=double(I1);g=fft2(f);g=fftshift(g);[M,N]=size(g);nn=2; % 2-grade Butterworth highpass filterd0=15; % 15,30,80其中以15为例m=fix(M/2); n=fix(N/2);for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn)); % filter transform function%h=1./(1+(d./d0).^(2*n))%h=exp(-(d.^2)./(2*(d0^2)));result(i,j)=(1-h)*g(i,j);endendresult=ifftshift(result);J1=ifft2(result);J2=uint8(real(J1));figure(2);imshow(J2);title('BHPF滤波(d0=15)');（3）高斯高通滤波器：（以D0=15为例）:I1=imread('D:\Matlab\project\低通、高通滤波实验原图.jpg'); figure(1); imshow(I1);title('原图');f=double(I1);g=fft2(f);g=fftshift(g);[M,N]=size(g);d0=15;m=fix(M/2); n=fix(N/2);for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);h=exp(-(d.^2)./(2*(d0^2))); % gaussian filter transformresult(i,j)=(1-h)*g(i,j);endendresult=ifftshift(result);J1=ifft2(result);J2=uint8(real(J1));>> figure(2);>> imshow(J2);title('GHPF滤波(d0=15)');。

基于matlab对图像进行高通、低通、带通滤波

数字图像处理三级项目—高通、低通、带通滤波器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。

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。

低通滤波器有巴特沃斯滤波器和高斯滤波器等等，本次设计使用的低通滤波器为****。

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高通滤波器等等，本次设计使用巴特沃斯高通滤波器。

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。

高通滤波器原理及分类

高通滤波器：英文名称为high-pass filter，又称低截止滤波器、低阻滤波器，允许高于某一截频的频率通过，而大大衰减较低频率的一种滤波器。

它去掉了信号中不必要的低频成分或者说去掉了低频干扰。

其特性在时域及频域中可分别用冲激响应及频率响应描述。

高通滤波器是一种让某一频率以上的信号分量通过，而对该频率以下的信号分量大大抑制的电容、电感与电阻等器件的组合装置。

其特性在时域及频域中可分别用冲激响应及频率响应描述。

后者是用以频率为自变量的函数表示，一般情况下它是一个以复变量jω为自变量的的复变函数，以H（jω）表示。

它的模H（ω）和幅角φ（ω）为角频率ω的函数，分别称为系统的“幅频响应”和“相频响应”，它分别代表激励源中不同频率的信号成分通过该系统时所遇到的幅度变化和相位变化。

可以证明，系统的“频率响应”就是该系统“冲激响应”的傅里叶变换。

当线性无源系统可以用一个N阶线性微分方程表示时，频率响应H（jω）为一个有理分式，它的分子和分母分别与微分方程的右边和左边相对应。

高通滤波器原理及分类高通滤波器按照所采用的器件不同进行分类的话，会有源高通滤波器、无源高通滤波器两类。

无源高通滤波器：无源高通滤波器：仅由无源元件(R、L 和C)组成的滤波器，它是利用电容和电感元件的电抗随频率的变化而变化的原理构成的。

这类滤波器的优点是：电路比较简单，不需要直流电源供电，可靠性高；缺点是：通带内的信号有能量损耗，负载效应比较明显，使用电感元件时容易引起电磁感应，当电感L较大时滤波器的体积和重量都比较大，在低频域不适用。

实际滤波器的基本参数：理想滤波器是不存在的，其特性只需截止频率描述，而实际滤波器的特性曲线无明显的转折点，故需用更多参数来描述。

高通滤波器技术指标有：简易解析：如图所示，高通滤波器与低通滤波器是相对立的。

低通滤波器允许低频率通过，不允许(抑制)高频率通过。

而高通滤波器相反允许高频率通过，不允许(抑制)低频率通过高通滤波器频率范围高达20GHz.应用于民用,军事,航天,空间技术等.低插损,高隔离器,高功率.可按客户要求订制生产.优译创立于中国深圳市，是集军民用微波通信器件开发、设计与生产的一体化企业，产品远销海内外。

滤波的应用及原理是什么

滤波的应用及原理是什么1. 滤波的概念和作用滤波是将信号中不需要的频率成分去除或减弱，保留需要的频率成分的一种信号处理方法。

滤波在信号处理、通信、音频处理、图像处理等领域都有广泛的应用。

通过滤波可以改善信号质量，降低噪声的干扰，提取出感兴趣的信息等。

2. 滤波的原理滤波的原理主要包括两个方面：频域滤波和时域滤波。

2.1 频域滤波频域滤波是在频域进行信号处理的方法。

它利用信号的频谱特性进行滤波操作。

常见的频域滤波方法有低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等。

具体原理如下：•低通滤波：将信号中高于某个截止频率的成分去除，保留低于截止频率的成分。

•高通滤波：将信号中低于某个截止频率的成分去除，保留高于截止频率的成分。

•带通滤波：只保留信号在两个截止频率之间的成分，其他频率的成分都去除。

•带阻滤波：去除信号在两个截止频率之间的成分，其他频率的成分保留。

2.2 时域滤波时域滤波是在时域进行信号处理的方法。

它通过对信号的时间序列进行加权平均或者卷积等操作，改变信号的幅度和相位特性。

时域滤波的原理如下：•均值滤波：通过计算信号一定时间窗口内的平均值来平滑信号。

适用于平稳信号和周期性信号。

•中值滤波：通过计算信号一定时间窗口内的中位数来平滑信号。

适用于存在脉冲噪声的信号。

•加权滤波：给予不同时间窗口内的数据不同权重，来平滑信号。

适用于需要保留信号的快速变化部分。

3. 滤波的应用滤波在各个领域都有广泛的应用，以下列举了几个常见的应用领域：•语音信号处理：通过滤波可以去除噪声、回声等对语音品质的影响，提高语音识别和语音合成的准确性。

•图像处理：通过滤波可以去除图像中的噪声、增强图像的边缘信息、提高图像的清晰度。

•音频处理：通过滤波可以调整音频的音色、控制频率范围、去除噪声等，常用于音响设备、音乐制作等。

•通信系统：滤波在通信系统中常用于带通滤波、抗干扰滤波、调制解调等操作，提高通信质量和信号完整性。

4. 总结滤波是一种信号处理方法，通过去除或减弱信号中不需要的频率成分，保留需要的成分，实现对信号的改善和提取。

高通滤波器参数设置

高通滤波器参数设置
在信号处理领域，高通滤波器是一种常用的滤波器，用于去除信号中低频成分，突出高频成分。

在进行实际应用时，我们需要设置一些参数以确保高通滤波器能够有效地完成信号处理任务。

首先，我们需要确定高通滤波器的截止频率。

截止频率是指在该频率以下的信号成分将被滤除，而在该频率以上的信号成分将被保留。

选择合适的截止频率取决于具体的应用场景，一般需要根据信号的频谱特性和处理要求来确定。

另外，高通滤波器还涉及到滤波器的阶数。

阶数是指滤波器的复杂度，通常阶数越高，滤波器的性能越好，但计算量也会增加。

在选择滤波器的阶数时，需要综合考虑滤波器的性能要求和计算成本，找到一个平衡点。

除了截止频率和阶数外，高通滤波器的设计还需要考虑滤波器的类型。

常见的高通滤波器类型有巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器和椭圆滤波器等。

不同类型的滤波器具有不同的频率响应特性，需要根据具体的信号处理需求来选择合适的类型。

在实际参数设置过程中，需要利用一些信号处理工具或软件来进行设计和调试。

在设置参数时，通常需要进行频域分析和时域分析来验证滤波器的性能是否符合要求。

通过不断调整参数并进行分析，可以逐步优化高通滤波器的设计，使其更好地适用于具体的信号处理任务。

综上所述，高通滤波器的参数设置是一个综合考虑信号特性、性能要求和计算成本的过程。

通过合理选择截止频率、阶数和滤波器类型，并借助信号处理工具进行设计和调试，可以设计出性能优良的高通滤波器，从而有效地完成信号处理任务。

1。

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关系为:
灰度线性变换
图3.2.2 灰度线性变换关系
分段线性灰度变换
分段线性灰度变换输入输出线
性映射关系为:
灰度图像分段线性灰度变换
案例3.2.2 灰度图像分段线性变换
图3.2.4 分段线性变换程序示例
灰级窗
图3.2.6 灰级窗口函数映射关系图
灰度级的分层
图3.2.7 灰度级分层变换关系
3.2.1 灰度线性变换
灰度倒置线性变换
1．图像反转案例3.2.1 图像反转案例分析
图3.2.1 图像反转的效果
灰度线性变换
输入图像 f (x, y) 灰度范围为[a, b]，输出图像 g(x, y) 灰度范围为[c, d]。
f(x,y)灰度范围为[a, b]，g(x,y)灰度范围为[c, d]。输入输出灰度线性映射
频域处理在图像的Fourier变换域上进行处理。
3.2 灰度变换
点运算在图像处理中，图像灰度变换和直方图
修正属于点运算范畴，点运算的概念是，当算子T的作用域是以每一个单个像素为单位，图像的输出g(x, y)只与位置(x, y) 处的输入f(x, y) 有关，实现的是像素点到点的处理时，称这种运算为“点运算”。
3.2 灰度变换
点运算的表达为：
或者
s T(r) g(x, y) T[ f (x, y)]
其中， r、s分别是输入、输出像素的灰度级；T为灰度变换函数的映射关系;
3.2 灰度变换
通过上述式子可将原图像 (x,y)处
的灰度f (x,y)变为T[f (x,y)] ， T算子描
述了输入灰度级和输出灰度级之间的映射关系。
特定意味着增强方法针对特定的问题，不同的问题适合采用不同的增强方法。
没有一个图像增强的统一理论，如何评价图像增强的结果好坏也没有统一的标准。
主观标准：人
客观标准：结果
图像增强技术
图像增强的方法分为两大类：空间域方法和频域方法。
“空间域”是指图像平面自身，这类方法是以对图像的象素直接处理为基础的。
第三章图像增强与复原技术
图像复原（Image restoration）与图像增强技术一样，也是一种改善图像质量的技术，在图像的获取、传输过程中，由于成像系统，传输介质等方面的原因，不可避免地造成图像质量的下降（退化）。图像的复原就是根据事先建立起来的系统退化模型，将降质了的图像以最大的保真度恢复成真实的景象。
图像空间域与频率域变换处理流程框图
图3.1.1 图像的空间域与频率域变换处理流程框图
3.1.2 图像复原的体系结构
图像复原
3.2 灰度变换
目的
改善图像的视觉效果，或将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。
图像增强并不以图像保真为准则，而是有选择地突出某些对人或机器分析有意义的信息，抑制无用信息，提高图像的使用价值。
灰度级的分层
灰度级分层的目的与对比度增强相似。
一种是对感兴趣的[a，b]范围中灰度级以较大的灰度值d进行显示，而对另外的灰度级则以较小的灰度值c进行显示。从而突出了[a，b] 间的灰度，而将其余灰度值变为低灰度值c。
另一种方法是对感兴趣的灰度级d以较大的灰度值进行显示，而其他的灰度级则保持不变。
3.2 灰度变换
它可使图像动态范围加大，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特征
更加明显。
3.2 灰度变换
3.2.1 灰度线性变换 3.2.2 灰度非线性变换
3.2 灰度变换
方法
空间域处理
全局运算：在整个图像空间域进行。局部运算：在与像素有关的空间域进行。点运算：对图像作逐点运算。
第三章图像增强与复原技术
图像复原 3.7 图像退化与图像复原 3.8 图像的几何校正
第三章图像增强与复原技术
图像增强与复原技术的意义:
图像增强（Image enhancement）是数字图像处理技术中最基本
的内容之一。图像增强处理是图像的预处理的方法之一，图像预处理是相对于图像识别、图像理解而言的一种前期处理。
点运算有时又被称为“灰度变换”、“对比度拉伸”或“对比度增强”。
3.2 灰度变换：对比度增强
3.2.1灰度线性变换灰度线性变换
当图像成象时会产生对比度不足的弊病，使图像中的细节分辨不清。
这时可将灰度范围线性扩展。
第三章图像增强与复原技术
本章的主要内容：重点讲述图像增强中在空间域的灰
度变换、直方图修正、图像平滑、锐化滤波、频率域低通、高通、同态滤波，以及彩色增强等内容，以上内容如无特别声明，均指的是灰度图像的增强。在图像复原主要介绍图像退化与图像复原、最后介绍图像的几何校正。
图像增强的主要目标是处理图像，以便处理结果图像比原图像更适合于特定的应用。
“频域”处理技术是以修改图像的傅氏变换为基础的。
3.1 图像增强与图像复原概述
3.1.1 图像增强的体系结构 3.1.2 图像复原的体系结构
3.1.1 图像增强的体系结构
图像增强处理方法根据图像增强处理所在的空间不同，可分为基于空间域的增强方法和基于频率域的增强方法两类：空间域处理方法是在图像像素组成的二维空间里直接对每一像素的灰度值进行处理，它可以是在一幅图像内的像素点之间的运算处理，也可是数幅图像间的相应像素点之间的运算处理。频率域处理方法是在图像的变换域对图像进行间接处理。
对数变换映射函数
a,b,c是按需要可以调整的参数。对数变换特点：
低灰度区扩展，高灰度区压缩。
采用灰度非线性变换案例分析
案例3.2.3 利用对数变换得到的变换效果
图3.2.8 对数变换前、后图像效果图
案例3.2.4采用MATLAB图像处理工具箱提供的对比度调整函数imadjst来实现图像的灰度变换，使图像对比度增强。
3.2.2 灰度非线性变换
用某些非线性函数，例如平方、对数、指数函数等作为映射函数时，可实现图像灰度的非线性变换。灰度的非线性变换简称非线性变换，是指由这样一个非线性单值函数所确定的灰度变换。
3.2.2 灰度非线性变换
非线性变换映射函数
图3.2.8 非线性变换映射函数
3.2.2 灰度非线性变换