空间频率滤波
滤波的分类
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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。
从空间滤波器获得频率域滤波器
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3‐2从空间滤波器获得频率域滤波器一、实验目的掌握从空间滤波器获得频率域滤波器的方法二、实验内容1. 从 Sobel 空间滤波器用 freqz2 获得频率域滤波器2. 观察空间滤波器和对应的频率域滤波器的滤波结果三、实验步骤1. 执行如下代码,实现空间域滤波和频域滤波的比较: 1 读入原始图像:clcclearf = imread('lena.jpg';imshow (ftitle('原始图像 '2 进行傅里叶变换:F = fft2(f;S = fftshift(log(1+abs(F;S = gscale(S;imshow (Stitle('傅立叶频谱图像 '3 使用 f = im2double(f 之后再进行处理的傅立叶频谱图像 :f = im2double(f; % 转换为F = fft2(f;S = fftshift(log(1+abs(F;S = gscale(S;imshow (Stitle('使用 f = im2double(f 之后再进行处理的傅立叶频谱图像 ' 2. freqz2 P90 增强垂直边缘 sobel H = freqz2(h,PQ(1,PQ(2:1 产生的滤波器原点在矩阵中心处读入图像:clcclearf = imread('lena.jpg';imshow (f进行傅里叶变换:F = fft2(f;S = fftshift(log(1+abs(F;S = gscale(S;Imshow(S增强垂直边缘:h = fspecial('sobel''; % 增强垂直边缘figure,freqz2(h; % uses [n2 n1] = [64 64].PQ = paddedsize(size(f;H = freqz2(h,PQ(1,PQ(2; % 产生的滤波器原点在矩阵中心处 H1 = ifftshift(H; % 迁移原点到左上角 figure,mesh(abs(H1(1:20:400,1:20:400imshow (abs(H,[]imshow (abs(H1,[]gs = imfilter(double(f,h;;gf = dftfilt(f,H1;imshow (gs,[]imshow (gf,[]imshow (abs(gs,[]imshow (abs(gf,[]imshow (abs(gs > 0.2*abs(max(gs(: imshow (abs(gf > 0.2*abs(max(gf(: d = abs(gs-gf;max(d(:min(d(:3. reqz2 P90 增强水平边缘 sobel % fft2(f 产生的频域 F 的原点在左上角读入图像clcclearf = imread('lena.jpg';傅里叶变换:F = fft2(f;S = fftshift(log(1+abs(F;S = gscale(S;h = fspecial('sobel'; % 增强水平边缘figure,freqz2(h;% size_h = size(tempPQ = paddedsize(size(f;H = freqz2(h,PQ(1,PQ(2;H1 = ifftshift(H;figure,mesh(abs(H1(1:20:400,1:20:400 imshow(abs(H,[]imshow(abs(H1,[] gs = imfilter(double(f,h; gf = dftfilt(f,H1; d = abs(gs-gf; max(d(: min(d(: 四、实验总结通过本次实验,我了解了从空间滤波器获得频率域滤波器的方法,对于这部分的理论知识也有了更进一步的认识,通过在这几次实训,我对MATLAB 的操作更加熟悉了,整个实验进行的也更加顺利了。
空间滤波应用调研报告
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空间滤波应用调研报告空间滤波是一种常用的图像处理技术,用于强化或减弱图像中某些空间频率成分,从而改善图像质量或去除图像中的噪声。
本文对空间滤波在图像处理中的应用进行调研,并总结了几个常见的应用领域。
一、图像去噪图像在获取、传输和存储过程中容易受到各种噪声的干扰,导致图像质量的下降。
空间滤波可以通过抑制噪声成分来减少图像的噪声。
常用的图像去噪算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
这些算法分别通过取邻域像素的平均值、中值或加权平均值来抑制噪声,从而提高图像的质量。
二、图像增强图像增强是指通过对图像亮度、对比度以及细节进行调整,使图像在视觉上更加清晰、鲜明。
空间滤波可以通过增加图像的高频成分来提高图像的对比度和清晰度。
常用的图像增强算法包括锐化滤波、梯度滤波和边缘增强滤波等。
这些算法通过增强图像中的边缘信息,使图像更加清晰。
三、图像分割图像分割是指将图像划分为具有相同特性或相似特性的区域或对象。
空间滤波可以通过增强图像中的边缘信息来实现图像分割。
常用的图像分割算法包括基于边缘检测的分割算法、基于区域生长的分割算法和基于阈值分割的算法等。
这些算法通过利用滤波算子对图像进行边缘检测或区域生长,实现对图像的分割。
四、图像匹配图像匹配是指在两幅或多幅图像中找到相同的或相似的图像区域。
空间滤波可以通过增强图像中的特定频率成分来实现图像匹配。
常用的图像匹配算法包括相关滤波算法、模板匹配算法和光流算法等。
这些算法通过计算图像之间的相关性或相似性来实现图像的匹配。
五、图像恢复图像恢复是指通过利用图像中的辅助信息来重建损坏或模糊的图像。
空间滤波可以通过对图像进行去模糊或修复来实现图像的恢复。
常用的图像恢复算法包括退化模型逆滤波算法、盲去卷积算法和非局部均值滤波算法等。
这些算法通过利用图像的统计特性或模型来恢复损坏或模糊的图像。
总之,空间滤波在图像处理中有广泛的应用。
无论是去噪、增强、分割、匹配还是恢复,都可以通过选择合适的滤波算子和调节滤波参数来实现对图像的处理。
空间域滤波和频率域处理的特点
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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。
8 空间滤波
![8 空间滤波](https://img.taocdn.com/s3/m/9f9bc15649649b6648d747a1.png)
例1 设物函数中含有从低频到高频的各种结构信息, 物被直径为d=2cm的圆孔所限制,将它放在直径D=
4 cm、焦距f=50 cm的透镜的前焦面上。今用波长l
=600 nm的单色光垂直照射该物并测量透镜后焦面上 的光强分布。问:
(1)物函数中什么频率范围内的频谱可以通过测量得 到准确值? (2)什么频率范围内的信息被完全阻止?
t ( x1 ) t 0 t1 cos( 2x 0 x1 )
(1)在频谱面的中央设置一小圆屏挡住光栅的零级谱,求像 的强度分布及可见度; (2)移动小圆屏,挡住光栅的+1级谱,像面的强度分布和可 见度又如何?
例2 在相干照明4f系统中, 在物平面上有两个图像,它们的中 心在X轴上,距离坐标原点分别为a和-a ,今在频谱面上放置一 正弦光栅,其振幅透过率为
2、傅立叶透镜的信息容量——空间带宽积
信息容量N=频 带 宽 度´ 空 间 宽 度
空间带宽积
截止频率
x D D1 2lf
频带宽度
x 2x D D1 lf
衍射发散角
中的线状构造越密集,则在P2沿r方向空间频 谱分布延伸越远;反之亦然
频谱分析器,又称为衍射图像采样器
由在半圆中不同直径的32个环状 PN结硅光二极管元件和另半圆 呈辐射状分布的32个楔形PN结 硅光二极管元件组成,据此可测 出整个频谱面上各处的光强分布
楔-环探测器 针尖缺陷检查、掩模线宽测量、织物疵病以及纸张印刷质量的 检查等。
一、二元振幅滤波器 (1)低通滤波器 带针孔的不透明模板
低通滤波器结构 只允许位于频谱面中心及其附近的低频分量通过,可以用来滤 掉高频噪声
(2)高通滤波器 带不透明小圆屏的透明模片
阻挡低频分量而允许高频通过,以增强像的 边缘,提高对模糊图像的识别能力或实现衬 度反转,但由于能量损失较大,所以得到的 结果一般较暗。 高通滤波器结构
空域滤波和频域滤波的关系
![空域滤波和频域滤波的关系](https://img.taocdn.com/s3/m/46b92f39eef9aef8941ea76e58fafab069dc449c.png)
空域滤波和频域滤波的关系空域滤波是一种基于像素级别的滤波方法,它通过直接处理图像中的像素值来实现滤波效果。
具体而言,空域滤波是基于图像的空间域进行操作,通过对图像中的像素进行加权平均或非线性处理,改变像素之间的关系来达到滤波的目的。
常见的空域滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
频域滤波则是一种基于图像的频域进行操作的滤波方法,它通过对图像进行傅里叶变换,将图像从空域转换到频域,然后在频域中对图像进行滤波操作,最后再通过傅里叶反变换将图像转换回空域。
频域滤波方法主要利用了傅里叶变换的性质,通过滤波器的频率响应对图像的频谱进行调整,达到滤波的效果。
常见的频域滤波方法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波等。
空域滤波和频域滤波有着密切的关系。
事实上,它们本质上是同一种滤波方法的不同表现形式。
在空域滤波中,滤波器直接作用于图像的像素值,通过对像素值进行处理来实现滤波效果;而在频域滤波中,滤波器则直接作用于图像的频谱,通过调整频谱的幅度和相位来实现滤波效果。
从这个角度来看,频域滤波可以看作是空域滤波在频域中的表现。
空域滤波和频域滤波各有其优点和适用场景。
空域滤波方法简单直观,易于理解和实现,适用于对图像的局部特征进行处理,例如去除噪声、平滑边缘等。
而频域滤波方法则适用于对图像的全局特征进行处理,例如图像增强、频谱分析等。
频域滤波方法通过傅里叶变换将图像转换到频域,可以更好地分析和处理图像的频域信息,对于频谱特征较为明显的图像处理问题具有较好的效果。
尽管空域滤波和频域滤波在原理和应用上有所差异,但它们并不是对立的关系。
事实上,这两种滤波方法常常结合使用,相互补充,以实现更好的滤波效果。
比如,在图像处理中,可以先使用空域滤波方法去除图像中的噪声和干扰,然后再将处理后的图像转换到频域进行进一步的滤波和增强。
这样的组合使用可以充分发挥两种滤波方法的优势,提高图像处理的效果和质量。
空域滤波和频域滤波是图像处理中常用的两种滤波方法。
傅里叶光学实验
![傅里叶光学实验](https://img.taocdn.com/s3/m/c454a02b856a561253d36f30.png)
傅里叶光学的空间频谱与空间滤波实验11 系09 级姓名张世杰日期2011 年3 月30 日学号PB09210044实验目的:1.了解傅里叶光学中基本概念,如空间频率,空间频谱,空间滤波和卷积2.理解透镜成像的物理过程3.通过阿贝尔成像原理,了解透镜孔径对分辨率的影响实验原理:一、基本概念频谱面:透镜的后焦面空间函数:实质即光波照明图形时从图形反射或透射出来的光波可用空间两维复变函数空间频谱:一个复变函数f(x,y)的傅立叶变换为F(u,v)={f(x,y)}= f (x, y)exp[-i2(ux + vy)]dxdyF(u,v)叫作f(x,y)的变换函数或频谱函数空间滤波:在频谱面上放一些光栅以提取某些频段的物信息的过程滤波器:频谱面上的光阑二、阿贝尔成像原理本质就是经过两次傅里叶变换,先是使单色平行光照在光栅上,经衍射分解成不同方向的很多束平行光,经过透镜分别在后焦面上形成点阵,然后代表不同空间频率的光束又在向面上复合而成像。
需要提及的是,由于透镜的大小有限,总有一部分衍射角度大的高频成分不能进入到透镜而被丢弃了,因此像平面上总是可能会丢失一些高频的信息,即在透镜的后焦平面上得到的不是物函数的严格的傅立叶变换(频谱),不过只有一个位相因子的差别,对于一般情况的滤波处理可以不考虑。
这个光路的优点是光路简单,而且可以得到很大的像以便于观察。
三、空间滤波器在频谱面上放置特殊的光阑,以滤去特定的光信号(3)三透镜系统四、空间滤波器的种类a.低通滤波:在频谱面上放如图2.4-3(1)所示的光阑,只允许位于频谱面中心及附近的低频分量通过,可以滤掉高频噪音。
b.高通滤波:在频谱面上放如图2.4-3(2)所示的光阑,它阻挡低频分量而让高频分量通过,可以实现图像的衬度反转或边缘增强。
c.带通滤波:在频谱面上放如图2.4-3(3)所示的光阑,它只允许特定区域的频谱通过,可以去除随机噪音。
d.方向滤波:在频谱面上放如图2.4-3(4)或(5)所示的光阑,它阻挡或允许特定方向上的频谱分量通过,可以突出图像的方向特征。
空间频率与空间滤波
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空间频谱与空间滤波一, 实验背景:阿贝成像原理认为:透镜成像过程可分为两步,第一步是通过物体衍射的光在系统的频谱面上形成空间频谱,这是衍射引起的“分频”作用;第二步是代表不同空间频率的各光束在像平面上相互叠加而形成物体的像,这是干涉引起的“合成”作用。
这两步从本质上对应着两次傅里叶变换。
如果这两次傅里叶变换完全理想,则像和物应完全一样。
如果在频谱面上设置各种空间滤波器,当去频谱中某一频率的成分,则将明显地影响图像,此即为空间滤波。
二, 实验目的:1, 掌握光具座上光学调整技术;2, 掌握空间滤波的基本原理,理解成像过程中“分频” 与“合成”作用。
3, 掌握方向滤波,高通滤波,低通滤波等滤波技术,观察各种滤波器产生的滤波效果,加深对光学信息处理实质的认识。
三, 实验原理:1, 傅立叶变换近代光学中,对光的传播和成像过程用傅立叶变换来表达,形成了傅立叶光学,可以处理一些无法用经典光学理论解决的问题。
傅立叶变换时处理振荡和波这类问题的有力工具。
对振动和波的傅立叶分析一般在时域和频域中进行,而对光的传播与成像分析是在空间和倒数空间中进行的。
不考虑时域,单色平面光波的表达式如下:0()[()]f r Aexp i k r ϕ=⋅+ (1)直角坐标系中,k 的方向余弦为(cos ,cos ,cos )αβγ,r 为(x ,y ,z )2(cos cos ,cos )k r x y z παβγλ⋅=+ (2) 波矢量的物理意义可以理解为平面波的空间频率,在x ,y ,z 方向上三个分量分别为222cos , cos , cos x y z f f f πππαβγλλλ=== (3)在傅立叶光学中,将物光作为一个输入函数(物函数),研究其经过具有傅立叶变换作用的光学元件后在接收面上得到的输出函数(像函数)。
以物是平面图像为例,物函数g (x ,y )可以表示成一系列不同空间频率的单色平面波的线性叠加,即(,)(,)exp[2()]x y x y x y g x y G f f i xf yf df df π∞-∞=+⎰⎰ (4)其中(,)x y G f f 被称为物函数的空间频谱函数。
空间频谱与空间滤波实验报告.
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空间频谱与空间滤波一、实验背景近三十年来,波动光学的一个重要发展,就是逐步形成了一个新的光学分支---傅立叶光学.把傅立叶光学变换引入光学,在形式上和内容上都已经成为现代光学发展的新起点.空间频谱与空间率波实验是信息光学中最典型的基础实验。
傅里叶光学是把通信理论,特别是傅里叶分析(频谱分析)方法引入到光学中来遂步形成的一个分支。
它是现代物理光学的重要组成部分。
光学系统和通信系统相似,不仅在于两者都是用来传递和交换信息,而且在于这两种系统都具有一些相同的基本性质,因而都可以用傅里叶分析(频谱分析)方法来加以描述。
通信理论中许多经典的概念和方法,如滤波、相关、卷积和深埋于噪声中的信号的提取等,被移植到光学中来,形成了光学传递函数、光学信息处理、全息术等现代光学发展的新领域。
阿贝成像理论是建立在傅里叶光学基础上的信息光学理论,阿贝——波特实验是阿贝成像理论的有力证明。
阿贝成像理论所揭示的物体成像过程中频谱的分解与综合,使得人们可以通过物理手段在谱面上改变物体频谱的组成和分布,从而达到处理和改造图像的目的,这就是空间滤波。
空间滤波的目的是通过有意识的改变像的频谱,使像产生所希望的变换。
光学信息处理是一个更为宽广的领域,它主要是用光学方法实现对输入信息的各种变换或处理。
空间滤波和光学信息处理可追溯到1873年阿贝(Abbe)提出二次成像理论,阿贝于1893年、波特(Porter)于1906年为验证这一理论所作的实验,科学的说明了成像质量与系统传递的空间频谱之间的关系。
20世纪六十年代由于激光的出现和全息术的重大发展,光学信息处理进入了蓬勃发展的新时期。
本实验验证阿贝成像原理,进一步理解光学信息处理的实质。
二、实验目的1通过实验有助于加深对傅立叶光学中的一些基本概念和基本理论的理解,如空间频率,空间频谱,空间滤波等等。
2通过实验验证阿贝成像理论,理解透镜成像的物理过程,进而掌握光学信息处理的实质;加深对傅立叶光学空间频谱和空间滤波(高通,低通和带通滤波器的物理意义)等概念的理解;初步了解简单的空间滤波技术在光信息处理中的应用。
空间频谱与空间滤波
![空间频谱与空间滤波](https://img.taocdn.com/s3/m/e5cc522cda38376bae1fae88.png)
空间频谱与空间滤波背景:从物理课上可知,透镜成像的过程实质上就是进行两次傅里叶变换,光学信息处理从根本上讲,就是用各种不同的滤波器在频谱面上进行空间滤波,去除不需要的信息,强化所需要的信息,或检出某一信号•空间滤波是信息光学中最基本、最典型的基础实验,通过实验有助于加强傅里叶光学中一些基础概念和基本理论的理解,如空间频率、空间频谱、空间滤波等,本实验主要验证阿贝尔成像原理,进一步理解光学信息处理得实质。
实验原理:设二维函数个:其空间频谱■为总黑亦的傅里叶变换,即= Ffefey)]=JT吕(耳y) [㈠2兀)&十讷]成" 利用上式傅里叶变换性质,用光学的方法可以很方便地获得二维图像念捕;的空间频谱用化记。
在傅里叶透镜的前焦面上放置一透镜率为心Q的图像,并以相干平行光束垂直照射图像,在透镜后焦面上可以得到光复振幅将是‘:的傅里叶变换漩即空间频谱为::砾影逬邈撚斶。
其中〕为光波波长,.■为透镜焦距,.为后焦面上任一点的位置,显然,点(1)对应的空间频率为P W小1________ C在后焦面上放置毛玻璃屏,可以观察到输入头像的频谱,同样,得到频谱图像在经过透镜的一次傅里叶变换后,得到输入图像所成的像。
阿贝尔成像原理认为:透镜成像过程中可以分为两步,第一步是通过物体衍射光在系统的频谱面上形成空间频谱,这就是衍射引起的“分频”作用;第二步代表不同的空间频率的各光束在像平面上相互叠加而形成物体的像。
如果这两次傅里叶变换完全理想,则像与为物应完全一样。
如果在频谱面上设置各种空间滤波器,挡去频谱中某一频率的成分,贝U将明显地影响图像,此即空间滤波。
下面将介绍两种傅里叶变换光路:(1)4f系统该光路频谱面试平面,空间频率为卽冈朋I,门一3』損物象比列关系:v' —亠•该光路适合理论分析,频谱不可调,缺乏灵活性,增加了设计滤波器的难度。
(2)单透镜系统该光路频谱面向中心弯曲,空间频率为「•亠" 工。
实验 2.1 空间频率滤波
![实验 2.1 空间频率滤波](https://img.taocdn.com/s3/m/885c067082c4bb4cf7ec4afe04a1b0717ed5b367.png)
实验2.1 空间频率滤波(附θ调制)空间频率滤波是在光学系统的空间频谱面上放置适当的滤波器,去掉(或有选择地通过)某些空间频率或改变它们的振幅和位相,使物体的图像按照人们的希望得到改善。
它是信息光学中最基本、最典型的基础实验,是相干光学信息处理中的一种最简单的情况。
早在1873年,德国人阿贝(E.Abbe,1840~1905)在蔡司光学公司任职期间研究如何提高显微镜的分辨本领时,首次提出了二次衍射成像的理论。
阿贝和波特(A.B.Porter )分别于1893年和1906年以一系列实验证实了这一理论。
1935年泽尼可(Zernike )提出了相衬显微镜的原理。
这些早期的理论和实验其本质上都是一种空间滤波技术,是傅里叶光学的萌芽,为近代光学信息处理提供了深刻的启示。
但由于它属于相干光学的范畴,在激光出现以前很难将它在实际中推广使用。
1960年激光问世后,它才重新振兴起来,其相应的基础理论——“傅里叶光学”形成了一个新的光学分支。
目前光信息处理技术已广泛应用到实际生产和生活各个领域中。
一、实验目的1. 了解傅里叶光学基本理论的物理意义,加深对光学空间频率、空间频谱和空间频率滤波等概念的理解;2. 验证阿贝成像原理,理解成像过程的物理实质——“分频”与“合成”过程,了解透镜孔径对显微镜分辨率的影响;二、实验仪器光源,透镜,滤波器,屏,导轨等。
三、实验原理1. 傅里叶光学变换设有一个空间二维函数),(y x g ,其二维傅里叶变换为dxdy y x i y x g G )](2exp[),(),(ηξπηξ+-=⎰⎰∝∝- (1) 式中ηξ,分别为x,y 方向的空间频率,而),(y x g 则为),(ηξG 的傅里叶逆变换,即 ηξηξπηξd d y x i G y x g ⎰⎰+=∝∝-)](2exp[),(),( (2) 式(2)表示,任意一个空间函数),(y x g 可表示为无穷多个基元函数)](2exp[y x i ηξπ+的线性迭加,),(ηξG 是相应于空间频率为ηξ,的基元函数的权重,),(ηξG 称为),(y x g 的空间频谱。
空间频率滤波精品
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空间频率滤波空间频率滤波是在光学系统的空间频谱面上放置适当的滤波器,去掉(或有选择地通过)某些空间频率或改变它们的振幅和位相,使物体的图像按照人们的希望得到改善。
它是信息光学中最基本、最典型的基础实验,是相干光学信息处理中的一种最简单的情况。
早在1873年,德国人阿贝(E.Abbe,1840~1905)在蔡司光学公司任职期间研究如何提高显微镜的分辨本领时,首次提出了二次衍射成像的理论。
阿贝和波特(A.B.Porter )分别于1893年和1906年以一系列实验证实了这一理论。
1935年泽尼可(Zernike )提出了相衬显微镜的原理。
这些早期的理论和实验其本质上都是一种空间滤波技术,是傅里叶光学的萌芽,为近代光学信息处理提供了深刻的启示。
但由于它属于相干光学的范畴,在激光出现以前很难将它在实际中推广使用。
1960年激光问世后,它才重新振兴起来,其相应的基础理论——“傅里叶光学”形成了一个新的光学分支。
目前光信息处理技术已广泛应用到实际生产和生活各个领域中。
一、实验目的1. 了解傅里叶光学基本理论的物理意义,加深对光学空间频率、空间频谱和空间频率滤波等概念的理解;2. 验证阿贝成像原理,理解成像过程的物理实质——“分频”与“合成”过程,了解透镜孔径对显微镜分辨率的影响;二、实验原理1. 傅里叶光学变换设有一个空间二维函数),(y x g ,其二维傅里叶变换为dxdy y x i y x g G )](2exp[),(),(ηξπηξ+-=⎰⎰∝∝- (1) 式中ηξ,分别为x,y 方向的空间频率,而),(y x g 则为),(ηξG 的傅里叶逆变换,即ηξηξπηξd d y x i G y x g ⎰⎰+=∝∝-)](2exp[),(),( (2)式(2)表示,任意一个空间函数),(y x g 可表示为无穷多个基元函数)](2exp[y x i ηξπ+的线性迭加,),(ηξG 是相应于空间频率为ηξ,的基元函数的权重,),(ηξG 称为),(y x g 的空间频谱。
阿贝成像原理和空间滤波
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阿贝成像原理和空间滤波[引言]傅立叶光学是近代光学的一个分支,它是用空间频谱的语言分析光信息。
1874年阿贝(E.Abbe)提出了二次衍射成像原理,这一原理是建立在傅里叶光学基础上的信息光学理论,阿贝——波特(Porter)实验是阿贝成像理论的有力证明。
阿贝成像原理所揭示的物体成像过程中频谱的分解与综合,使得人们可以通过物理手段在谱面上改变物体频谱的组成和分布,从而达到处理和改造图像的目的,这就是空间滤波。
阿贝成像理论空间滤波的目的是通过有意识的改变像的频谱,使像产生所希望的变换,将 调制与空间滤波结合,像面各相应部分可呈现不同颜色。
本实验形象地说明了傅立叶光学的应用。
通过本实验可以把透镜成像与干涉、衍射联系起来,初步了解透镜的傅里叶变换性质,从而有助于对现代光学信息处理中的用光学方法实现对输入信息的各种变换或处理这一手段的理解。
[实验目的]1.通过本实验,掌握阿贝成像原理,了解阿贝-波特实验。
2.加深对傅里叶光学中空间频率、空间频谱等概念的理解。
3.掌握空间滤波的方法。
[基本原理]1.阿贝成像原理阿贝研究显微镜成像时,提出了一种不同于几何光学的新观点,即将物像看成是不同空间频率的集合,在相干平行光照明下,显微镜物镜的成像过程分两步完成:①入射光经过物的衍射在物镜的后焦面上形成夫琅禾费衍射图样(初级衍射图或称频谱图);②各初级衍射图样作为新的子波源发出的球面波在像平面上相干叠加成像。
(如图一所示)将显微镜的成像过程看成是上述两步成像的过程,是波动光学的观点,后图一阿贝成像原理光路图来人们称其为阿贝成像原理。
阿贝成像原理不仅用傅里叶变换阐述了显微镜成像的机理,更重要的是首次引入频谱的概念,启发人们用改造频谱的手段来改造信息。
2.空间频谱任何一个物理真实的物平面上的空间分布函数),(y x g 可以表示成无穷多个基元函数)](2ex p[y f x f i y x +π的线性叠加,即y x y x y x f f y f x f i f f G y x g d d )](2exp[),(),(+=⎰⎰∞+∞-π (1)式中,x f 、y f 是基元函数的参量,称为该基元函数的空间频率,),(y x f f G 是该基元函数的权重,称为),(y x g 的空间频谱。
傅立叶光学的空间频谱与空间滤波实验 (5)
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傅立叶光学的空间频谱与空间滤波实验实验目的:加深对傅立叶光学中的一些基本阿贝尔成像原理。
理解透镜成像的物理过程,进而掌握光学信息处理的实质。
实验原理:我们知道一个复变函数f(x,y)的傅立叶变换为⎰⎰+-=ℑ=dxdyvy ux 2i y x f y x f v u F )](exp[),()},({),(π ( 1 )F(u,v)叫作f(x,y)的变换函数或频谱函数。
它一般也为复变函数,f(x,y)叫做原函数,也可以通过求 F(u,v)逆傅立叶变换得到原函数f(x,y), ⎰⎰+=ℑ=-dudvvy ux 2i v u F v u F y x f 1)](exp[),()},({),(π (2)在光学系统中处理的是平面图形,当光波照明图形时从图形反射或透射出来的光波可用空间两维复变函数(简称空间函数)来表示。
在这些情况下一般都可以进行傅里叶变换或广义的傅里叶变换。
逆傅里叶变换公式(2)说明一个空间函数f(x,y)可以表示成无穷多个基元函数exp[i2π(ux+vy)]的线性叠加,dudv v u F ),(是相应于空间频率u,v 的权重,F(u,v)称为f(x,y)的空间频谱。
以上原理从简实验数据处理与分析:1.侧小透镜的焦距f :由以上数据推出: 3111(13.0012.7613.19)12.9833i i f f ===++=å (cm)2.测量一维光栅常数d :由光栅方程:sin d k q l ?? (1)以及:3 3.10107.907.85100.05x cm s cm==-= 其中x 为光屏上极大点间距,d 为光栅与屏的间距。
得出:sin 0.010q === (2)将2代入1得(632.8nm l =): 95632.810 6.32810sin 0.01k d m l q --´===? 误差分析:该实验的测量当中存在着较大的测量误差,具体而言主要是因为光斑的直径线度与光强极大点间的距离差不多,从而使得估读误差较大,又因为光强极大点的级数非常有限,从而只能尽量取相距较远的极大点间的距离,通过求平均来减少误差。
卷积与空间域滤波、频(率)域滤波之间的关系。
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卷积与空间域滤波、频(率)域滤波之间的关系。
卷积与空间域滤波、频(率)域滤波之间有密切的关系。
在信号处理和图像处理中,卷积是一种基本的数学运算,用于将一个函数与另一个函数相乘,并在某个维度上滑动第二个函数。
在图像处理中,卷积用于对图像进行滤波、模糊、锐化等操作。
空间域滤波和频域滤波是两种常见的图像处理方法,它们都可以与卷积结合使用。
空间域滤波直接在图像的像素上进行操作,而频域滤波则通过将图像转换到频率域进行处理,然后再转换回空间域。
卷积在空间域滤波中的应用通常涉及使用一个滤波器(也称为卷积核或掩模)对图像进行卷积操作。
这个滤波器定义了一组权重,用于对图像的像素进行加权求和。
通过选择不同的滤波器,可以实现不同的空间域滤波效果,例如平滑、锐化、边缘检测等。
同样地,卷积也可以在频域滤波中应用。
在频域滤波中,图像首先通过傅里叶变换转换为频率域表示。
然后,使用一个滤波器对频率域的图像进行操作,该滤波器同样定义了一组权重。
常见的频域滤波器包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
通过选择不同的滤波器,可以实现不同的频域滤波效果,例如去除噪声、增强边缘等。
需要注意的是,卷积在空间域和频域中的操作是有区别的。
在空间域中,卷积操作是直接在像素位置上进行的,因此可以直接观察到像素值的改变。
而在频域中,卷积操作是在频率域的表示上进行,因此需要对结果进行逆傅里叶变换才能转换回空间域以观察处理效果。
综上所述,卷积可以用于实现空间域滤波和频域滤波,并且它们之间存在密切的关系。
在实际应用中,根据具体需求选择适合的方法进行处理。
实验四 傅立叶光学的空间频谱与空间滤波实验
![实验四 傅立叶光学的空间频谱与空间滤波实验](https://img.taocdn.com/s3/m/d5faa0e95022aaea998f0f7a.png)
实验4 傅立叶光学的空间频谱与空间滤波实验一、实验目的1、了解透镜的傅里叶变换性质,加深对空间频率、空间频谱和空间滤波等概念的理解。
2、熟悉阿贝成像原理,从信息量的角度理解透镜孔径对分辨率的影响。
3、完成一维空间滤波、二维空间滤波及高通空间滤波。
二、实验原理1873年阿贝(E.Abbe )首先提出显微镜成像原理以及随后的阿贝—波特空间滤波实验,在傅里叶光学早期发展史上做出重要的贡献。
这些实验简单、形象,令人信服,对相干光成像的机理及频谱分析和综合原理做出深刻的解释,同时这种用简单的模板作滤波的方法一直延续至今,在图像处理技术中仍然有广泛的应用价值。
1、二维傅里叶变换和空间频谱在信息光学中常用傅里叶变换来表达和处理光的成像过程。
设在物屏X-Y 平面上光场的复振幅分布为g (x ,y ) ,根据傅里叶变换特性,可以将这样一个空间分布展开成一系列二维基元函数)](2exp[y f x f i y x +π的线性叠加,即⎰⎰+∞∞-+=y x y x y x df df y f x f i f f G y x g )](2exp[),(),(π (1)式中f x 、f y 为x 、y 方向的空间频率,即单位长度内振幅起伏的次数,G (f x ,f y )表示原函数g (x ,y )中相应于空间频率为f x 、f y 的基元函数的权重,亦即各种空间频率的成分占多大的比例,也称为光场(optical field )g (x ,y )的空间频谱。
G (f x 、f y )可由g (x ,y )的傅里叶变换求得⎰⎰+∞∞-+-=dxdy y f x f i y x g f f G y x y x )](2exp[),(),(π (2)g (x ,y )与G (f x ,f y )是一对傅里叶变换式,G (f x ,f y )称为g (x ,y )的傅里叶的变换,g (x ,y )是G (f x ,f y )的逆变换,它们分别描述了光场的空间分布及光场的频率分布,这两种描述是等效的。
实验9 傅立叶的空间频谱与空间滤波实验
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傅立叶光学的空间频谱与空间滤波实验实验说明书北京方式科技有限责任公司实验目的1、了解透镜的傅里叶变换性质,加深对空间频率、空间频谱和空间滤波等概念的理解。
2、熟悉阿贝成像原理,从信息量的角度理解透镜孔径对分辨率的影响。
3、完成一维空间滤波、二维空间滤波及高通空间滤波。
实验原理1873年阿贝(E.Abbe )首先提出显微镜成像原理以及随后的阿贝—波特空间滤波实验,在傅里叶光学早期发展史上做出重要的贡献。
这些实验简单、形象,令人信服,对相干光成像的机理及频谱分析和综合原理做出深刻的解释,同时这种用简单的模板作滤波的方法一直延续至今,在图像处理技术中仍然有广泛的应用价值。
1、二维傅里叶变换和空间频谱在信息光学中常用傅里叶变换来表达和处理光的成像过程。
设在物屏X -Y 平面上光场的复振幅分布为g (x ,y ) ,根据傅里叶变换特性,可以将这样一个空间分布展开成一系列二维基元函数)](2exp[y f x f i y x +π的线性叠加,即⎰⎰+∞∞-+=y x y x y x df df y f x f i f f G y x g )](2exp[),(),(π (1)式中f x 、f y 为x 、y 方向的空间频率,即单位长度内振幅起伏的次数,G (f x ,f y )表示原函数g (x ,y )中相应于空间频率为f x 、f y 的基元函数的权重,亦即各种空间频率的成分占多大的比例,也称为光场(optical field )g (x ,y )的空间频谱。
G (f x 、f y )可由g (x ,y )的傅里叶变换求得⎰⎰+∞∞-+-=dxdy y f x f i y x g f f G y x y x )](2exp[),(),(π (2)g (x ,y )与G (f x ,f y )是一对傅里叶变换式,G (f x ,f y )称为g (x ,y )的傅里叶的变换,g (x ,y )是G (f x ,f y )的逆变换,它们分别描述了光场的空间分布及光场的频率分布,这两种描述是等效的。
采用空间域和频率域滤波的原理
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一、概述空间域和频率域滤波是数字图像处理中常用的两种基本处理方法。
它们通过对图像进行不同的数学变换和运算,能够实现对图像的增强、去噪和特征提取等目的。
本文将从原理入手,对这两种滤波方法进行深入探讨。
二、空间域滤波的原理1. 空间域滤波是指对图像的像素进行直接操作的一种滤波方法。
其原理是通过对图像进行空间领域内的数学运算,来改变图像的各个像素值,从而实现图像的增强或去噪。
2. 空间域滤波的主要方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
其中,均值滤波是通过对图像中的每个像素周围邻域像素值的平均来实现的,中值滤波是通过将邻域像素值排序并取中值来实现的,而高斯滤波则是通过对邻域像素进行加权平均来实现的。
3. 空间域滤波的优点是操作简单,计算速度快,适用于对图像进行快速处理。
但其缺点是对图像进行像素级操作,容易引入擦除和边缘模糊等问题。
三、频率域滤波的原理1. 频率域滤波是指将图像从空间域变换到频率域进行处理的一种滤波方法。
其原理是通过对图像在频率域内的变换和运算,来实现对图像的增强、去噪和特征提取等目的。
2. 频率域滤波的主要方法包括傅立叶变换和小波变换。
其中,傅立叶变换是将图像从空间域变换到频率域的一种数学变换,通过对图像在频率域内的数学运算来实现滤波的目的。
3. 频率域滤波的优点是能够同时处理图像的整体特征,能够避免空间域滤波带来的边缘模糊问题。
但其缺点是计算复杂,速度较慢,适用于对图像进行精细处理。
四、空间域和频率域滤波的比较1. 空间域滤波和频率域滤波都是数字图像处理中常用的两种基本处理方法,它们各自有着不同的优缺点。
2. 空间域滤波的优点是操作简单,计算速度快,适用于对图像进行快速处理,但其缺点是容易引入擦除和边缘模糊等问题;而频率域滤波的优点是能够同时处理图像的整体特征,能够避免空间域滤波带来的边缘模糊问题,但其缺点是计算复杂,速度较慢,适用于对图像进行精细处理。
3. 在实际应用中,需要根据图像处理的具体要求和情况来选择合适的滤波方法。
如何理解图像中的空间频率分布特征
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如何理解图像中的空间频率分布特征图像是由像素点组成的二维数组,其中每个像素点都包含了图像在空间上的位置信息。
而图像的视觉特征通常可以通过对其空间频率分布进行分析来获取。
空间频率分布特征可以帮助我们了解图像中的纹理、边缘、轮廓等信息,对于图像处理、分析和识别具有重要的意义。
本文将介绍如何理解图像中的空间频率分布特征。
一、什么是空间频率分布空间频率是指图像中变化快慢的频率,也可以理解为纹理或边缘变化的密度。
在图像中存在高频率和低频率的分量,高频率表示变化剧烈的细节信息,低频率表示变化平缓的整体信息。
空间频率分布表示了图像中不同频率分量的强度分布情况。
二、傅里叶变换与空间频率傅里叶变换是将一个函数表示为不同频率正弦函数的和的方法。
在图像处理中,二维傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域。
通过对图像进行傅里叶变换,可以看到图像在频率域中的分布情况,即空间频率分布。
频率域中的低频成分对应于图像的整体特征,高频成分对应于图像的细节信息。
三、空间频率滤波空间频率滤波是图像处理中常用的方法之一,通过在频率域对图像进行滤波操作,可以增强或减弱图像中的某些频率分量,从而改变图像的质量和特征。
常见的空间频率滤波器包括低通滤波器和高通滤波器,它们可以分别用于平滑图像和增强图像的细节。
四、图像纹理分析图像纹理分析是图像中空间频率分布特征的一种应用,它可以帮助我们理解图像中的纹理信息。
纹理是指图像中重复出现的局部模式,例如布纹、砖墙等。
通过对图像的空间频率分布进行分析,可以提取出图像中的纹理特征,用于图像分类、识别和合成等任务。
五、图像边缘检测图像边缘是指图像中明暗变化剧烈的位置,边缘检测是图像处理中的重要任务之一。
边缘检测可以通过对图像的空间频率分布进行分析来实现。
在频率域中,边缘对应着高频分量,因此可以通过高通滤波器来增强图像中的边缘特征。
六、应用案例:人脸识别人脸识别是图像处理中的一个经典问题,空间频率分布特征在人脸识别中发挥了重要的作用。
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空间频率滤波
空间频率滤波是在光学系统的空间频谱面上放置适当的滤波器,去掉(或有选择地通过)某些空间频率或改变它们的振幅和位相,使物体的图像按照人们的希望得到改善。
它是信息光学中最基本、最典型的基础实验,是相干光学信息处理中的一种最简单的情况。
早在1873年,德国人阿贝(E.Abbe,1840~1905)在蔡司光学公司任职期间研究如何提高显微镜的分辨本领时,首次提出了二次衍射成像的理论。
阿贝和波特
(A.B.Porter )分别于1893年和1906年以一系列实验证实了这一理论。
1935年泽尼可(Zernike )提出了相衬显微镜的原理。
这些早期的理论和实验其本质上都是一种空间滤波技术,是傅里叶光学的萌芽,为近代光学信息处理提供了深刻的启示。
但由于它属于相干光学的范畴,在激光出现以前很难将它在实际中推广使用。
1960年激光问世后,它才重新振兴起来,其相应的基础理论——“傅里叶光学”形成了一个新的光学分支。
目前光信息处理技术已广泛应用到实际生产和生活各个领域中。
一、实验目的
1. 了解傅里叶光学基本理论的物理意义,加深对光学空间频率、空间频谱和空间频率滤波等概念的理解;
2. 验证阿贝成像原理,理解成像过程的物理实质——“分频”与“合成”过程,了解透镜孔径对显微镜分辨率的影响;
二、实验原理
1. 傅里叶光学变换
设有一个空间二维函数),(y x g ,其二维傅里叶变换为
dxdy y x i y x g G )](2exp[),(),(ηξπηξ+-=⎰⎰∝∝- (1) 式中ηξ,分别为x,y 方向的空间频率,而),(y x g 则为),(ηξG 的傅里叶逆变换,即
ηξηξπηξd d y x i G y x g ⎰⎰+=∝∝-)](2exp[),(),( (2)
式(2)表示,任意一个空间函数),(y x g 可表示为无穷多个基元函数)](2exp[y x i ηξπ+的线性迭加,),(ηξG 是相应于空间频率为ηξ,的基元函数的权重,),(ηξG 称为),(y x g 的空间频谱。
用光学的方法可以很方便地实现二维图像的傅里叶变换,获得它的空间频谱。
由透镜的傅里叶变换性质知,只要在傅里变换透镜的前焦面上放置一透率为),(y x g 的图像,并以相干平行光束垂直照明之,则在透镜后焦面上的光场分布就是),(y x g 的傅里叶变换),(ηξG ,即空间频谱),(f y f x G λλ''。
其中λ为光波波长,f 为透镜的焦距,(y x '',)为后焦面(即频谱面)上任意一点的位置坐标。
显然,后焦面上任意一点(y x '',)对应的空间频率为 f x λξ/'= f y λη/'=
2. 阿贝成像原理
傅里叶变换光学在光学成像中的重要性,首先在显微镜的研究中显示出来。
阿贝在1873年提出了相干光照明下显微镜的成像原理。
他认为在相干平等光照明下,显微镜的成像过程可以分成二步。
第一步是通过物的衍射光在透镜的后焦面(即频谱面)上形成空间频谱,这是衍射所引起的“分频”作用;第二步是代表不同空间频率的各光束在像平面上相干迭加而形成物体的像,这是干涉所引起的“合成”作用。
图1表示这下一成像光路和过程。
成像的这二个过程,本质上就是两次傅里叶变换。
第一个过程把物面光场的空间分布),(y x g 变为频谱面上空间频率分布),(ηξG ,第二个过程则是将频谱面上的空间频谱分布),(ηξG 作傅里
叶逆变换还原为空间分布(即将各频谱分量又复合为像)。
因此,成像过程经历了从空间域到频率域,又从频率域到空间域的两次变换过程。
如果两次变换完全是理想的,即信息没有任何损失,则像和物应完全相似(除了有放大或缩小外)。
但一般说来像和物不可能完全相似,这是由于透镜的孔径是有限的,总有一部分衍射角度大的高次成分(高频信息)不有进入到物镜而被丢弃了,所以像的信息总是比物的信息要少一些,像和物不可能完全一样。
因为高频信息主要反应物的细节,所以,当高频信息受图1 阿贝成像原理
象平面
x '
到孔径的阻挡而不能到达像平面时,无论显微镜有多大放大倍数,也不可能在像平面上分辨这些细节,这是显微镜分辨率受到限制的根本原因。
特别当物的结构非常精细(如很密的光栅)或物镜孔径非常小时,有可能只有0级衍射(空间频率为0)能通过,则在像平面上虽有光照,却完全不能形成图像。
3. 空间滤波
由以上讨论知,成像过程本质上是两次傅里叶变换。
即从空间复振幅分布函数),(y x g 变为频谱函数),(ηξG ,然后再由频谱函数),(ηξG 变回到空间函数),(y x g (忽略放大率)。
显然,如果我们在频谱面(即透镜后焦面)上人为地放一些模板(吸收板或相移板)以减弱某些空间频率成份或改变某些频率成分的相位,便可使像面上的图像发生相应的变化,这样的图像处理称为空间滤波。
频谱面上这种模板称为滤波器,最简单的滤波器是一些特殊形状的光阑,如图2所示。
图2中(a)为高通滤波器,它是一个中心部分不透光的光屏,它能滤去低频成分而允许高频成分通过,可用于突出像的边沿部分或者实现像的衬度反转;(b)为低通滤波器,其作用是滤掉高频成分,仅让靠近零频的低频成分通过。
它可用来滤掉高频噪声,例如滤去网板照片中的网状结构;(c)为带通滤器,它可让某些需要的频谱分量通过,其余被滤掉,可用于消除噪音;(d)为方向滤波器,可用于去除某些方向的频谱或仅让某些方向的频谱通过,用于突出图像的某些特征。
三、实验光路
实验光路如图3所示。
其中L 1,L 2组成的倒装望远系统将激光扩展成具有较大截面的平行光束,透镜L 为成像透镜。
四、实验内容
1. 光路调节,按图3布置光路,并按以下步骤调节光路:
(1) 调节激光束与导轨平行(调节时,可在导轨上放置一与导轨同轴的小孔光阑,当光阑在导轨上前后移动时,激光束始终能通过小孔即可)。
(a) (b) (c) (d)
图 2 简单的空间滤波器
(2) 将L1,L2放入光路并使它们与激光束共轴。
调节L1与L2之间的距离使之等于它们的焦距之和以获得截面较大的平行光。
(3) 将物和成像透镜L放入光路,调节L与物之间的距离使像面上得到一放大的实像。
图3 实验光路图
2.空间滤波
(1) 在谱面上不放置任何滤光片,观察后焦面上的频谱分布及像面上的像。
(2)在频谱面上放置不同的滤波器,观察像变化情况并将观察到的图像记录在表
中,对图像的变化作出适当的解释。
表空间滤波实验结果
3.选作
将透明图案板作为物,观察后焦面上的频谱分布和像面上的像,然后在后焦面上放一高通滤波器挡住谱面中心,观察像面上的图像并解释之。
五、思考题
1.当光源换成白光光源时,仍用本实验所用的滤波器进行空间滤波,其结果如
何?
六、参考文献
1. 苏显渝,李继陶.《信息光学》,科学出版社
2. 陈家壁,苏显渝等,《光学信息技术原理及应用》,高等教育出版社,2002
3. 王仕Fan ,《信息光学理论与应用》,北京邮电大学出版社,2004
4. 李锦泉,黄丽清,贾亚民,方湘怡等,《科技综合实验训练》,西安交通大学教材科印刷,1995
七、附录:θ调制空间假彩色编码演示实验
1. 实验原理
θ调制技术是阿贝二次成像原
理的一种巧妙应用。
它首先将一幅图
像的不同区域分别用取向不同的光
栅进行编码,如图A(a)所示,花、叶、
茎这三部分光栅刻线的取向不,互相
之间相差120º。
然后将经编码的图像
放入图B 所示的光路中,并用平行白
光照明。
则在透镜L 2的焦面上即可得到输入图像的频谱。
其频谱是取向不同的带状光谱(均与光栅栅线垂直),输入图像的3个不同区域的信息分布在3个不同的方向上,互不干扰,如图A(b)所示(图中只画出了±级谱)。
每一方向向位的频谱均呈彩虹色,由中心向外按波长从短到长的顺序排列。
红 绿 棕 (a) (b) 图 A 经光栅编码的图像及其对应的频谱 花 叶
茎图 B 观察θ调制输出图像的光路
若在频谱面处放置适当的带通滤波器,分别只让与花、叶、茎对应的频谱中的红、绿及棕色频谱通过,则在系统的输出面上即可得到红花、绿叶和棕色茎的彩色图像。
2. 实验内容及步骤
θ调制片已作好,是其花、叶、茎经不同方向光栅调制的透明图片。
本实验主要是观察经θ调制的图像经空间滤波后的输出图像。
实验装置如图C 所示。
(1) 将白光点光源及透镜置于导轨上,调节它们的位置使其共轴且使点光源处于透镜的焦面上,以获得一束平行光(经透镜出射的光斑大小远近一样)。
(2) 将傅里叶变换透镜置于导轨上适当位置,并使其与光路共轴(如何判断?)。
测出傅里叶变换透镜的焦距(如何测量?)。
(3) 将θ调制片置于傅里叶变换透镜前适当位置,使其经傅里叶变换透镜后所成的像放大一倍,可将毛玻璃置于导轨上像面的位置处观察输出像。
(4) 将稍硬一点的白纸置于导轨上放置带通滤波器的位置处,调节其与傅里叶变换透镜之间的距离,找到系统的频谱面(如何判断?)。
(5) 根据预想的各部分图案的颜色,在白纸上用大头针扎孔或用卫生香烧孔形成所需要的带通滤波器,然后在输出面上观察经编码和空间滤波后所得到的假彩色像。
图 C 观察经θ调制的图像输出图像的实验装置
透镜 白光点光
θ调制片傅里叶透镜
带通滤波器
毛玻璃。