图像频域增强

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图像增强的基本原理

图像增强的基本原理图像增强是一种用于改善图像视觉质量或提取目标特征的技术。

它通过改变图像的亮度、对比度、颜色、清晰度等属性来增强图像的可视性和可识别性。

图像增强的基本原理可以归纳为以下几点：1. 空域增强：采用空域操作，即对图像的每个像素进行操作。

常见的空域增强方法有直方图均衡化、灰度拉伸、滤波等。

直方图均衡化通过重新分布图像中像素的亮度来增加图像的对比度，灰度拉伸则通过线性转换将图像的亮度范围拉伸到整个灰度级范围内。

滤波则通过应用低通、高通、中通等滤波器来增强图像的细节和轮廓。

2. 频域增强：采用频域操作，即将图像转换到频域进行处理。

常见的频域增强方法有傅里叶变换、小波变换等。

傅里叶变换可以将图像从空域转换到频域，通过对频谱进行滤波操作来增强图像的细节和边缘。

小波变换则可以将图像分解为不同频率的子带，可以更加灵活地选择性地增强特定频率的信息。

3. 增强算法：通过应用特定的增强算法来增强图像的视觉效果。

常用的增强算法有Retinex算法、CLAHE算法等。

Retinex算法通过模拟人眼对光源的自适应调整能力来增强图像的亮度和对比度，CLAHE算法则通过分块对比度受限的直方图均衡化来增强图像的细节和纹理。

4. 机器学习方法：利用机器学习算法对图像进行增强。

通过训练模型，学习图像的特征和上下文信息，然后根据学习到的模型对图像进行增强处理。

常见的机器学习方法包括卷积神经网络、支持向量机等。

综上所述，图像增强的基本原理包括空域增强、频域增强、增强算法和机器学习方法等。

这些原理可以单独或结合使用，根据图像的特点和需求，选择合适的方法来对图像进行增强处理，以获得更好的图像视觉质量和目标特征提取效果。

实验四图像增强

信息工程学院实验报告课程名称：数字图像处理Array实验项目名称：实验四图像增强实验时间：班级：姓名：学号：一、实验目的1.了解图像增强的目的及意义，加深对图像增强的感性认识，巩固所学理论知识。

2. 掌握图像空域增强算法的基本原理。

3. 掌握图像空域增强的实际应用及MATLAB实现。

4. 掌握频域滤波的概念及方法。

5. 熟练掌握频域空间的各类滤波器。

6.掌握怎样利用傅立叶变换进行频域滤波。

7. 掌握图像频域增强增强的实际应用及MATLAB实现。

二、实验步骤及结果分析1. 基于幂次变换的图像增强程序代码：clear all;close all;I{1}=double(imread('fig534b.tif'));I{1}=I{1}/255;figure,subplot(2,4,1);imshow(I{1},[]);hold onI{2}=double(imread('room.tif'));I{2}=I{2}/255;subplot(2,4,5);imshow(I{2},[]);hold onfor m=1:2Index=0;for lemta=[0.5 5]Index=Index+1;F{m}{Index}=I{m}.^lemta;subplot(2,4,(m-1)*4+Index+1),imshow(F{m}{Index},[])endend执行结果：图1 幂次变换增强结果实验结果分析：由实验结果可知，当r<1时，黑色区域被扩展，变的清晰；当r>1时，黑色区域被压缩，变的几乎不可见。

2.直方图规定化处理程序代码：clear allclcclose all%0.读图像I=double(imread('lena.tiff'));subplot(2,4,1);imshow(I,[]);title('原图')N=32;Hist_image=hist(I(:),N);Hist_image=Hist_image/sum(Hist_image);Hist_image_cumulation=cumsum(Hist_image);%累计直方图subplot(245);stem(0:N-1,Hist_image);title('原直方图');%1.设计目标直方图Index=0:N-1;%正态分布直方图Hist{1}=exp(-(Index-N/2).^2/N);Hist{1}=Hist{1}/sum(Hist{1});Hist_cumulation{1}=cumsum(Hist{1});subplot(242);stem([0:N-1],Hist{1});title('规定化直方图1');%倒三角形状直方图Hist{2}=abs(2*N-1-2*Index);Hist{2}=Hist{2}/sum(Hist{2});Hist_cumulation{2}=cumsum(Hist{2});subplot(246);stem(0:N-1,Hist{2});title('规定化直方图2');%2. 规定化处理Project{1}=zeros(N);Project{2}=zeros(N);Hist_result{1}=zeros(N);Hist_result{2}=zeros(N);for m=1:2Image=I;%SML处理(SML,Single Mapping Law单映射规则for k=1:NTemp=abs(Hist_image_cumulation(k)-Hist_cumulation{m});[Temp1,Project{m}(k)]=min(Temp);end%2.2 变换后直方图for k=1:NTemp=find(Project{m}==k);if isempty(Temp)Hist_result{m}(k)=0;elseHist_result{m}(k)=sum(Hist_image(T emp));endendsubplot(2,4,(m-1)*4+3);stem(0:N-1,Hist_result{m}); title(['变换后的直方图',num2str(m)]);%2.3结果图Step=256/N;for K=1:NIndex=find(I>=Step*(k-1)&I<Step*k) ;Image(Index)=Project{m}(k);endsubplot(2,4,(m-1)*4+4),imshow(Imag e,[]);title(['变换后的结果图',num2str(m)]);end执行结果：原图规定化直方图2变换后的直方图1变换后的结果图1变换后的直方图2变换后的结果图2图2 直方图规定化实验结果分析：由实验结果可知，采用直方图规定化技术后，原图的直方图逼近规定化的直方图，从而有相应的变换后的结果图1和变换后的结果图2。

数字图像的频域处理

合等内容。关键词：频域；图像处理；滤波；图像增强；图像编码
２．４自适应同态滤波。由于大气条件影响，云覆盖是遥感图像的频域处理是指根据一定的图像模型，对图像频谱进行不同程度最大干扰因素，因此去除云噪声对于在图像分析之前提高图像质量是非常重要的。因为薄云在遥感图像中是低频分量，同态滤波可以修改的技术，通常作如下假设：用来去除薄云。传统方法用整个图像进行处理，不仅耗时而且会破ｆ１）引起图像质量下降的噪声占频谱的高频段；坏无云区域。文献４提出了一种自适应同态滤波方法。首先用（２）图像边缘占高频段；ＬＩＳＡ分析法提取云覆盖区域，然后通过计算ＤＮ值来确定云厚度，（３１图像主体或灰度缓变区域占低频段。基于这些假设，可以对频谱的各个频段进行有选择性的修改。和不同的截取频率，最后用同态滤波器用不同的截止频率进行滤二维正交变换是图像处理中常用的变换，其特点是变换结果的能量波。分布向低频成份方向集中，图像的边缘，线条在高频成份上得到反２．５图像编码。压缩的基本思想是正确表示图像时试图减少每映，因此正交变换在图像处理中得到广泛运用。ＦＯＵＲＩＥＲ作为一种像素的位数，图像压缩在大型医学图像和卫星图像中需求非常大，典型的正交变换，在数学上有比较成熟和快速的处理方法。一般上表现在存储代价和传输效率上。编码策略分为有损和无损类型。无认为空域的平滑处理对应于频域的低通滤波而空域的锐化处理对损编码通常压缩率比较低，比如霍夫曼和算术编码。基于傅里叶变应于高通滤波。在压缩编码上往往舍弃高频分量的系数来实现压换的压缩方法，ＤＣＴ或ＤＦＴ在研究低频自然图像时是有效率的。但缩。是这些变换的很多缺点是基函数很长。这在高精度下的低频系数编２频域图像处理最新研究与应用码上没有很大问题。但是，高频分量系数是粗糙量化的，导致图像重２．１图像融合与高通滤波。一些商用地球观测卫星带有双分辨建时边界质量会比较低。尖锐的边界是用很多系数来表示的，全部率传感器，能够提供空间上全色的高分辨率图像和多谱低分辨率图保留才能有很高的保真度。另外，图像一般是非平稳的，不同区域有像。图像融合技术用来将高分辨率谱图像和高分辨率空间图像集不同的统计特性，全部变换会损失非平稳性，在压缩效果上并不好。成，产生的融合图像既有谱的高分辨率也有空间高分辨率。一些图文献５比较了ＤＣＴ和小波在图像编码中的性能嗍，实验表明两种方像融合方法包括ＩＨＳ，ＰＣ和ＢＴ提供了优秀的视觉高分辨率的多谱法都有能量相对凝结特性。图像但是忽略了对高质量的谱信息综合的需求。高质量的谱信息综３结论合对大多数的基于谱信号的遥感应用是非常重要的。另一类图像融频域方法提供了认识和处理问题的另一种视角，在一个域中难合技术如高通滤波器在将从空间高分辨率多色图中高频分量注人以处理的问题，也许在变换域中相对容易解决，或能提供解决问题多谱图中，再进行操作。这类方法提供了很少的谱失真。实验表明这的思路。本文中的新的研究动态都是在传统频域理论的基础上进行类方法保持了谱特性的同事提高了其他性能。【１Ｊ扩展完善和应用，所以在平时学习研究中，不仅要紧跟最新的研究２．２图像分辨率增强与频谱修改。现在用户对高分辨率的图像动向，也要扎实打好基础，才能更好的理解解决问题的思路和原理，和产品需求很高，在很多情况下我们通过手机设备传输图像，在传才能为创新发展提供思路。输过程中高分辨率的图像通常被压缩以减少传输数据量。实际上图参考文献像已经被损坏了，所以图像分辨率增强技术的研究是非常必要的。［１１］Ｍｅｔｗａｌｌｉ，Ｍ．Ｒ．Ｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｐｉｒｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔｎａｌｙｓｉｓａｎｄｈｉｇｈ－ｐａｓｓｆｉｌｔｅｒ．ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｉｎｒｇ＆Ｓｙｓｔｅｍｓ．图像插值和高分辨率图像重建通常是图像放大的方法。文献２提出ａ了一种通过加强低分辨率图像的高频成分来达到增强图像分辨率２０１１．ＩＣＣＥＳ２００９．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ的方法，实验表明这种方法的性能相比传统的插值法能提高１３ — ２５【２］ＪｅｏｎｇＨｏＬｅｅ，ＫｉＴａｅＰａｒｋ．ＩｍａｇｅＲｅｓｏｌｕｔｉｏｎＥｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｂｙ个百分点圆。ＭｏｄｉｆｙｉｎｇｔｈｅＦｒｅｑｕｅｎｃｙＳｐｅｃｔｒｕｍ．２０１１ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｃｏｎｆｅｒ —

简述空域处理方法和频域处理方法的区别

空域处理方法和频域处理方法是数字图像处理中常见的两种基本处理方法，它们在处理图像时有着不同的特点和适用范围。

下面将从原理、应用和效果等方面对两种处理方法进行简要介绍，并对它们的区别进行分析。

一、空域处理方法1. 原理：空域处理是直接对图像的像素进行操作，常见的空域处理包括图像增强、平滑、锐化、边缘检测等。

这些处理方法直接针对图像的原始像素进行操作，通过像素之间的关系来改变图像的外观和质量。

2. 应用：空域处理方法广泛应用于图像的预处理和后期处理中，能够有效改善图像的质量，增强图像的细节和对比度，以及减轻图像的噪声。

3. 效果：空域处理方法对图像的局部特征和细节有很好的保护和增强作用，能够有效地改善图像的视觉效果，提升图像的清晰度和质量。

二、频域处理方法1. 原理：频域处理是通过对图像的频率分量进行操作，常见的频域处理包括傅立叶变换、滤波、频域增强等。

这些处理方法将图像从空间域转换到频率域进行处理，再通过逆变换得到处理后的图像。

2. 应用：频域处理方法常用于图像的信号处理、模糊去除、图像压缩等方面，能够有效处理图像中的周期性信息和干扰信号。

3. 效果：频域处理方法能够在频率域对图像进行精细化处理，提高图像的清晰度和对比度，对于一些特定的图像处理任务有着独特的优势。

三、空域处理方法和频域处理方法的区别1. 原理不同：空域处理方法直接对图像像素进行操作，而频域处理方法是通过对图像进行频率分析和变换来实现图像的处理。

2. 应用范围不同：空域处理方法适用于对图像的局部特征和细节进行处理，而频域处理方法适用于信号处理和频率信息的分析。

3. 效果特点不同：空域处理方法能更好地保护和增强图像的细节和对比度，频域处理方法能更好地处理图像中的周期性信息和干扰信号。

空域处理方法和频域处理方法是数字图像处理中常用的两种处理方法，它们在原理、应用和效果等方面有着不同的特点和适用范围。

在实际应用中，可以根据图像的特点和处理需求选择合适的方法，以获得更好的处理效果。

5.图像的频域增强及傅里叶变换

5.图像的频域增强及傅里叶变换傅立叶变换在图像处理中有非常非常的作用。

因为不仅傅立叶分析涉及图像处理的很多方而，傅立叶的改进算法，比如离散余弦变换，gabor与小波在图像处理中也有重要的分量。

印象中，傅立叶变换在图像处理以下几个话题都有重要作用：1.图像增强与图像去噪绝大部分噪音都是图像的高频分呈：，通过低通滤波器来滤除髙频一一噪声；边缘也是图像的髙频分量，可以通过添加髙频分量来增强原始图像的边缘；2•图像分割Z边缘检测提取图像高频分量3.图像特征提取：形状特征：傅里叶描述子纹理特征：直接通过傅里叶系数来汁算纹理特征英他特征：将提取的特征值进行傅里叶变换来使特征具有平移、伸缩、旋转不变性4.图像压缩可以直接通过傅里叶系数来压缩数据：常用的离散余弦变换是傅立叶变换的实变换：傅立叶变换傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。

连续情况下要求原始信号在一个周期内满足绝对可积条件。

离散情况下，傅里叶变换一左存在。

冈萨雷斯版＜图像处理＞里而的解释非常形象：一个恰当的比喻是将傅里叶变换比作一个玻璃棱镜。

棱镜是可以将光分解为不同颜色的物理仪器，每个成分的颜色由波长（或频率）来决泄。

傅里叶变换可以看作是数学上的棱镜，将函数基于频率分解为不同的成分。

当我们考虑光时, 讨论它的光谱或频率谱。

同样,傅立叶变换使我们能通过频率成分来分析一个函数。

傅立叶变换有很多优良的性质。

比如线性，对称性（可以用在计算信号的傅里叶变换里而）；时移性：函数在时域中的时移，对应于其在频率域中附加产生的相移，而幅度频谱则保持不变；频移性：函数在时域中乘以』wt,可以使整个频谱搬移W U这个也叫调制左理，通讯里而信号的频分复用需要用到这个特性（将不同的信号调制到不同的频段上同时传输）: 卷积泄理：时域卷积等于频域乘枳：时域乘积等于频域卷积（附加一个系数）。

（图像处理里而这个是个重点）信号在频率域的表现在频域中，频率越大说明原始信号变化速度越快：频率越小说明原始信号越平缓。

频域滤波增强原理及其基本步骤

频域滤波增强原理及其基本步骤1. 引言频域滤波增强是一种常用的图像增强技术，通过将图像从空域转换到频域进行滤波操作，然后再将图像从频域转换回空域，从而改善图像的质量。

本文将详细解释频域滤波增强的原理及其基本步骤。

2. 基本原理频域滤波增强的基本原理是利用图像在频域中的特性来进行图像增强。

在频域中，不同频率的成分对应着不同的图像细节信息。

通过选择性地增强或抑制不同频率成分，可以改变图像的对比度、清晰度和细节。

频域滤波增强主要依赖于傅里叶变换和逆傅里叶变换。

傅里叶变换将一个时域信号转换为其在频域中的表示，逆傅里叶变换则将一个频域信号转换回时域。

3. 常见步骤频域滤波增强通常包括以下几个步骤：步骤1：图像预处理在进行频域滤波增强之前，通常需要对图像进行预处理。

预处理包括去噪、平滑和锐化等操作。

去噪可以使用一些常见的降噪算法，如中值滤波、高斯滤波等。

平滑可以通过低通滤波器实现，用于抑制图像中的高频成分。

锐化可以通过高通滤波器实现，用于增强图像中的细节。

步骤2：傅里叶变换将经过预处理的图像进行傅里叶变换，将其转换为频域表示。

傅里叶变换将图像分解为一系列的正弦和余弦函数，每个函数对应一个特定的频率成分。

在频域中，低频成分对应着图像的整体亮度和颜色信息，而高频成分对应着图像的细节信息。

步骤3：频域滤波在频域中对图像进行滤波操作，选择性地增强或抑制不同频率成分。

常见的频域滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。

低通滤波器可以保留图像中的低频成分，抑制高频成分，用于平滑图像。

高通滤波器可以抑制低频成分，增强高频细节，用于锐化图像。

步骤4：逆傅里叶变换将经过滤波操作的频域图像进行逆傅里叶变换，将其转换回时域表示。

逆傅里叶变换将频域信号重建为原始的时域信号。

通过逆傅里叶变换，我们可以得到经过频域滤波增强后的图像。

步骤5：后处理对经过逆傅里叶变换得到的图像进行后处理，包括亮度调整、对比度增强和锐化等操作。

数字图像处理之频率域图像增强

易于分析和处理。
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

图像处理中的图像质量评价与图像增强技术研究

图像处理中的图像质量评价与图像增强技术研究图像处理是一门研究如何利用计算机技术对图像进行处理和分析的学科。

在现代社会中，图像处理技术已经广泛应用于各个领域，如医学影像分析、远程感知、计算机视觉等。

然而，在图像处理的过程中，图像质量评价和图像增强技术是两个重要的问题。

本文将从图像质量评价和图像增强技术两个方面，来探讨图像处理中的相关研究内容。

一、图像质量评价图像质量评价是图像处理中常用的一个重要指标，它可以用来评价图像的清晰度、对比度和色彩等特征。

图像质量评价的目的是帮助我们找出图像中存在的问题，以便进一步采取措施对图像进行处理和修复。

1. 主观评价主观评价是人眼对图像质量的直观感受。

在主观评价中，一些训练有素的观察者被要求对一组图像进行评价，然后通过统计分析得到图像的质量评分。

主观评价的优点是能够真实地反映人眼对图像的感受，但其缺点在于评分的主观性和人为因素的干扰。

2. 客观评价客观评价是利用计算机算法对图像进行分析和评价。

常用的客观评价方法包括均方根误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指标（SSIM）等。

这些评价指标可以通过计算图像的差异性来得到图像质量评分，客观评价的优点在于能够自动化地进行评价，但其缺点是无法完全代表人眼对图像的感受。

二、图像增强技术图像增强技术是指通过各种算法和方法对图像进行处理，以改善图像的质量和细节。

图像增强技术的目的是使图像更加清晰、锐利、对比度更高和色彩更鲜艳。

1. 空域增强技术空域增强技术是指在图像的像素级别上进行处理，包括直方图均衡化、空间滤波和锐化等。

其中，直方图均衡化是一种常用的增强技术，它通过对图像的像素值进行线性变换，使图像的直方图分布更均匀，从而增加图像的对比度和细节。

2. 频域增强技术频域增强技术是指将图像从空域转换到频域进行处理，然后再将图像转换回空域。

其中，快速傅里叶变换（FFT）和小波变换是常用的频域增强技术。

通过对图像的频谱进行分析和处理，可以改善图像的细节和对比度。

图像处理中的图像增强算法使用技巧

图像处理中的图像增强算法使用技巧在图像处理领域，图像增强是一项重要的任务。

图像增强的目标是提高图像的视觉质量，使得图像更加清晰、鲜明，以便更好地进行后续处理或者人眼观察。

为了实现这一目标，图像增强算法被广泛使用，并且不断发展。

下面将介绍一些常见的图像增强算法以及它们的使用技巧。

1. 线性滤波线性滤波是一种基础的图像增强算法，常用于对图像进行平滑和锐化。

常见的线性滤波算法包括均值滤波、高斯滤波和拉普拉斯滤波。

在使用线性滤波算法时，需要根据图像的特点选择合适的滤波器大小和参数设置，以达到最佳的增强效果。

2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，用于提高图像的对比度。

它通过对图像的像素值进行重新分布，使得图像的直方图均匀分布在整个灰度范围内。

在应用直方图均衡化时，需要注意处理图像的局部对比度，以避免过度增强和失真。

3. 空域滤波空域滤波是一种基于像素的图像增强算法，通过对图像的像素进行运算来改变图像的外观。

常见的空域滤波算法包括锐化滤波、边缘增强和细节增强。

使用空域滤波算法时，需要选择合适的滤波器类型和参数，以获得理想的增强效果。

4. 频域滤波频域滤波是一种基于图像的频率分析的图像增强算法。

它通过对图像的傅里叶变换来分析图像的频谱特征，并根据需要对频谱进行修正，从而改变图像的视觉质量。

常用的频域滤波算法包括高通滤波和低通滤波。

在应用频域滤波算法时，需要注意选择合适的频率域区域和阈值，以避免引入噪声和失真。

5. 增强图像细节图像细节是图像中重要的信息之一，因此在图像增强过程中，保留和增强图像的细节是很重要的。

为了增强图像的细节，可以使用局部对比度增强算法、非局部均值算法、细节增强滤波器等。

这些算法可以根据图像的特点和需求来调整参数，以突出图像的细节。

6. 抑制噪声图像中常常存在各种类型的噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等。

噪声会影响图像的视觉质量和后续处理的效果，因此在图像增强中需要考虑对噪声的抑制。

第5章傅立叶变换与频域图像增强

1 F (u , v) N

x பைடு நூலகம் y 0
N 1
N 1
2(ux vy ) 2(ux vy ) f ( x, y )[cos( ) j sin( )] N N
F(u,v)通常是复数。
7
1 F (u , v) N

x 0 y 0
N 1 N 1
f ( x, y ) cos(
频谱图像|F(u,v)|特点：
低频部分集中了大部分能量；
F (0,0) N f
高频部分对应边缘和噪声等细节内容。

频域增强是通过改变图像中不同频率分量来实现的。频域滤波器：不同的滤波器滤除的频率和保留的频率不同，因而可获得不同的增强效果。
30

频域增强方法的三个步骤：
1.将图像从图像空间转换到频域空间（如傅里叶变换）；

x 0 y 0
N 1
N 1
ux vy f ( x, y ) exp[ j2( )] N
2(ux vy ) 2(ux vy ) f ( x, y )[cos( ) j sin( )] N N

x 0 y 0
N 1
N 1
F (u, v) R(u, v) jI (u, v) F (u, v) exp j (u, v)

f (x,y)、h (x,y)均补零扩充为P×Q，
P=2N-1;
Q=2N-1.
G(u, v) H (u, v) F (u, v) g ( x, y) : N N

图像进行傅立叶变换，需将其看作周期函数的一个周期；
周期函数进行卷积，为避免周期折叠误差，需对函数进行补零扩展。

第五讲图像增强

二维中值滤波可以描述为：
g(x, y) M ed f (x, y)
f (x, y)为二维数据序列， g(x, y)为窗口中心点滤波后的值。
图像增强
二维中值滤波比一维的更能抑制噪声。一维中值滤波窗口比较单一，只是窗口的长度不同；二维窗口的选择则有多种，如线性、方形、十字形等。窗口的选择比较重要，不同的窗口有不同的滤波效果。
图像的邻域平均：对原始图像的待处理像素点取一个邻域（4像素或8像素），计算邻域内所有像素的灰度值之和，然后求平均值作为待处理像素点进行邻域平均运算后的灰度值。
其数学表达式为：
图像增强
gi, j 1 f x, y
M x, y S
f(x,y)为邻域内的像素， g(i,j)为邻域平均后的像素，M为参与运算的像素的个数，也包括中心点在内，S为该邻域。
图像增强
PS
S
＝Pr
r
dr dS
r
T
1
s
为了保证图像灰度直方图为均匀分布，即 PS(Biblioteka )=1，则灰度变换公式为：r
s T r pr d 0 r 1
0
图像增强
证明：ds dr
pr r
dr ds
1
pr r
ps s
pr r
1
pr r
r T 1 s
1,
0 s 1
例5－1：已知一幅图灰度级的概率分布密度，对其
令r代表原图像灰度, S代表经直方图修正后的图像灰度，二者是归一化了的，则：0≤r,S ≤1 。
直方图修正函数可以表示为：S=T(r) 变换函数T(·)满足以下两个条件： 1、在有效区间内为单值单调增加函数；（保持由黑到白） 2、在有效区间内0≤ T(r) ≤1 。（灰度值在允许范围内）（T(r)可逆，r=T-1(S)）

频率域图像处理

利用神经网络算法，根据提取的频谱特征进行分类，实现图像识别。
基于频谱的图像识别算法
基于频谱的特征匹配算法
基于频谱的聚类算法
通过将待识别图像的频谱与已知频谱库进行匹配，实现图像识别。
通过将待识别图像的频谱特征进行聚类分析，实现图像识别。
基于频谱的分类算法
通过将待识别图像的频谱特征输入到分类器中进行分类，实现图像识别。
在频率域中，图像的频率特征可以被提取和操作，从而实现图像增强、噪声去除、特征提取等任务。
傅立叶变换通过将图像表示为一系列不同频率的正弦和余弦函数的和，将图像的时域信息转换为频域信息。
在频域中，可以使用各种滤波器对图像进行滤波处理，以实现图像的平滑、锐化、边缘检测等效果。
频谱分析
04
频率域图像压缩
离散余弦变换（DCT）
总结词
离散余弦变换是一种将图像从空间域转换到频率域的算法，广泛应用于图像压缩领域。
详细描述
通过将图像的像素值进行余弦函数变换，将图像数据从空间域转换到频率域。在频率域中，图像的能量主要集中在少数几个变换系数上，这些系数代表了图像的主要特征。通过去除低频系数并量化高频系数，可以实现图像的压缩。
滤波器设计
滤波器是频率域图像处理中的重要工具，它可以用于提取或抑制图像中的特定频率分量。
滤波器的设计可以通过傅立叶变换和频谱分析等方法来实现，常用的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和陷波滤波器等。
滤波器设计是频率域图像处理中的一个关键步骤，需要根据具体的应用需求和图像特征来设计合适的滤波器。
小波变换
总结词
小波变换是一种时间和频率的局部化分析方法，用于图像压缩领域。
详细描述

图像增强实验报告

图像增强实验报告篇一：图像处理实验报告——图像增强实验报告学生姓名：刘德涛学号:2010051060021指导老师：彭真明日期：2013年3月31日一、实验室名称：光电楼329、老计算机楼309机房二、实验项目名称：图像增强三、实验原理：图像增强是为了使受到噪声等污染图像在视觉感知或某种准则下尽量的恢复到原始图像的水平之外，还需要有目的性地加强图像中的某些信息而抑制另一些信息，以便更好地利用图像。

图像增强分频域处理和空间域处理，这里主要用空间域的方法进行增强。

空间域的增强主要有：灰度变换和图像的空间滤波。

1.灰度变换灰度变换主要有线性拉伸、非线性拉伸等。

灰度图像的线性拉伸是将输入图像的灰度值的动态范围按线性关系公式拉伸到指定范围或整个动态范围。

令原图像f(x,y)的灰度变化范围为[a,b]，线性变换后图像g(x,y)的范围为[a',b']，线性拉伸的公式为：b'?a'g(x,y)?a?[f(x,y)?a] b?a灰度图像的非线性拉伸采用的数学函数是非线性的。

非线性拉伸不是对图像的灰度值进行扩展，而是有选择地对某一灰度范围进行扩展，其他范围的灰度值则可能被压缩。

常用的非线性变换：对数变换和指数变换。

对数变换的一般形式：g(x,y)?a?ln[f(x,y)?1] blnc指数变换的一般形式：g(x,y)?bc[f(x,y)?a]?1（a,b,c用于调整曲线的位置和形状的参数。

）2.图像的空间滤波图像的空间滤波主要有图像的空域平滑和锐化。

图像的平滑是一种消除噪声的重要手段。

图像平滑的低频分量进行增强，同时抑制高频噪声，空域中主要的方法有领域平均、中值滤波、多帧相加平均等方法。

图像锐化能使图像的边缘、轮廓处的灰度具有突变特性。

图像的锐化主要有微分运算的锐化，包括梯度法和拉普拉斯法算子。

四、实验目的：1．熟悉和掌握利用Matlab工具进行数字图像的读、写、显示等数字图像处理基本步骤。

频域图像处理技术在医学图像处理中的应用

频域图像处理技术在医学图像处理中的应用简介：医学图像处理在现代医学领域中扮演着至关重要的角色。

频域图像处理技术是一种常用的图像处理方法，可用于增强和分析医学图像。

本文将探讨频域图像处理技术在医学图像处理中的应用，并介绍其优势和挑战。

1.频域图像处理简介频域图像处理是将图像从像素域转换到频率域的过程。

这种处理方法基于快速傅里叶变换（FFT）等数学算法，将图像转换成频域中的频谱图。

频域图像处理可以用于滤波、增强、分析和识别图像中的特定频率成分。

2.频域图像处理在医学图像增强中的应用医学图像通常受到噪声和其他伪像的影响，这可能会影响到对疾病和病变的正确识别和分析。

频域图像处理技术可以应用于医学图像的增强，以改善图像的质量和对细节的分辨率。

通过对频域的滤波和增强操作，可以减少噪声、增强图像对比度，使得肿瘤、血管等特定区域更加清晰可见。

3.频域图像处理在医学图像分析中的应用频域图像处理技术在医学图像分析中也有广泛的应用。

例如，在医学图像中寻找特定频率成分，可以帮助医生识别和定位病变区域。

通过使用频域图像处理，医生可以获取图像中频率分量的空间分布，进而分析病变的形态和特征。

频域图像处理技术还可用于分析图像纹理和形态学特征，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案设计。

4.频域图像处理的优势与传统的空域图像处理方法相比，频域图像处理具有以下几个优势：- 频域图像处理可以在频域上直接操作图像的特定频率成分，对特定成分进行增强或滤波，从而改善图像质量。

- 频域图像处理方法具有更高的计算效率，特别是在大型医学图像数据集上处理时，其优势更加明显。

- 频域图像处理可以提供具有多尺度特性及多方向分析的能力，更有助于医学图像的分析和诊断。

- 频域图像处理可以与其他图像处理方法相结合，如小波变换和形态学处理，以提高处理结果的准确性和可靠性。

5.频域图像处理面临的挑战尽管频域图像处理在医学图像处理中具有广泛的应用前景，但仍面临一些挑战：- 大量的计算资源：频域图像处理需要大量的计算资源来进行傅里叶变换和频域操作，这对于实时处理和大规模医学图像数据集来说是一个挑战。

第六章频域图像增强

频域增强
频域增强的原理
– 频率平面与图象空域特性的关系
»图象变化平缓的部分靠近频率平面的圆心，这个区域为低频区域
»图象中的边、噪音、变化陡峻的部分，以放射方向离开频率平面的圆心，这个区域为高频区域
频域增强
频域增强的原理
边缘、噪音、变化陡峭部分
u
变化平缓部分
v
频域增强
频域增强的处理方法
对于给定的图象f(x,y)和目标 – 用（-1）x+y * f(x,y)进行中心变换 – 计算出它的傅立叶变换F(u,v) – 选择一个变换函数H(u,v)，计算H(u,v) F(u,v) /*并非
0
(a)
D0
D(u, v)
(b)
0
D0
D(u, v)
(c)
ILPF、 BLPF、 ELPF特征曲线 (a) ILPF特征曲线； (b) BLPF特征曲线； (c) ELPF特征曲线
高斯低通过滤器—没振铃
高斯低通过滤结果
图像增强:频域过滤
BLPF 特性曲线(不同阶数)
ELPF 特性曲线(不同半径)
2
3
D(u,v)/D0
Butterworth高通过滤器截止频率设计
– 变换函数中不存在一个不连续点作为一个通过的和被过滤掉的截止频率的明显划分
转移函数以图像方式显示对应的空间滤波器通过滤波器中心的灰度级剖面图理想低通过滤器的截止频率的设计如果将变换作中心平移则一个以频域中心为原点r为半径的圆就包含了百分之的能量理想低通过滤器的截止频率的设计理想低通过滤器的截止频率的设计1530802309294696498995理想低通过滤器的分析整个能量的90被一个半径为8的小圆周包含大部分尖锐的细节信息都存在于被去掉的10的能量中小的边界和其它尖锐细节信息被包含在频谱的至多05的能量中被钝化的图像被一种非常严重的振铃效果理想低通滤波器的一种特性所影响理想低通滤波结果半径分别为153080滤去的能量为54362理想低通过滤器的分析振铃效果理想低通滤波器的一种特性振铃效应a半径为5的脉冲图像ilpfb相应的空间滤波器c空域的5个脉冲d滤波结果空域卷积63761实用低通滤波器巴特沃斯低通滤波器阶为n截断频率为d0505在高低频率间的过渡比较光滑取使h最大值降到某个百分比的频率为截断频率butterworth低通过滤器的定义butterworth低通过滤器blpf的变换函数如下

《频域图像增强》课件

《频域图像增强》PPT课件
在本课程中，我们将探索频域图像增强的概念、原理和应用。了解傅里叶变换、频率域滤波、统计频域增强方法和空间频率滤波等常见技术。
什么是频域图像增强
频域图像增强是一种图像处理技术，通过在图像的频域进行操作，改善图像的质量和增强图像的细节。它基于信号处理和数学变换的原理，可以优化图像的视觉效果。
常见的频域图像增强技术
傅里叶变换
通过将图像转换到频域，可以分析和改变图像的频率成分。
统计频域增强方法
通过统计图像的频域特征，可以对图像进行增强和修复。
频率域滤波
利用频域滤波器，可以增强或抑制图像的特定频率成分。
空间频率滤波
利用空间领域和频率领域的关系，可以改善图像的细节和对比度。
频域图像增强的应用领域
频域图像增强的作用和意义
频域图像增强可以提高图像的可视性，使图像更清晰、更鲜艳。它可以增强图像的细节，并减少噪点和模糊。频域图像增强在许多应用领域都起到重要的作用。
频域图像增强的基本原理
频域图像增强的基本原理是将图像转换到频域，并利用频域滤波和变换等方法对图像进行处理。通过对图像的频域表示进行操作，可以改变图像的频率分布，从而改善图像的质量。
挑战：频域图像增强需要高级数学和信号处理技术，同时需要根据具体应用场景选择适当的算法和参数。
1 医学图像处理
频域图像增强在医学影像诊断和治疗中起着重要作用，帮助医生提取和分析图像特征。
2 航空航天图像处理
频域图像增强可以改善航空航天图像的清晰度和对比度，提高目标检测和识别的准确性。
3 摄影图像处理
频域图像增强可用于提升摄影作品的质量，改善细节和色彩还原。
频域图像增强的优势和挑战

7.图像增强—频域滤波 - 数字图像处理实验报告

计算机与信息工程学院验证性实验报告一、实验目的1．掌握怎样利用傅立叶变换进行频域滤波 2．掌握频域滤波的概念及方法 3．熟练掌握频域空间的各类滤波器 4．利用MATLAB 程序进行频域滤波二、实验原理及知识点频域滤波分为低通滤波和高通滤波两类，对应的滤波器分别为低通滤波器和高通滤波器。

频域低通过滤的基本思想：G (u,v )=F (u,v )H (u,v )F (u,v )是需要钝化图像的傅立叶变换形式，H (u,v )是选取的一个低通过滤器变换函数，G (u,v )是通过H (u,v )减少F (u,v )的高频部分来得到的结果，运用傅立叶逆变换得到钝化后的图像。

理想地通滤波器(ILPF)具有传递函数：01(,)(,)0(,)ifD u v D H u v ifD u v D ≤⎧=⎨>⎩其中，0D 为指定的非负数，(,)D u v 为(u,v )到滤波器的中心的距离。

0(,)D u v D =的点的轨迹为一个圆。

n 阶巴特沃兹低通滤波器(BLPF)(在距离原点0D 处出现截至频率)的传递函数为201(,)1[(,)]nH u v D u v D =+与理想地通滤波器不同的是，巴特沃兹率通滤波器的传递函数并不是在0D 处突然不连续。

高斯低通滤波器(GLPF)的传递函数为222),(),(σv u D ev u H =其中，σ为标准差。

相应的高通滤波器也包括：理想高通滤波器、n 阶巴特沃兹高通滤波器、高斯高通滤波器。

给定一个低通滤波器的传递函数(,)lp H u v ，通过使用如下的简单关系，可以获得相应高通滤波器的传递函数：1(,)hp lp H H u v =-利用MATLAB 实现频域滤波的程序f=imread('room.tif');F=fft2(f); %对图像进行傅立叶变换%对变换后图像进行队数变化，并对其坐标平移，使其中心化 S=fftshift(log(1+abs(F)));S=gscale(S); %将频谱图像标度在0-256的范围内 imshow(S) %显示频谱图像h=fspecial('sobel'); %产生空间‘sobel’模版 freqz2(h) %查看相应频域滤波器的图像 PQ=paddedsize(size(f)); %产生滤波时所需大小的矩阵 H=freqz2(h,PQ(1),PQ(2)); %产生频域中的‘sobel’滤波器H1=ifftshift(H); %重排数据序列，使得原点位于频率矩阵的左上角 imshow(abs(H),[]) %以图形形式显示滤波器 figure,imshow(abs(H1),[])gs=imfilter(double(f),h); %用模版h 进行空域滤波gf=dftfilt(f,H1); %用滤波器对图像进行频域滤波 figure,imshow(gs,[]) figure,imshow(gf,[])figure,imshow(abs(gs),[]) figure,imshow(abs(gf),[])f=imread('number.tif'); %读取图片PQ=paddedsize(size(f)); %产生滤波时所需大小的矩阵 D0=0.05*PQ(1); %设定高斯高通滤波器的阈值H=hpfilter('gaussian',PQ(1),PQ(2),D0); %产生高斯高通滤波器 g=dftfilt(f,H); %对图像进行滤波 figure,imshow(f) %显示原图像figure,imshow(g,[]) %显示滤波后图像三、实验步骤：1．调入并显示所需的图片；2．利用MATLAB 提供的低通滤波器实现图像信号的滤波运算，并与空间滤波进行比较。