数字图像处理图像变换与频域处理

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【精选】数字图像处理第3章

【精选】数字图像处理第3章

设定加权因子 ai 和 bi 的值,可以得到不同的变换。例如,当选定
a2 b1 切。
1 ,b2

0.1
,a1

a0
b0

0
,该情况是图像剪切的一种列剪
(a)原始图像
Digital Image Processing
(b)仿射变换后图像
3.1 图像的几何变换
◘透视变换 :
把物体的三维图像表示转变为二维表示的过程,称为透视 变换,也称为投影映射,其表达式为:

a2

b2
a1 b1
a0
b0


y

1
平移、比例缩放和旋转变换都是一种称为仿射变换的特殊情况。
仿射变换具有如下性质:
(1)仿射变换有6个自由度(对应变换中的6个系数),因此,仿射变换后 互相平行直线仍然为平行直线,三角形映射后仍是三角形。但却不能
保 证将四边形以上的多边形映射为等边数的多边形。
1D-DFT的矩阵表示 :
F (0)

F (1)


WN00 WN10

F (2)

WN20

F (N 1)
W
(N N
1)0
WN01 WN11 WN21
WN(N 1)1

W
0( N
N
1)
WN1(N 1)

第3章 图像变换
◆ 3.1 图像的几何变换 ◆ 3.2 图像的离散傅立叶变换 ◆ 3.3 图像变换的一般表示形式 ◆ 3.4 图像的离散余弦变换 ◆ 3.5 图像的离散沃尔什-哈达玛变换 ◆ 3.6 K-L变换 ◆ 3.7 本章小结

数字图像处理 -习题2增强-噪声-几何变换-频域变换

数字图像处理  -习题2增强-噪声-几何变换-频域变换

第三章图像增强一.填空题1. 我们将照相机拍摄到的某个瞬间场景中的亮度变化范围,即一幅图像中所描述的从最暗到最亮的变化范围称为____动态范围__。

2.所谓动态范围调整,就是利用动态范围对人类视觉的影响的特性,将动态范围进行__压缩____,将所关心部分的灰度级的变化范围扩大,由此达到改善画面效果的目的。

3. 动态范围调整分为线性动态范围调整和__非线性调整___两种。

4. 直方图均衡化把原始图的直方图变换为分布均匀的形式,这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。

基本思想是:对图像中像素个数多的灰度值进行__展宽_____,而对像素个数少的灰度值进行归并,从而达到清晰图像的目的。

5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。

其中,__图像增强_的目的是将一幅图像中有用的信息进行增强,同时将无用的信息进行抑制,提高图像的可观察性。

6. 灰级窗,是只将灰度值落在一定范围内的目标进行__对比度增强___,就好像开窗观察只落在视野内的目标内容一样。

二.选择题1. 下面说法正确的是:(B )A、基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换;B、基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种;C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换,所以总比基于图像域的方法计算复杂较高;D、基于频域的图像增强方法比基于空域的图像增强方法的增强效果好。

2. 指出下面正确的说法:(D )A、基于像素的图像增强方法是一种非线性灰度变换。

B、基于像素的图像增强方法是基于频域的图像增强方法的一种。

C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换,所以总比基于图像域的方法计算复杂较高。

D、基于频域的图像增强方法可以获得和基于空域的图像增强方法同样的图像增强效果。

3.指出下面正确的说法:(D )①基于像素的图像增强方法是一种非线性灰度变换。

②基于像素的图像增强方法是基于空域的图像增强方法的一种。

数字图像处理_图像的频域变换处理

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。

数字图像处理的基本方法

数字图像处理的基本方法

一、图像的预处理技术图像处理按输入结果可以分为两类,即输入输出都是一副图像和输入一张图像输出不再是图像的数据。

图像处理是个很广泛的概念,有时候我们仅仅需要对一幅图像做一些简单的处理,即按照我们的需求将它加工称我们想要得效果的图像,比如图像的降噪和增强、灰度变换等等。

更多时候我们想要从一幅图像中获取更高级的结果,比如图像中的目标检测与识别。

如果我们将输出图像中更高级的结果视为目的的话,那么我们可以把输入输出都是一幅图像看作是整个处理流程中的预处理。

下面我们将谈到一些重要的预处理技术。

(一)图像增强与去噪图像的增强是一个主观的结果,原来的图像按照我们的需求被处理成我们想要的效果,比如说模糊、锐化、灰度变换等等。

图像的去噪则是尽可能让图像恢复到被噪声污染前的样子。

衡量标准是可以度量的。

不管是图像的增强与去噪,都是基于滤波操作的。

1.滤波器的设计方法滤波操作是图像处理的一个基本操作,滤波又可分为空间滤波和频域滤波。

空间滤波是用一个空间模板在图像每个像素点处进行卷积,卷积的结果就是滤波后的图像。

频域滤波则是在频率域看待一幅图像,使用快速傅里叶变换将图像变换到频域,得到图像的频谱。

我们可以在频域用函数来保留或减弱/去除相应频率分量,再变换回空间域,得到频域滤波的结果。

而空间滤波和频域滤波有着一定的联系。

频域滤波也可以指导空间模板的设计,卷积定理是二者连接的桥梁。

(1)频域滤波使用二维离散傅里叶变换(DFT )变换到频域:∑∑-=+--==10)//(210),(),(N y N vy M ux i M x e y x f v u F π使用二维离散傅里叶反变换(IDFT )变换到空间域:∑∑-=-=+=1010)//(2),(1),(M u N v N vy M ux i e v u F MN y x f π在实际应用中,由于该过程时间复杂度过高,会使用快速傅里叶变换(FFT )来加速这个过程。

现在我们可以在频域的角度看待这些图像了。

数字图像处理图像变换实验报告

数字图像处理图像变换实验报告

实验报告实验名称:图像处理姓名:刘强班级:电信1102学号:1404110128实验一图像变换实验——图像点运算、几何变换及正交变换一、实验条件PC机数字图像处理实验教学软件大量样图二、实验目的1、学习使用“数字图像处理实验教学软件系统”,能够进行图像处理方面的简单操作;2、熟悉图像点运算、几何变换及正交变换的基本原理,了解编程实现的具体步骤;3、观察图像的灰度直方图,明确直方图的作用与意义;4、观察图像点运算与几何变换的结果,比较不同参数条件下的变换效果;5、观察图像正交变换的结果,明确图像的空间频率分布情况。

三、实验原理1、图像灰度直方图、点运算与几何变换的基本原理及编程实现步骤图像灰度直方图就是数字图像处理中一个最简单、最有用的工具,它描述了一幅图像的灰度分布情况,为图像的相关处理操作提供了基本信息。

图像点运算就是一种简单而重要的处理技术,它能让用户改变图像数据占据的灰度范围。

点运算可以瞧作就是“从象素到象素”的复制操作,而这种复制操作就是通过灰度变换函数实现的。

如果输入图像为A(x,y),输出图像为B(x,y),则点运算可以表示为:B(x,y)=f[A(x,y)]其中f(x)被称为灰度变换(Gray Scale Transformation,GST)函数,它描述了输入灰度值与输出灰度值之间的转换关系。

一旦灰度变换函数确定,该点运算就完全确定下来了。

另外,点运算处理将改变图像的灰度直方图分布。

点运算又被称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。

点运算一般包括灰度的线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度拉伸与均衡等。

图像几何变换就是图像的一种基本变换,通常包括图像镜像变换、图像转置、图像平移、图像缩放与图像旋转等,其理论基础主要就是一些矩阵运算,详细原理可以参考有关书籍。

实验系统提供了图像灰度直方图、点运算与几何变换相关内容的文字说明,用户在操作过程中可以参考。

下面以图像点运算中的阈值变换为例给出编程实现的程序流程图,如下:2、图像正交变换的基本原理及编程实现步骤数字图像的处理方法主要有空域法与频域法,点运算与几何变换属于空域法。

数字图像处理基本知识

数字图像处理基本知识

数字图像处理基本知识数字图像处理基木知识图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机己经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。

数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。

早期的图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。

图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像,常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

数字图像处理常用方法:1)图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。

因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。

目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2)图像编码压缩:图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数),以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。

压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的失真条件下进行。

编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3)图像增强和复原:图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去除噪声,提高图像的清晰度等。

图像增强不考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴趣的部分。

如强化图像高频分量,可使图像中物体轮廓清晰,细节明显;如强化低频分量可减少图像中噪声影响。

图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般讲应根据降质过程建立“降质模型”,再采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图像。

4)图像分割:图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。

图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

虽然目前己研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。

数字图像处理之频率域图像增强

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

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:第3章 图像处理中的正交变换第一讲

数字图像处理:第3章 图像处理中的正交变换第一讲
132离散傅里叶变换的性质1线性如果时间序列xn2对称性如果3时间移位如果序列向右或向左移动k4频率移位如果3405周期性如果6偶函数如果奇函数如果卷积定理如果相关定理如果10帕斯维尔定理如果14快速傅里叶变换fft随着计算机技术和数字电路的迅速发展在信号处理中使用计算机和数字电路的趋势愈加明显
数字图像处理
F (u, v) R2 (u, v) I 2 (u, v)
(u, v) arctg I (u, v)
R(u, v)
E(u, v) R2 (u, v) I 2 (u, v)
(3—11) (3—12)
(3—13)
式中: F(u,v) 是幅度谱; (u,v) 是相位谱; E(u,v) 是能量谱。
N n0
(3—48) (3—49)
将正变换式(3—48)展开可得到如下算式
X (0) x(0)W00 x(1)W01 x( N 1)W0(N 1)
X (1) x(0)W10 x(1)W11 x( N 1)W1(N 1)
X (2) x(0)W20 x(1)W21 x( N 1)W2(N 1)
F * (u,v) 是 f (x, y) 傅里叶变换的
共轭函数, 那么
F(u, v) F * (u,v)
(4) 旋转性
如果空间域函数旋转的角度为 0 ,那么在变
换域中此函数的傅里叶变换也旋转同样的角度, 即
f (r, 0 ) F(k , 0 )
(5) 比例变换特性
如果 F(u, v) 是 f (x, y) 的傅里叶变换。a和b分 别为两个标量,那么
叫相位谱。
傅里叶变换广泛用于频谱分析。
例:求图3—1所示波形 f(x) 的频谱。
f(x) A
X
-

数字图像处理实验

数字图像处理实验

数字图像处理实验实验总学时:10学时实验目的:本实验的目的是通过实验进一步理解和掌握数字图像处理原理和方法。

通过分析、实现现有的图像处理算法,学习和掌握常用的图像处理技术。

实验内容:数字图像处理的实验内容主要有三个方面:(1) 对图像灰度作某种变换,增强其中的有用信息,抑制无用信息,使图像的视在质量提高,以便于人眼观察、理解或用计算机对其作进一步的处理。

(2) 用某种特殊手段提取、描述和分析图像中所包含的某些特征和特殊的信息,主要的目的是便于计算机对图像作进一步的分析和理解,经常作为模式识别和计算机视觉的预处理。

这些特征包括很多方面,例如,图像的频域特性、灰度特征、边界特征等。

(3) 图像的变换,以便于图像的频域处理。

实验一图像的点处理实验内容及实验原理:1、灰度的线性变换灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。

该线性灰度变换函数是一个一维线性函数:灰度变换方程为:其中参数为线性函数的斜率,函数的在y轴的截距,表示输入图像的灰度,表示输出图像的灰度。

要求:输入一幅图像,根据输入的斜率和截距进行线性变换,并显示。

2、灰度拉伸灰度拉伸和灰度线性变换相似。

不同之处在于它是分段线性变换。

表达如下:其中,(x1,y1)和(x2,y2)是分段函数的转折点。

要求:输入一幅图像,根据选择的转折点,进行灰度拉伸,显示变换后的图像。

3、灰度直方图灰度直方图是灰度值的函数,描述的是图像中具有该灰度值的像素的个数,其横坐标表示像素的灰度级别,纵坐标表示该灰度出现的频率(象素的个数)。

要求:输入一幅图像,显示它的灰度直方图,可以根据输入的参数(上限、下限)显示特定范围的灰度直方图。

4、直方图均衡:要求1 显示一幅图像pout.bmp的直方图;2 用直方图均衡对图像pout.bmp进行增强;3 显示增强后的图像。

实验二:数字图像的平滑实验内容及实验原理:1.用均值滤波器(即邻域平均法)去除图像中的噪声;2.用中值滤波器去除图像中的噪声3. 比较两种方法的处理结果 实验步骤:用原始图象lena.bmp 或cameraman.bmp 加产生的3%椒盐噪声图象合成一幅有噪声的图象并显示;1. 用均值滤波器去除图像中的噪声(选3x3窗口);2. f (x 0,y 0)=Med {f (x,y )∨x ∈[x 0−N,x 0+N ],y ∈[y 0−N,y 0+N ]}用中值滤波器去除图像中的噪声(选3x3窗口做中值滤波);3. 将两种处理方法的结果与原图比较,注意两种处理方法对边缘的影响。

数字图像处理——图像频域变换

数字图像处理——图像频域变换

图像频域变换_离散余弦变换
离散余弦变换的频谱分布
程序:DCTFFT.m DCTspectrum.m
离散余弦变换之后的图像左上角对应于频谱的低频成分,最亮。
图像频域变换_离散余弦变换
离散余弦变换总结
(1)离散余弦变换相对于傅立叶变换而言,只有实数运算,没有复数运算,计 算量大大降低。 (2)离散余弦变换是可分离的变换,其变换核为余弦函数,且正反变换核相同。
u 0 v 0 M 1 N 1
2 x 1 u cos 2 y 1 v
2M 2N 2M 2N
2 x 1 u cos 2 y 1 v
式中:
u, x 0,1, 2, v, y 0,1, 2,
1 M a u 2 M
根据二维离散余弦变换核可以分离性,一般将二维DCT变换可以分成两个一维 DCT变换来完成:
f x, y F行 f x, y F x, v
T T T 转置 F x, v F列 f x, v F u, v 转置 F u, v


f t e j2t dt
j2 t
f t t k T e

dt



f t t k T e j2t dt
f k T e j2 k T
周期为 1 T
图像频域变换_傅里叶变换

f t e j t dt
o
t
F
1
t e j t dt f 0 1
单位冲激串
-

o
sT

sT t

第四章数字图像的变换域处理

第四章数字图像的变换域处理
>>FC=fftshift(F);
Lena图像的移动后的频谱结果显示于图4.2中,对比图4.2与图4.1(b),可以看出其移动效果。
例4.1利用卷积定理计算两个矩阵A、B的卷积
>>[M,N]=size(A);
>>[P,Q]=size(B);
>>p1=M+P-1;
>>q1=N+Q-1;
>>A1=fft2(A,p1,q1);
>>T=dctmtx(n);
函数返回值T为 的变换核矩阵,对于 的方阵A,可以使用矩阵运算B=T*A*D’计算其DCT变换。
例4.3利用Dctmtx()函数编程实现对Lena图片计算其离散余弦变换。
>>f=imread('E:\matlab7\lena.bmp');
>>g=rgb2gray(f);
一维离散线性变换可以表示为变换矩阵形式,对于一个 的向量 ,其离散线性变换可以表示为:
(4-21)
其中, 为变换结果, 为 的变换矩阵,如果 矩阵是非奇异的,其逆矩阵 存在,其逆变换可以表示为:
(4-22)
如果逆矩阵 等于变换矩阵的 共轭转置,有
(4-23)
则称 矩阵为酉矩阵,对应的变换为酉变换。离散傅里叶变换的也可写成式(4-21)的矩阵表示,变换矩阵 为:
>>B1=fft2(B,p1,q1);
>>C=A1.*B1;
>>C1=ifft2(C);
其中fft2(A,p1,q1)是将图像A扩展为 矩阵后再计算其傅里叶变换。
4.2离散余弦变换
4.2.1离散余弦变换
离散余弦变换(Discrete CosineTransform, DCT)的变换基矢量为余弦函数,一维离散余弦变换的基矢量为:

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

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。

精品课件-《数字图像处理(第三版)》第2章 数字图像

精品课件-《数字图像处理(第三版)》第2章 数字图像
j 1
其它
i 1,2,n
2.3 数字图像类型
矢量(Vector)图和位图(Bitmap),位图也称为栅格图像。 矢量图是用数学(准确地说是几何学)公式描述一幅图像。(计 算机图形学)
➢ 优点:一是它的文件数据量很小,因为存储的是其数学公式; 其二是图像质量与分辨率无关,这意味着无论将图像放大或 缩小了多少次,图像总是以显示设备允许的最大清晰度显示。
2.2.3 颜色变换
对彩色图像进行颜色变换,可实现对彩色图像的增强处理,改 善其视觉效果,为进一步处理奠定基础。 基本变换
➢ 颜色变换模型为:g(x,y)=T[ f ( x,y )] 式中:f ( x , y )是彩色输入图像,其值为一般为向量; g ( x , y )是变换或处理后的彩色图像,与 f(x,y)同维; T是在空间域上对f的操作。T对图像颜色的操作 有多种方式;
2.4 图像文件格式 数字图像有多种存储格式,每种格式一般由不同的软件公司开 发所支持。 文件一般包含文件头和图像数据。就像每本书都有封面,目录, 它们的作用类似于文件头,通过文件头我们可读取图像数据。 文件头的内容由该图像文件的公司决定,一般包括文件类型 、 文件制作者、制作时间、版本号、文件大小等内容,还有压缩方 式。
2.2.2 颜色模型
HSI 颜色模型 ➢ 色调H (Hue): 与光波的波长有关,它表示人的感官对不同 颜色的感受,如红色、绿色、蓝色等, ➢ 饱和度(Saturation): 表示颜色的纯度,纯光谱色是完合饱 和的,加入白光会稀释饱和度。饱和度越大,颜色看起来就 会鲜艳,反之亦然。 ➢ 强度I (Intensity):对应成像亮度和图像灰度,是颜色的 明亮程度。 ➢ HSI模型建立基于两个重要的事实: (1) I分量与图像的彩色 信息无关; (2) H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相联 的。这些特点使得HSI模型非常适合彩色特性检测与分析。

(完整版)数字图像处理简答题及答案

(完整版)数字图像处理简答题及答案

1、数字图像处理的主要研究内容包含很多方面,请列出并简述其中的4种。

①图像数字化:将一幅图像以数字的形式表示。

主要包括采样和量化两个过程。

②图像增强:将一幅图像中的有用信息进行增强,同时对其无用信息进行抑制,提高图像的可观察性。

③图像的几何变换:改变图像的大小或形状。

④图像变换:通过数学映射的方法,将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。

⑤图像识别与理解:通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后,将其所期望获得的目标物进行提取,并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。

如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息,就需要先将照片上的人脸检测出来,进而将检测出来的人脸区域进行分析,确定其是否是该犯罪分子。

4、简述数字图像处理的至少4种应用。

①在遥感中,比如土地测绘、气象监测、资源调查、环境污染监测等方面。

②在医学中,比如B超、CT 机等方面。

③在通信中,比如可视电话、会议电视、传真等方面。

④在工业生产的质量检测中,比如对食品包装出厂前的质量检查、对机械制品质量的监控和筛选等方面。

⑤在安全保障、公安方面,比如出入口控制、指纹档案、交通管理等。

5、简述图像几何变换与图像变换的区别。

①图像的几何变换:改变图像的大小或形状。

比如图像的平移、旋转、放大、缩小等,这些方法在图像配准中使用较多。

②图像变换:通过数学映射的方法,将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。

比如傅里叶变换、小波变换等。

6、图像的数字化包含哪些步骤?简述这些步骤。

图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。

采样是将空域上连续的图像变换成离散采样点集合,是对空间的离散化。

经过采样之后得到的二维离散信号的最小单位是像素。

量化就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后,用数值表示出来,是对亮度大小的离散化。

经过采样和量化后,数字图像可以用整数阵列的形式来描述。

7、图像量化时,如果量化级比较小会出现什么现象?为什么?如果量化级数过小,会出现伪轮廓现象。

(完整版)数字图像处理简答题

(完整版)数字图像处理简答题

1. 图像处理的主要方法分几大类?答:图字图像处理方法分为大两类:空间域处理(空域法)和变换域处理(频域法)。

空域法:直接对获取的数字图像进行处理。

频域法:对先对获取的数字图像进行正交变换,得到变换系数阵列,然后再进行处理,最后再逆变换到空间域,得到图像的处理结果2. 图像处理的主要内容是什么?答:图形数字化(图像获取):把连续图像用一组数字表示,便于用计算机分析处理。

图像变换:对图像进行正交变换,以便进行处理。

图像增强:对图像的某些特征进行强调或锐化而不增加图像的相关数据。

图像复原:去除图像中的噪声干扰和模糊,恢复图像的客观面目。

图像编码:在满足一定的图形质量要求下对图像进行编码,可以压缩表示图像的数据。

图像分析:对图像中感兴趣的目标进行检测和测量,从而获得所需的客观信息。

图像识别:找到图像的特征,以便进一步处理。

图像理解:在图像分析的基础上得出对图像内容含义的理解及解释,从而指导和规划行为。

3. 名词解释:灰度、像素、图像分辨率、图像深度、图像数据量。

答:灰度:使用黑色调表示物体,即用黑色为基准色,不同的饱和度的黑色来显示图像.像素:在卫星图像上,由卫星传感器记录下的最小的分立要素(有空间分量和谱分量两种)。

通常,表示图像的二维数组是连续的,将连续参数 x,y ,和 f 取离散值后,图像被分割成很多小的网格,每个网格即为像素 图像分辨率:指对原始图像的采样分辨率,即图像水平或垂直方向单位长度上所包含的采样点数。

单位是“像素点/单位长度”图像深度是指存储每个像素所用的位数,也用于量度图像的色彩分辨率.图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数,或灰度图像中的最大灰度等级(图像深度:位图图像中,各像素点的亮度或色彩信息用二进制数位来表示,这一数据位的位数即为像素深度,也叫图像深度。

图像深度越深,能够表现的颜色数量越多,图像的色彩也越丰富。

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南京信息工程大学 计算机图像处理 实验(实习)报告
实验(实习)名称 图像变换与频域处理 实验(实习)日期 得分 指导老师 系 专业 班级 姓名 学号
一、 实验目的
1.了解离散傅里叶变换的基本性质;
2.熟练掌握图像傅里叶变换的方法及应用;
3.通过实验了解二维频谱的分布特点;
4.熟悉图像频域处理的意义和手段;
5.通过本实验掌握利用MATLAB 的工具箱实现数字图像的频域处理。

二、 实验原理
(一)傅立叶变换
傅立叶变换是数字图像处理中应用最广的一种变换,其中图像增强、图像复原 和图像分析与描述等,每一类处理方法都要用到图像变换,尤其是图像的傅立
叶变换。

离散傅立叶(Fourier )变换的定义:
二维离散傅立叶变换(DFT )为:
逆变换为:
式中,
在DFT 变换对中, 称为离散信号 的频谱,而 称为幅度谱, 为相位角,功率谱为频谱的平方,它们之间的关系为:
图像的傅立叶变换有快速算法。

(二)图像的频域增强
常用的图像增强技术可分为基于空域和基于变换域的两类方法。

最常用的变换域是频域空间。

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,就可以改变输出图像的频率分布,达到不同的增强目的。

频域增强的工作流程:
频域空间的增强方法对应的三个步骤:
(1) 将图像f(x,y)从图像空间转换到频域空间,得到F(u,v); (2) 在频域空间中通过不同的滤波函数H(u,v)对图像进行不同的增强,得到G(u,v)(注:傅立叶变换
滤波器 傅立叶反变换 ),(v u H ),(v u F ),(v u G )
,(y x g ),(y x f ∑∑-=-=-=101
0)(2exp ),(1),(M x N y N vy M ux j y x f MN v u F π∑∑
-=-=+=101
0)(2ex p ),(1),(M u N v N vy M ux j v u F MN y x f π}1,,1,0{,-∈M x u }1,,1,0{,-∈N y v ),(v u F ),(y x f ),(v u F )
,(v u ϕ),(),()],(exp[),(),(v u jI v u R v u j v u F v u F +==ϕ
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);
(3)将增强后的图像再从频域空间转换到图像空间,得到图像g(x,y)。

1.低通滤波
图像中的边缘和噪声都对应图像傅立叶变换中的高频部分,如要在频域中消弱其影响,设法减弱这部分频率的分量。

选择合适的H(u,v)以得到消弱F(u,v)高频分量的G(u,v)。

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,与空域中的平滑方法类似。

典型的低通滤波器:(见教材)
–理想低通滤波器
–Butterworth低通滤波器
–指数低通滤波器
–梯形低通滤波器
2.高通滤波
图像的边缘、细节主要位于高频部分,而图像的模糊是由于高频成分比较弱产生的。

频率域锐化就是为了消除模糊,突出边缘。

因此采用高通滤波器让高频成分通过,使低频成分削弱,再经逆傅立叶变换得到边缘锐化的图像。

常用的高通滤波器:(见教材)
–理想高通滤波器
–Butterworth高通滤波器
–指数高通滤波器
–梯形高通滤波器
三、实验内容与步骤
1. 产生右图所示亮块图像f1(x,y)(128×128 大小,暗处=0,亮处=255),对其进行FFT:(1)同屏显示原图f1和FFT(f1)的幅度谱图;
(2)若令f2(x,y) = (-1)x+y f1(x,y),重复以上过程,比较二者幅度谱的异同,简述理由;(3)若将f2(x,y)顺时针旋转45度得到f3(x,y),试显示FFT(f3)的幅度谱,并与FFT(f2)的幅度谱进行比较。

2. 对数字图像GIRL_8G.bmp 进行频域的理想低通、高通滤波,并观察不同滤波半径
(0.0~1.0) 条件下滤波图像的变化;同屏显示原图、幅度谱图和低通、高通滤波的结果图。

本实验用到的MATLAB的函数:
1. 函数:imrotate
功能:旋转图像。

语法:B = imrotate(A,angle,method)
B = imrotate(A,angle,method,'crop')
举例:
I = imread('d:\matlab work\pic\numeral_1.jpg');
J = imrotate(I,60,'bilinear','crop'); %双线性插值法旋转图像60度,并剪切图像和原图像大小一致
subplot(121), imshow(I); title('原图像');
subplot(122),imshow(J); title('旋转图像60度,并剪切图像');
2.MA TLAB实现数字图像傅立叶变换的程序示例:
[I,map]=imread(‘原图像名’); %读入原图像文件
figure(1); imshow(I, map); %设定窗口,显示原图像
colorbar; % colorbar 函数用显示图像的颜色条
J = fft2(I); % fft2 函数用于数字图像的二维傅立叶变换
K = fftshift(J); % 一般在计算图形函数的傅立叶变换时,坐标原点在函数图形的中心位置处,而计算机在对图像执行傅立叶变换时是以图像的左上角为坐标原点。

所以使用函数fftshift进行修正,使变换后的直流分量位于图形的中心
RR=real(K); %取傅立叶变换的实部
II=imag(K); %取傅立叶变换的虚部
A=sqrt(RR.^2+II.^2); %计算频谱幅值
A=(A-min(min(A)))/ (max(max(A))-min(min(A)))*225; %归一化
figure(2); imshow(A,[]); %设定窗口,显示原图像的频谱
colorbar;
N=ifft2(J)/255; % ifft2 函数用于数字图像的二维傅立叶反变换
figure(3); imshow(N,[]);
colorbar;
3.程序示例:低通滤波-平滑
[I,map]=imread(‘原图像名’); %读入原图像文件
figure(1); imshow(I, map); %设定窗口,显示原图像
J1=imnoise(I,'salt & pepper'); % 叠加椒盐噪声
figure(2); imshow(J1, map);
F = double(J1); % 数据类型转换,MA TLAB不支持图像的无符号整型的计算
G = fft2(f); % 傅立叶变换
G= fftshift(G);
[M,N]=size(G);
nn = 2; % 二阶巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器
d0 = 50;
m = fix(M/2);
n = fix(N/2);
for i = 1 : M
for j = 1 : N
d = sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);
h = 1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn)); % 计算低通滤波器传递函数
result(i,j) = h * G(i,j);
end;
end;
result = ifftshift(result);
J2 = ifft2(result);
J3 = uint8(real(J2));
figure,imshow(J3,[]); % 显示滤波处理后的图像
4.程序示例:高通滤波- 锐化
[I,map]=imread(‘原图像名’); %读入原图像文件
figure(1); imshow(I, map); %设定窗口,显示原图像
F= double(I); % 数据类型转换,MA TLAB不支持图像的无符号整型的计算G = fft2(F); % 傅立叶变换
G = fftshift(G); % 转换数据矩阵
[M,N]=size(G);
nn = 2; % 二阶巴特沃斯(Butterworth)高通滤波器
d0 = 5;
m = fix(M/2);
n = fix(N/2);
for i = 1 : M
for j = 1 : N
d = sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);
if (d == 0)
h = 0;
else
h=1/(1+0.414*(d0/d)^(2*nn));% 计算传递函数
end;
result(i,j) = h * G(i,j);
end;
end;
result = ifftshift(result);
J2= ifft2(result);
J3= uint8(real(J2));
figure(2); imshow(J3,[]); % 滤波后图像显示。

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