数字图像的频域增强论文
基于频域的图像增强方法探讨
基于频域的图像增强方法探讨基于频域的图像增强方法探讨基于频域的图像增强方法是一种常用的图像处理技术，它可以通过对图像的频域进行操作来改善图像的质量和视觉效果。
下面是一篇基于频域的图像增强方法的步骤思路。
第一步：图像预处理在进行频域增强之前，首先需要对原始图像进行预处理。
这包括图像的灰度化、降噪和调整图像的亮度对比度等操作。
这些预处理步骤可以帮助提取图像中的有效信息，减少噪声对频域增强的干扰。
第二步：傅里叶变换将预处理后的图像进行傅里叶变换，将其转换为频域表示。
傅里叶变换可以将图像从空域转换为频域，通过分析图像的频谱信息，可以得到图像的频域特征。
第三步：频域滤波在频域中，通过应用各种滤波器来增强图像。
常见的频域滤波方法包括低通滤波和高通滤波。
低通滤波器可以平滑图像，减少图像中的高频噪声；高通滤波器可以增强图像的边缘和细节。
第四步：逆傅里叶变换对经过频域滤波后的图像进行逆傅里叶变换，将其转换回空域表示。
逆傅里叶变换可以将图像从频域恢复到空域，并得到增强后的图像。
第五步：后处理对逆傅里叶变换得到的图像进行后处理。
这包括对图像进行亮度、对比度、饱和度等的调整，以进一步改善图像的视觉效果。
最后，可以通过与原始图像进行比较，评估基于频域的图像增强方法的效果。
如果增强后的图像在视觉上更清晰、更有对比度，并且保留了图像的细节信息，那么可以认为该方法是有效的。
总结起来，基于频域的图像增强方法主要包括图像预处理、傅里叶变换、频域滤波、逆傅里叶变换和后处理等步骤。
通过这些步骤，可以通过对图像的频域进行操作来改善图像的质量和视觉效果。
这种方法在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用。
基于图像增强的数字图像处理研究学年论文
本科学生学年论文论文题目：基于图像增强的数字图像处理研究学院：电子工程学院年级：2010专业：电子信息工程姓名：学号：指导教师：***2013年6月21日摘要在我们的实际生活、生产中，人们直接获得的原始图像并不能够直接运用到生活、生产中，因为原始图像在生成、传输和转换过程中可能会受到多种因素的影响，如各种各样的噪声、通道带宽等，往往会出现清晰度下降、对比度偏低等降质现象，为了使得处理后的图像对某种特定的应用比原始图像更合适，往往需要提高图像质量。
图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要信息的处理方法，其目的是使得处理后的图像对某种特定的应用比原始图像更合适。
本文研究了图像增强的一些常用方法，包括空域图像增强、频率域图像增强，并用MATLAB编程设计了相应的实验，对图像增强效果进行了验证。
关键词图像增强；空域增强；频域增强AbstractIn our daily life and production, people often can't used the raw image directly, because o f the generation and transformation of the original image, it may be affected by many factor s, such as a variety of kinds of noise and channel bandwidth. The sharpness and contrast is d ecreasing and have low qualities. in order to make the image more suitable for some particula r application after processing than the original, we often need to improve image quality.Images enhance is in a particular need to highlight a picture in the information, and weaken or remove certain need of information in the process, its purpose is to make the image of a specific application is better than the original image.This paper studies the image of some common method, including airspace images enhance and increase the frequency domain, and images matlab programming, design corresponding to picture to enhance the effect of the verification.Key wordsImage enhancement; the airspace strengthened; the frequency domain enhancement目录摘要 (I)Abstract (II)第一章绪论 (1)1.1 课题背景及意义 (1)1.2 图像增强技术国内发展状况 (2)第二章图像增强的基本理论 (4)2.1 数字图像的表示 (4)2.2 数字图像处理概述 (4)2.3 图像增强概述 (4)2.3.1 图像增强的定义 (4)2.3.2 图像增强的现状与应用 (5)第三章空域增强 (7)3.1基本原理 (7)3.2空域增强实现 (7)3.2.1灰度调整实现 (7)3.2.2直方图均衡化 (8)3.2.3直方图规定化 (10)3.3 空域滤波增强 (11)3.3.1 基本原理 (11)3.3.2 线性平滑滤波器 (12)3.3.3 非线性平滑滤波器 (13)3.3.4 线性锐化滤波器 (14)第四章频域增强 (16)4.1 基本原理 (16)4.2 低通滤波 (16)4.3 高通滤波 (18)结论 (19)参考文献 (20)致谢 (21)第一章绪论人们对外界信息的百分之七十五都来自图像，也就是说人类的大部分信息都是从图像中获取的。
数字图像处理课设图像频域增强正文
第1章绪论MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连matlab开发工作界面接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB 成为一个强大的数学软件。
在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JA V A 的支持。
可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。
第2章数字图像处理的相关知识2.1图像频域增强原理图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。
其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。
图像增强的方法分为空域法和频域法两类，空域法主要是对图像中的各个像素点进行操作；而频域法是在图像的某个变换域内，对图像进行操作，修改变换后的系数，例如傅立叶变换、DCT变换等的系数，然后再进行反变换得到处理后的图像。
基于matlab数字图像增强处理论文1
摘要数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。
数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。
数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。
图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。
MATLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。
本文介绍了MATLAB 语言的特点,基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用MATLAB图像处理工具箱进行图像处理的方法。
主要论述了利用MATLAB实现图像增强、二值图像分析等图像处理。
关键词：MATLAB，数字图像处理，图像增强，二值图像AbstractDigital image processing is an emerging technology, with the development of computer hardware, real-time digital image processing has become possible due to digital image processing algorithms to appear, making it faster and faster processing speed, better for People services .Digital image processing is used by some algorithms computer graphics image processing technology. Digital image processing technology has been in various areas have a relatively wide range of applications. Image processing large amount of information on the processing speed requirement is relatively high. MATLAB powerful computing and graphics display capabilities, so that image processing becomes more simple and intuitive. This paper introduces characteristics of MATLAB language and this MATLAB-based digital image processing environment, describes how to use the MATLAB Image Processing Toolbox for its digital image processing, and through some examples to illustrate the use of MATLAB Image Processing Toolbox for image processing method. Mainly discusses the use of MATLAB for image enhancement,2-numeric image and other image processing technologies.Key words：MATLAB, digital image processing, image enhancement,2-numeric image目录摘要 (I)1绪论 ................................. 错误!未定义书签。
数字图像的频域处理
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 ｆ １ ） 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 ； Ｌ Ｉ Ｓ Ａ分析法提取云覆盖区域 ，然后通过计算 Ｄ Ｎ值来确定云厚度 ， （ ３ １ 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。Ｆ Ｏ Ｕ Ｒ Ｉ Ｅ Ｒ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 ， Ｄ Ｃ Ｔ或 Ｄ Ｆ Ｔ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 Ｄ Ｃ Ｔ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 Ｉ Ｈ Ｓ ， Ｐ Ｃ和 Ｂ Ｔ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 。【 １ Ｊ 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。 ［ １ １ ］ Ｍｅ ｔ ｗ ａ ｌ ｌ ｉ ， Ｍ． Ｒ ．Ｉ ｍ ａ ｇ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｐ ｉ ｒ ｎ ｃ ｉ ｐ ａ ｌ ｃ ｏ ｍ ｐ ｏ ｎ ｅ ｎ ｔ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ａ ｎ ｄ ｈ ｉ ｇ ｈ－ ｐ ａ ｓ ｓ ｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ ．Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｉｎ ｒ ｇ ＆ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｓ ． 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 ２ ０ １ １ ．Ｉ Ｃ ＣＥ Ｓ ２ ０ ０ ９ ．Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ 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 １ ３ — ２ ５ 【 ２ ］ Ｊ ｅ ｏ ｎ ｇ Ｈｏ Ｌ ｅ ｅ ， Ｋ ｉ Ｔ ａ ｅ Ｐ ａ ｒ ｋ ． Ｉ ｍ ａ ｇ ｅ Ｒ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ｂ ｙ 个百分点 圆 。 Ｍｏ ｄ ｉ ｆ ｙ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ Ｆ ｒ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎ ｃ ｙ Ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ｕ ｍ． ２ ０ １ １ Ｉ ＥＥ Ｅ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｃ ｏ ｎ ｆ ｅ ｒ —
电子信息工程专业毕业论文图像增强频域滤波算法研究
摘要图像增强技术是图像处理领域研究的重点和热点之一，因为在图像处理中图像增强技术对于提高图像的质量起着重要作用。
图像增强从处理的作用域出发，可分为空间域和频域两大类，其中频域增强是将原空间的图像以某种形式转换到其他空间，然后利用该转换空间的特有性质方便地进行图像处理，最后再转换回原空间中，从而得到处理后的图像，是一种间接增强的算法。
随着科技的不断进步，尤其是计算机技术的发展，不断促进图像增强技术向前发展，图像增强技术逐步涉及人类生活和社会生产的各个方面。
尤其在航空航天领域、生物医学领域、工业生产领域和公共安全领域有着广泛的应用，并产生了深远的意义。
频域滤波算法已成为图像增强技术中的一种重要的处理方法，受到普遍关注和研究，深深地吸引着人们。
频域表达在处理信号的时候有着很多空域不可比拟的优势，甚至有些空间域比较难以表达和分析的图像增强任务可以比较简单的在频域中表达和分析。
首先，频域技术每次都利用图像中所有像素的数据，具有全局性质，有可能更好的体现图像的整体特性，如整体对比度和平均灰度值等。
其次，在频域中分析图像的频率成分与图像的视觉效果间的对应关系比较直观，可以对频率进行选择性地处理。
因此，频域表达处理方法在图像增强技术中有着极其重要的地位。
本设计主要内容及基本过程是基于图像增强技术，利用滤波器在频域相关理论相关和设计方法及MATLAB在图像处理中的仿真技术设计验证基于图像增强的频域低通滤波算法。
关键词：图像增强频域滤波 MATLABAbstractImage enhancement technology is in the field of image processing key and one of the hotspots, because in image processing image enhancement technique to improve the quality of the image plays an important role. Image enhancement from the scope of processing, can be divided into space domain and frequency domain two categories, including frequency domain is to increase the space of images to convert some form to other space, and then use this conversion space of the special nature convenient to image processing, and finally to convert back to the original space, thereby get processed images, it is a kind of indirect enhancement algorithm.With the progress of science and technology, especially the development of computer technology, and constantly promote the image enhancement technique of forward development, image enhancement technique gradually involving human life and social production in all its aspects. Especially in the aerospace field, biological medicine field, industrial production areas and public security area has a wide range of applications, and has produced profound significance. The frequency domain filtering algorithm of image enhancement technology has become an important processing method, been paid more attention to and study, deeply attracts the people.The frequency domain expression in processing signal has many airspace incomparable advantage, and even some space domain were more difficult to express and the analysis of image enhancement tasks can be quite simple in frequency domain expression and analysis. First of all, the frequency domain technology using image of each time all the pixel data, with global properties, there may be a better reflect the overall image features, such as whole contrast and average gray values, etc. Second, in frequency domain analysis of image frequency components and image visual effect the corresponding relations among the more intuitive, can deal with to frequency selective. Therefore, the frequency domainexpress processing method in image enhancement technology plays an very important role.This design main content and the basic process is based on the image enhancement technology and use the filter in the frequency domain related theory and design method and associated MATLAB in image process of the simulation technology to design the one for image enhancement of frequency domain filtering algorithm.Key words：Image Enhancement Frequency domain filtering MATLAB目录1前言 (1)2 图像增强概述 (3)2.1 图像噪声 (3)2.1.1 图像噪声的产生 (3)2.1.2 图像噪声分类 (4)2.1.3 图像噪声特点 (4)2.2 图像增强处理分类 (5)2.2.1 空域增强法 (6)2.2.2 频域增强法 (7)2.2.3 图像增强效果评价 (7)2.3 空间域变换增强方法 (8)2.3.1 灰度变换 (9)2.3.2 直方图变换 (13)2.3.3 图像平滑与锐化 (16)2.4 图像增强技术现状与应用 (21)3 频域滤波器相关理论和设计方法 (24)3.1 低通滤波器 (24)3.2 高通滤波器 (26)3.3 带通滤波器和带阻滤波器 (26)3.4 同态滤波 (27)3.5 小波滤波 (27)3.5.1 小波去噪原理 (28)3.5.2 小波去噪算法 (28)3.5.3 小波去噪优缺点 (29)3.5 小结 (29)3.6 MATLAB应用图像增强 (29)4 基于低通滤波图像增强算法验证 (31)4.1 算法验证依据 (31)4.2 技术要求 (33)4.3 基本原理 (33)4.3.1 图像噪声 (33)4.3.2 图像的频域处理 (34)4.4 建立模型 (35)4.5 源程序代码 (36)4.5.1 读取图像 (36)4.5.2将原图转换为灰度图 (37)4.5.3 图像加噪处理 (37)4.5.4 图像变化到频域 (37)4.5.5 低通滤波器定义 (37)4.5.6 图像变换到空域 (38)4.6 调试过程及结论 (39)总结 (44)致谢 (45)参考文献 (46)附录一 (47)附录二 (48)附录三 (49)附录四 (51)1前言随着电子计算机技术的进步，图像增强近年来得到飞跃的发展，已经成功的应用于几乎所有与成像有关的领域，并正发挥着相当重要的作用。
数字图像处理论文
数字图像处理论文数字图像处理论文篇一：数字图像增强技术摘要：数字图像处理是指利用计算机技术对图像进行各种操作和处理的过程。
图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，旨在改善图像的质量和视觉效果。
本文针对数字图像增强技术进行了综述，包括直方图均衡化、滤波和锐化等常用方法。
此外，还介绍了一些新近提出的图像增强算法，如基于深度学习的方法。
最后，对数字图像增强技术的发展趋势进行了展望。
关键词：数字图像处理；图像增强；直方图均衡化；滤波；锐化；深度学习1.引言数字图像处理是计算机科学和图像处理领域的重要研究方向。
随着数字图像在各个领域的广泛应用，对图像质量和视觉效果的要求也越来越高。
图像增强是数字图像处理的一项基础技术，通过改善图像的对比度、亮度和细节等特征，提高图像的可视化效果。
图像增强技术已被广泛应用于医学影像、无人驾驶、图像识别等领域。
2.直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过调整图像的像素值分布，提高图像的对比度和显示效果。
其基本思想是将原始图像的像素值映射到一个新的像素值域，使得新图像具有均匀分布的像素值。
直方图均衡化可以有效地增强图像的细节和纹理特征，但在一些情况下会导致图像过度增强或噪声增加。
3.滤波技术滤波是图像处理中常用的一种方法，通过对图像进行平滑或者锐化处理，改善图像的质量和视觉效果。
常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波通过计算像素点周围邻域像素的平均值来更新像素的值，可用于图像的平滑处理。
中值滤波通过计算像素点周围邻域像素的中值来更新像素的值，可有效地去除图像中的椒盐噪声。
高斯滤波通过对图像进行加权平均处理，对图像进行平滑和去噪。
4.锐化技术锐化是图像处理中常用的一种技术，通过增加图像中的高频成分，提高图像的边缘和细节等特征。
常用的锐化方法有拉普拉斯算子、Sobel算子和Canny算子等。
拉普拉斯算子通过计算图像的二阶导数来增强图像的边缘和细节。
Sobel算子通过计算图像的一阶导数来提取图像的边缘特征。
实验二数字图像频域增强-研究生（1）
实验⼆数字图像频域增强-研究⽣（1）实验⼆：数字图像频域增强实验指导书⼀、实验⽬的（1）了解离散傅⽴叶变换的基本原理及其性质；（2）掌握应⽤MATLAB语⾔进⾏FFT及逆变换的⽅法；（3）了解图象在频域中处理⽅法，应⽤MATLAB语⾔作简单的低通及⾼通滤波器。
⼆、实验要求（1）读⼊数字图像，并利⽤MATLAB对其进⾏傅⽴叶变换，并显⽰其频谱图像；对该图像进⾏平移、旋转和放⼤（或缩⼩）操作，记录其频谱图像并分析。
实验⽤图像⾃⾏选择。
实验1数据记录可类似下表输⼊图像FFT变换频谱图像（2）读⼊数字图像，为该图像添加⾼斯以及椒盐噪声，利⽤巴特沃斯低通滤波器，⾼斯低通滤波器对⼀受噪声污染图像做处理，记录滤波后的频谱图像，再作反变换，记录处理后的新图像。
设定不同截⽌频率参数，重复⼀次实验。
（3）读⼊数字图像，设计实现巴特沃斯⾼通滤波器和⾼斯⾼通滤波器，记录滤波后的频谱图像，再作反变换，记录处理后的新图像。
设定不同截⽌频率参数，重复⼀次实验。
实验2,3数据记录可类似下表：输⼊图像滤波器截⾄频率处理后频谱图像反变换后图像三、提交作业要求内容包括：实验1~3记录的数据（格式见如上实验要求），对应的matlab代码，以及对实验过程和结果进⾏分析及总结。
参考MATLAB代码：clear;I1=imread('eight.tif');figure;subplot(2,2,1);imshow(I1);title('原始图像');I2=imnoise(I1,'salt & pepper');subplot(2,2,2);imshow(I2);title('噪声图像');f=double(I2);g=fft2(f); %执⾏fft变换g=fftshift(g); %移相[N1,N2]=size(g);n=5;d0=50; %截⾄频率n1=fix(N1/2);n2=fix(N2/2);for i=1:N1d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);h=1/(1+(d/d0)^(2*n)); % d0即为截⾄频率result(i,j)=h*g(i,j); %相乘endendresult1=ifftshift(result); %反移相X2=ifft2(result1); %反变换X3=uint8(real(X2));figure();subplot(2,2,1);imshow(X3);title('巴特沃斯滤波器图像');subplot(2,2,2);result=log(0.000001+abs(result));imshow(result,[]),colorbar;title('巴特沃斯滤波函数');figure();subplot(2,2,1);g=log(0.000001+abs(g));imshow(g,[]),colorbar;title('原始图像的傅⽴叶变换');实验原理1、傅⽴叶变换的基本知识在图像处理的⼴泛应⽤领域中，傅⽴叶变换起着⾮常重要的作⽤，具体表现在包括图像分析、图像增强及图像压缩等⽅⾯。
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
数字图像处理中的图像增强技术研究
数字图像处理中的图像增强技术研究数字图像处理是一门不断发展的学科，它对于图像的处理、分析、存储和传输等方面，产生了深远的影响。
在数字图像处理中，图像增强技术是重要的一部分，它被广泛应用于数字摄影、医学图像、安防等领域，为人类社会的进步和发展做出了重要贡献。
本文将从各个方面分析数字图像处理中的图像增强技术的研究现状。
一、数字图像处理的基础1. 图像的数学表示数字图像处理涉及到的关键问题之一，是如何将图像表示为计算机可处理的形式。
在数学上，图像可以用一个函数f(x,y)来描述，其中x和y是坐标，而函数值f 是对应于每个坐标位置的亮度或灰度值。
此外，图像还可以通过颜色空间和灰度级的变化来进行表示。
其中RGB颜色空间是最常见的一种，它是由红、绿、蓝三种基本颜色构成的。
灰度级表示的是图像像素的黑、白程度，通常是0到255之间的整数。
在数字图像处理中，对图像进行处理通常会转换为数字信号处理的问题。
2. 图像处理模型数字图像处理的目标是对图像进行处理和分析，并从中提取出有用的信息。
为了实现这一目标，基本的处理模型包括四个步骤：采集、预处理、特征提取和决策。
其中，采集是将图像从现实世界中获取并存储到计算机中的过程；预处理是在采集后对图像进行校正、去噪甚至增强处理等一系列操作，以提高图像质量；特征提取是将图像中的有用信息提取出来，并转换为计算机可以处理的形式；最后，决策是根据特征提取的结果来作出预测或判断。
3. 数字图像处理的技术发展数字图像处理的发展史可以追溯到20世纪初，最初应用于地图制作、天文学等领域。
到了上个世纪80年代初，随着计算机和数字技术的发展，数字图像处理开始广泛应用于医学、水文、地震研究和机器视觉等领域，成为计算机视觉、人工智能研究的重要组成部分。
时间的推移和技术的发展使得数字图像处理技术越来越成熟，目前已经被广泛应用于包括医学、航空、工业、军事、安防等多个领域，在人们的日常生活中发挥着越来越重要的作用。
基于频率域图像增强算法的研究
目录摘要 (1)关键词 (1)Abstract (1)Key words (1)1 引言 (2)1.1 频率域图像增强的目的和意义 (2)1.2 国内外有关选题的研究动态和自己的见解 (2)2 域频率图像增强基本理论 (3)3 频率域图像增强研究方法 (5)3.1 频率域图像增强 (5)3.2 空间域滤波和频率域滤波之间的对应关系 (8)4 频率域图像增强滤波器 (9)4.1 平滑的频率域滤波器 (9)4.1.1 理想低通滤波器 (9)4.1.2 巴特沃思低通滤波器 (11)4.1.3 高斯低通滤波器 (12)4.2 频率域锐化滤波器 (13)4.2.1 理想高通滤波器 (13)4.2.2 巴特沃思高通滤波器 (14)4.2.3 高斯型高通滤波器 (14)4.3 频率域的拉普拉斯算子 (15)4.4 钝化模板、高频提升滤波和高频加强滤波 (15)5 实验与结果分析 (17)5.1 算法设计 (17)5.2 频率域低通滤波器 (20)5.2.2 实验结果 (20)5.2.3 实验结果分析 (20)5.3 频率域高通滤波器 (21)5.3.2 实验结果 (21)5.3.3 实验结果分析 (21)6 总结 (21)参考文献 (23)致谢 (24)基于频率域图像增强算法的研究摘要：数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
图像增强是数字图像的预处理，对图像整体或者局部特征能有效地改善。
图像增强是按一定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息，使之改善图像质量，加强图像判读和识别效果的处理技术。
本文在分析了图像频域增强原理的基础上，对频域内通过低通滤波器和高通滤波器实现图像增强进行了深入的研究。
最后通过Matlab软件仿真得出实验结果。
关键词：数字图像处理，图像增强，傅里叶变换，滤波器Research on Image Enhancement Algorithms Based on Frequency Abstract：Digital image processing is the procedures of converting image signal intformat,then using the computer to process it.Image enhancement is digi tal image’s pretreatment,it can effectively improve the image’s entirely or part characters.Image enhancement aims to lay stress on some information of a picture to strength image identification and recognization. At the same time it can wipe out the information that we don’t need in order to improve the quality of image. This paper addresses image frequency enhancement principle and also researches low-pass filtering and high-pass filtering,then integrate with Matlab technology.Key words:Digital image processing, Image enhancement, Fourier transform, Filter.1 引言1.1 频率域图像增强的目的和意义随着电子计算机技术的进步，计算机图像处理[1]近年来得到飞跃的发展。
图像增强论文
1.图像增强在图像形成、传输或变换的过程中，由于受到一些客观因素的影响，会使图像产生失真，如图像对比度降低和图像模糊等等。
因此需要利用图像增强技术改善这种情况，图像增强的目的在于：（1）采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度；（2）将图像转换成一种适于人或机器进行分析处理的形式。
他不是以图形保证度为原则，而是通过处理设法有选择地便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。
图像增强目前还缺乏统一的理论，这与没有衡量图像增强质量通用的、客观的标准有关。
增强的方法往往具有针对性，增强的结果只是靠人的主观感觉加以评价。
因此，图像增强的方法只能有选择的使用。
图像增强的方法从增强的作用域出发，可以分为空间域增强和频率域增强两种。
空间域增强是直接对像素灰度进行操作，属于直接增强的方法，它包括对比度的灰度变换和直方图变换、消除噪声的平滑法和增强边缘的锐化法。
频率域增强是对图像经傅里叶变换后的频谱成分进行操作，然后经过傅里叶逆变换获得所需结果。
2.灰度变换在图像采集过程中，由于扫描系统或者光电转换系统多方面的原因，常出现图像不均匀，对比度不足等弊端，是人眼在观看图像时视觉效果很差。
灰度变换就是在图像采集系统中对图像像素经行修正，是整幅图像成像均匀。
灰度变换可使图像动态范围增大，图像对比度扩展，图像变清晰，特征明显，是图像增强的重要手段之一。
灰度变换增强是对图像在空域中进行增强的一种简单方法。
根据需要，灰度增强一般有三种方法：(1)一种是对图像的不均匀性进行修正，如曝光不均匀，使图像半边暗半边亮。
对图像逐点进行不同程度的灰度级校正，目的是使整幅图像灰度均匀。
(2)另一种是针对图像某一部分或整幅图像曝光不足而使用的灰度级变换，其目的是增加图像灰度的对比度。
(3)第三种是直方图修正，能够使图像具有所需要的灰度分布。
灰度变换可以分为三种：线性变换、分段变换和非线性变换。
2.1 非线性变换若D´=T(D)是一个线性单值函数，则由它确定的灰度变换称为灰度线性变换2．1．1非线性变换的原理令图像f(i，j)的灰度范围为[a,b]，线性变换后图像g(i，j)的范围为[a´,b´]，如图，g(i，j)与f(i，j)之间的关系式为：（2.1.1）图2.1.1线性变换示意图2．1．2 非线性变换的应用在曝光不足或过度的情况下，图像灰度可能会局限在一个很小的范围内。
数字图像边缘增强图像锐化毕业论文
中文摘要随着技术的发展和人们生活水平的不断提高，数字图像作为记录和传达信息的一种媒介，在人们生活和生产中扮演者越来越重要的角色。
随着数字图像的不断进步发展和成熟，数字图像不仅在日常生活的摄影，平面设计，传媒发挥自己的作用，也会更多地在航天航空，刑事侦查，精密医疗仪器等更加重要的研究领域起到更大的作用。
于是，不断学习和探索各种数字图像处理技术，对准确运用各种数字图像更好地服务于生产生活，愈发显得重要。
而数字图像边缘增强是数字图像处理技术里面重要的一种，是一种提高图像清晰度的重要方法之一。
经实例检测，该图像边缘增强算法可以有效提高图像的清晰度，同时有效避免图像噪点的增强。
关键词：数字图像，边缘增强，清晰度ABSTRACTWith the development of technology and people's living standard, as a way of recording and conveying information, digital images play an important rolein people's daily life and production. with the development and maturity of digital image, digital imagesare not only applied in photography, graphic design, media, but alsoplay a greater role in aerospace, criminal investigation, precision medical instruments or other important fileds.In this case, learning and exploration of the processing techniques of digital image, and how to use various digital images properly to serve forour daily life and production, arebecoming more and more important.As we all know,the digital image edge enhancement is one of the most important digital image processingtechnology,which is an inportant approach to improve the image definition.After testing, the algorithm of image edge enhancement can effectively improve the clarity of image, and effectively avoid the enhancement of image noise.Key Words：digital image，enhancement of image edge，clarity目录第一章导论 (4)1.1 课题背景 (4)1.2 课题意义 (4)1.3 研究内容方法步骤 (5)1.4 论文的创新 (5)第二章图像边缘检测 (6)2.1 图像边缘检测方法概述 (6)2.2 Roberts边缘检测 (7)2.3 Prewitt边缘检测 (8)2.4 Sobel边缘检测 (9)2.5 Laplacian边缘检测 (9)2.6 Canny边缘检测算子 (11)第三章实例检测与算法优化 (13)3.1 实例检测与对比 (13)3.1.2 对比总结 (15)3.2 基于Sobel算子的算法优化 (17)3.2.1 八方向Sobel算子 (17)3.2.2 去除图像中的椒盐噪声 (18)3.2.3 抑制图像中的高斯噪声 (19)第四章Photoshop中锐化工具使用探索 (22)4.1 Photoshop中常用的锐化工具 (22)4.2 USM锐化滤镜探索 (22)4.2.1 数量 (22)4.2.2 半径 (27)4.2.3 阀值 (30)4.2.4 有关数量、半径、阀值的总结 (31)附录 (33)参考文献 (38)致谢 (39)第一章导论1.1 课题背景图像是人类记录生活，传达信息非常重要的媒介和手段。
图像增强技术分析[论文]
![图像增强技术分析[论文]](https://img.taocdn.com/s3/m/80cc2f29bcd126fff7050b4b.png)
图像增强技术分析摘要图像增强既可以用以提高图像的外观视觉，同时也是特征提取以及图像边缘检测的基础。
本文通过对几种图像增强技术进行比较，对图像增强技术做了较广泛细致的阐述。
利用matlab对图像进行处理，图像得到显著的改善。
关键词图像增强灰度变换小波分析中图分类号：tp391 文献标识码：a1 图像增强技术1.1 空域增强常用的空域法有直接灰度变换、直方图修正、空域平滑、锐化滤波、伪彩色处理等。
空域增强方法是指直接作用于像素的增强方法，空域处理可表示为g（x，y）=t[f（x，y）]，式中g（x，y）是f （x，y）经过增强处理后得到的图像，而t是对f的一种操作，定义在（x，y）的邻域，如果t是定义在每个（x，y）点上，则t称为点操作。
1.1.1直接灰度变换直接灰度变换属于图像增强技术中最简单的一类，下面介绍几种常用的方法：（1）图像求反图像求反即通过将原图像中黑白相互转换来达到将源图像灰度值翻转的目的，若对灰度级[0，l-i]变换到[l-1，0]，b变换公式如下t=l-1-s根据变换曲线，将源图像每个像素的灰度值进行映射，这种方法可与用于增强图像较暗区域的灰色或白色细节。
（2）线性灰度变换增强图像对比的目的是为了增强图像中感兴趣的灰度区域，并且相对抑制那些不感兴趣的灰度区域，即增强原图各部分的反差。
分段线性法通过将需要的图像细节灰度级拉伸，将不需要的图像细节灰度级压缩来达到增强对比度的目的。
（3）对数变换在有些情况下，如果要显示的图像的傅里叶频谱的动态范围远远超出显示装置的显示能力时，图像的最亮的部分可以显示出来，而图像的低频部分则无法显示，这样，所显示的图像和源图像比较下，将会出现失真。
这种失真是由动态范围太大而引起的，对原图像的动态范围进行压缩是一种行之有效的方法。
1.1.2基于灰度直方图的图像增强基于灰度直方图的图像增强方法是灰度变换方法中的第二种方法，直方图是表示图像像素每一灰度值出现的概率分布进行统计，可以通过对直方图进行修改来改变原图像的灰度分布，从而达到改善图像的目的，直方图仅仅反应不同的灰度值出现的次数，但是不能表示灰度值的分布；只表示灰度出现的概率忽略了它的位置信息。
数字图像处理中的图像增强技术研究
数字图像处理中的图像增强技术研究第一章：绪论数字图像处理已经成为现代科技中最为重要的领域之一，在现实生活中，我们经常需要使用数字图像处理技术对各种类型的图像进行增强和改进，这也是数字图像处理技术的一个非常重要的应用领域。
其中，图像增强技术是数字图像处理技术中最常用和最基础的一种技术，它可以消除图像中的噪声和失真，使得图像更加清晰、鲜艳、合适和可读。
本文将重点研究数字图像处理中的图像增强技术，讨论了图像增强技术的研究背景、意义、方法和应用。
第二章：图像增强的意义和背景图像增强技术的意义非常重要，并且与现实生活密不可分。
在现实世界中，我们经常需要将成像设备（例如相机）捕获的图像进行增强处理，以使其更加清晰、明亮、有用和易于观看。
例如，在医学图像处理领域，我们需要使用图像增强技术来改进医学图像的质量和精度，以便更准确地诊断病情。
在安全监控领域，使用图像增强技术还可以改善监控设备的成像效果，并更清晰地显示目标。
图像增强技术的研究背景可以追溯到1950年代早期，当时的研究主要是基于人工处理方法。
随着计算机技术的发展，数字图像处理技术逐渐发展起来，包括了自动图像增强、局部对比度调整、亮度和色彩修正等方面的技术。
现代图像增强技术的研究日益深入，已经发展出了各种各样的方法和算法。
其中最常用的方法为直方图均衡化、灰度拉伸、多尺度分解、小波变换等。
第三章：图像增强技术的方法和技术常见的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度拉伸、多尺度分解和小波变换等。
以下将分别介绍各种方法。
1.直方图均衡技术直方图均衡化是图像增强技术中最简单、最常用的一种方法。
该方法利用图像中各个像素灰度级之间的分布来改变图像的对比度和亮度，使得图像更加均匀和易于观看。
其原理是将图像的灰度值重新分布，使得灰度值分布趋向于均匀。
2.灰度拉伸技术灰度拉伸技术主要是针对图像灰度级分布不平衡的问题，可以将像素的灰度级重新映射到更广的范围内，使图像的对比度和亮度得到大幅提升。
图像增强的研究及发展现状毕业论文
图像增强的研究及发展现状毕业论文目录摘要....................................................... 错误!未定义书签。
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第1章绪论.. (2)1.1 课题背景 (2)1.2 图像增强的研究及发展现状 (4)1.3 论文工作容 (5)本章小结..................................................... 错误!未定义书签。
第二章图像增强的基本理论 (6)2.1 数字图像的基本理论 (6)2.1.1数字图像的表示 (6)2.1.2图像的灰度 (7)2.1.3灰度直方图 (7)2.2 数字图像增强概述 (8)2.3 图像增强概述 (10)2.3.1图像增强的定义 (10)2.3.2常用的图像增强方法 (11)2.4 图像增强流程图 (13)本章小结 (14)第三章图像增强方法与原理 (15)3.1 图像变换 (15)3.1.1离散图像变换的一般表达式 (15)3.1.2 离散沃尔什变换 (16)3.2 灰度变换 (17)3.2.1 线性变换 (18)3.2.2分段线性变换 (18)3.2.3非线性变换 (19)3.3 直方图变换 (20)3.3.1直方图修正基础 (20)3.3.2直方图均衡化 (22)3.3.3直方图规定化 (24)3.4 图像平滑与锐化 (25)3.4.1平滑 (25)3.4.2 锐化 (26)本章小结 (28)第四章图像增强算法与实现 (29)4.1 灰度变换 (29)4.2 直方图均衡化 (32)4.3 平滑算法 (33)4.4 锐化 (35)本章小结 (36)结论 (38)致谢 (39)参考文献 (41)附录1 译文 (43)附录2 英文参考资料 (51)附录3 源程序代码 (67)第1章绪论在网络发展迅速的今天，Google可以搜索到与“image”一词有关的容有五千多万条，然而，“image”至今还没有一个精确的定义。
基于MATLAB的图像频域增强处理
梯形低通滤波器是理想低通滤波器和完全平滑滤波器
的折中。它的传递函数为：
燮 燮
1
燮
H(u，v)＝
燮燮燮D(u，v)－D1
燮 燮
D0－D1
燮
燮燮 燮
0
D(u，v)< D0 D0燮D(u，v)燮D1 D(u，v) > D1
4．高通滤波
3．低通滤波
图像的边缘、细节主要位于高频部分，而图像的模糊是
图像在传递过程中，由于噪声主要集中在高频部分，为 由于高频成分比较弱产生的。采用高通滤波器可以对图像进
[5] Gonzalez R C．Digital Image Processing [M]．2nd ed．北京：电
子工业出版社：64- 66．
[6] Kim J．Effect of X- ray and CT image enhancement on the robust-
nessand accuracy of a rigid 3D / 2D image registration [J]．MedPhys，
Mo Yiheng
[4] Gupta R，Haritsa J，Ramamritham Ketal．Commit processing in distributed real-time database systems [C]． Proceeding of the 17th IEEE Real-time Systems Symposium， Washington，DC，1996：123-133．
传递函数，G(u，v)为经低通滤波后输出图像的傅里叶变换。
常用的频率域低滤波器 H(u，v)有四种：
(1) 理想低通滤波器
设傅立叶平面上理想低通滤波器离开原点的截止频率
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数字图像处理结课作业--数字图像频域增强方法及在matlab中的实现数字图像的频域增强摘要：图像增强处理技术是图像处理领域中一项基本的，也是很重要的技术，一直是图像处理领域中不可回避的研究课题。
因为一幅图像总是可能受到各种因素的干扰影响，造成图像质量的下降。
图像增强包含两个方面内容：一是消除噪声，二是增强(或保护)图像特征。
对图像恰当增强，能使图像去噪的同时特征得到较好保护，使图像更加清晰明显，从而提供给我们准确的信息。
常用的图像增强技术各有其特点和效果。
论文在介绍图像频域增强原理的基础上，在频域内通过对Butterworth低通滤波器增强方法进了研究，介绍了相关的理论和数学模型，并给利用MATLAB工具进行实现。
通过各种滤波后图像比较，实验证明在质量较差的图像中，选择不同的滤波算法对图像的增强在准确性上均有不同。
关键词：图像增强；Butterworth低通滤波器；MATLAB1．频域图像增强的目的、意义及主要内容1.1频域图像增强技术的目的：分析几种频域图像增强方法,并能够用频域法进行图像增强,通过形态学方法进行图像特征抽取和分析。
熟练的运用MATLAB,掌握修改图像的傅里叶变换来实现图像的增强技术。
1.2频域图形增强技术的意义：图像增强是图像处理中用来消除原始图像边缘模糊、对比度差等缺点的常用技术,它需要解决的问题包括边缘增强、噪声的滤除、高斯噪声的平滑和细节的保护等等。
本论文主要是针对整体偏暗图像而提出的图像增强的方法。
对于整体偏暗的图像,我们可以用直方图均衡化来调节图像的灰度分布,使图像变亮。
此外,为了进一步提高图像的视觉效果,即解决包括边缘增强、噪声滤除等问题,我们还可以用频域图像增强方法（高通滤波器和低通滤波器）来处理,因为高通滤波器可以突出图像边缘,增强有用信息,使图像更加清晰,而低通滤波器可以平滑去噪,抑制无用信息,从而提高图像成分的可分辨性。
1.3主要内容图像是一种重要的信息源,图像处理的最终目的就是要帮助人类理解信息的内涵。
数字图像处理技术的研究内容涉及光学系统、微电子技术、计算机科学、数学分析等领域,是一门综合性很强的边缘学科。
随着计算机的迅猛发展,图像处理技术已经广泛应用于各个领域。
现在应用于图像处理的计算机软件的平台很多,如VC++、MATLAB等。
我做的毕业设计是选用MATLAB做实验平台,因为MATLAB 是一种基于向量（数组）而不是标量的高级程序语言,而数字图像实际上就是一组有序的离散数据,然而MATLAB从本质上就可以提供对图像处理的技术支持。
第一,首先简要介绍什么是图像增强技术,图像增强的方法分为两大类：空间域方法和频域方法。
图像增强的通用理论是不存在的。
当图像为视觉解释而进行处理时,由观察者最后判断特定方法的效果。
第二,重点研究什么是空域图像增强技术,“空间域增强”是指增强构成图像的的像素。
包括：1、某些基本灰度变换（图像反转、对数变换、幂次变换、分段线性变换函数）2、直方图处理（直方图均衡化、直方图匹配、局部增强、在图像增强中使用直方图统计法）3、用算术|逻辑操作增强（图像减法处理、图像平均处理）4、空间滤波基础5、平滑空间滤波器（平滑线性滤波器、统计排序滤波器）6、锐化空间滤波器（基于二阶微分的图像增强——拉普拉斯算子、基于一阶微分的图像增强——梯度法）。
第三,掌握频域增强技术,要会用傅里叶变换和频域的基本知识来深入理解图像增强这一领域。
主要内容如下：1、傅里叶变换和频域（一维傅里叶变换及其反变换、二维DFT及其反变换、频域滤波）2、平滑的频域滤波器（理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、高斯低通滤波器）3、频域锐化滤波器（理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器、高斯型高通滤波器、频域的拉普拉斯算子、钝化模板、高频提升滤波和高频加强滤波）第四,掌握MATLAB的常用工具,以便用来处理图像。
第五,掌握线性代数的矩阵变换,以便对图像的数据进行很好的处理。
2．实验基本原理1.频域增强频域增强是利用图像变换方法将原来的图像空间中的图像以某种形式转换到其他空间中，然后利用该空间的特有性质方便地进行图像处理，最后再转换回原来的图像空间中，从而得到处理后的图像。
频域增强的主要步骤是：选择变换方法，将输入图像变换到频域空间。
在频域空间中，根据处理目的设计一个转移函数，并进行处理。
将所得结果用反变换得到增强的图像。
常用的频域增强方法有低通滤波和高通滤波。
2.低通滤波图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频部分，而图像的边缘和噪声对应于高频部分。
因此能降低高频成分幅度的滤波器就能减弱噪声的影响。
由卷积定理，在频域实现低通滤波的数学表达式：G(u,v) =H(u,v)F(u,v)1)理想低通滤波器（ILPF）2)巴特沃斯低通滤波器（BLPF）3)指数型低通滤波器（ELPF）3．实验内容与要求1.傅立叶变换1)读出一幅图像，对其进行傅立叶变换，分别显示其幅度图像和相位图像。
2)仅对幅度部分进行傅立叶反变换后查看结果图像。
3)将图像的傅立叶变换F置为其共轭后进行反变换，比较新生成图像与原始图像的差异。
>> [X,map]=imread('forest.tif');subimage(X,map);imfinfo('forest.tif');;i=imread('forest.tif');figure(1);imshow(i), title('原图像');colorbar;j=fft2(i);RR=real(j);II=imag(j);[M,N]=size(j);A=abs(j);A=(A-min(min(A)))/(max(max(A))-min(min(A)))*225; figure(2);imshow(A), title('图像幅度谱');colorbar;B=atan(RR/II);figure(3);imshow(B),title('图像相位谱');colorbar;k=fftshift(j);figure(4);l=log(abs(k));imshow(l,[]) ,title('图像频谱');colorbar;n=ifft2(j)/255;figure(5);imshow(n), title('FFT逆变换'); colorbar2.平滑频域滤波1)设计理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器和高斯低通滤波器，截至频率自选。
2)读出一幅图像，分别采用理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器和高斯低通滤波器对其进行滤波（截至频率自选），再做反变换，观察不同的截止频率下采用不同低通滤波器得到的图像与原图像的区别。
【提示:1)在频率域滤波同样要注意到填充问题；2）注意到(-1)x+y;】巴特沃斯低通滤波器I=imread('forest.tif');subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像')J1=imnoise(I,'gaussian',0.02);subplot(2,2,2),imshow(J1);title('添加高斯白噪声的图像')f=double(J1);g=fft2(f);g=fftshift(g);[M,N]=size(g);nn=2;d0=35;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));result(i,j)=h*g(i,j);endendresult=ifftshift(result);J2=ifft2(result);J3=uint8(real(J2));subplot(2,2,3),imshow(J3);title('低通滤波后的图像')2．实验基本原理1频域增强频域增强是利用图像变换方法将原来的图像空间中的图像以某种形式转换到其他空间中，然后利用该空间的特有性质方便地进行图像处理，最后再转换回原来的图像空间中，从而得到处理后的图像。
频域增强的主要步骤是：选择变换方法，将输入图像变换到频域空间。
在频域空间中，根据处理目的设计一个转移函数，并进行处理。
将所得结果用反变换得到增强的图像。
常用的频域增强方法有低通滤波和高通滤波。
2高通滤波由于图像中的细节部分与其高频分量相对应，所以高通滤波可以对图像进行锐化处理。
高通滤波与低通滤波相反，它是高频分量顺利通过，使低频分量受到削弱。
高通滤波器和低通滤波器相似，其转移函数分别为:1)理想高通滤波器（IHPF）2)巴特沃斯高通滤波器（BLPF）3)指数型高通滤波器（ELPF）图像经过高通滤波处理后，会丢失许多低频信息，所以图像的平滑区基本上会消失。
所以，可以采用高频加强滤波来弥补。
高频加强滤波就是在设计滤波传递函数时，加上一个大于0小于1的常数c，即：H′(u,v) =H(u,v)+c3．实验内容与要求1.频域高通滤波4)设计理想高通滤波器或巴特沃斯高通滤波器或高斯高通滤波器，截至频率自选。
5)读出一幅图像，采用设计的滤波器对其进行滤波，滤波后再做反变换，观察不同的截止频率下采用高通滤波器得到的图像与原图像的区别。
巴特沃斯高通滤波器＇>> I=imread('tire.tif');figure(1),imshow(I);f=double(I);g=fft2(f);g=fftshift(g);[M,N]=size(g);nn=2;d0=15; %截止频率m=fix(M/2);n=fix(N/2);for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);if (d==0)h=0;elseh=1/(1+0.414*(d0/d)^(2*nn));endresult(i,j)=h*g(i,j);endendresult=ifftshift(result);J2=ifft2(result);J3=uint8(real(J2));figure(2),imshow(J3);截止频率=15：截止频率d0=5：截止频率=10：截止频率=30：结论：数字图像处理数据量大,处理速度相对较慢。
为了简化操作,本文主要是针对如何使用MATLAB工具,对偏亮和偏暗图像进行处理,以达到符合特定要求的图像。
一般情况下,各类图像系统中图像的传送和转换总要造成图像的某些降质。
对降质图像进行处理,将图像中感兴趣的特征有选择的突出,而衰减其次要信息。
这种方法能提高图像的可读性,改善后的图像不一定逼近原始图像。