频域空域啊啊

合集下载

基于频域和空域分析的帧内预测模式快速选择算法

２ＡｕｏｔｎＣｌｇ，ｅｉｇｉｎＵｉｅｓｙＢｉｎ０１１Ｃｉａ．ｔｍａｉｏｌｅＢｉｎｏｎｖｒｉ，ｅｉｇ１００，ｈｎ）ｏｅｊＵｎｔｊ
ＡｂｔａｔＢｙｕｉｇｏｅｆａｕｅｆＤＣＴｏｆｃｅｔｅｕｎｙｄｍａｎａｄｔｅｃｒｅａｉｎｏｅｐｅｉｔｅｍｏｅｉｓｒｃ：ｓｆｈｅｔｒｓｏｎｔｃｅｉｉｎｓｎｆｑｅｃｏｉｎｏｒｌｔｆｈｒｄｃｉｄｎｉｒｈｏｔｖｓａｉｌｄｍａｎｈｒｐｓｄａｇｒｔｍｖｌａｅｅｃｍｐｅｉｆｅｃｄｎｌｃｎｅｅｔｄｅｃｄｎｌｃｉｅｐｔｏｉ，ｔｅｐｏｏｅｌｏｈａｉｅａｕｔｄｔｏｌｘｔｏｎｏｉｇｂｏｋａｄｓｌｃｅｎｏｉｇｂｏｋｓｚｈｙｉｔｃｍｐｔｄｔｔｒｉｔｎａｒ —ｅｅｔｄｍｏｔｓｉｙｐｅｉｔｄｆ１ｘ１ｌｃｅｏｄｙａｄｔｎｆｓｌ，ｏｕｅｅｔｘｕｅｄｒｃｏｄｐｅｓｌｃｅｓｏｓｌｒｄｃｉｎｍｏｅｏ６６ｂｏｋｓｃｎｌ，ｎｅｒｙｈｅｅｉｎｐｂｏｈ
１引言
随着网络技术和多媒体技术的发展，视频压缩在视频监控、高清电视等领域得到了广泛应用。为了适应不断提高的视频存储传输的需求，Ｉ０ＣＳ胍
和ＩＵ组成了联合视频组（ｉｔｉｅｅｍ）ＴＪｎｄｏＴａ，并于ｏＶ

一种宽带频谱检测的空域频域压缩感知方法

应的重构算法，并详细分析了ＳＦＣＳ的各种性能。仿真结果证实了在同一检测概率下，ＳＦＣＳ模型下比传统模型所
需传输数据更少；在相同总压缩率下，该文算法下的ＲＯＣ性能优于传统算法的性能。关键词：无线传感网；认知无线电；压缩感知；频谱检测
中图分类号：ＴＮ９２
ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１０００３，Ｃｈｉｎａ）ｆＣｏｌｌｅｇｅｆｏＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆｏＰｏｓｔｓａｎｄｊｅｃ０＂ｚｍ咒ｃ００咒ｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１０００３，Ｃｈｉｎａ）
第３５卷第２期
２０１３年２月
电
子
与
信
息
学
报
Ｖｏ１．３５ＮＯ．２Ｆｅｂ．２０１３
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
（ＮａｔｉｏｎａｌＭｏｂｉｌｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＲｅｓｅａｒｃｈＬａｂｏｒａｔｏｒｙ，ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１０００８，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＣｏｍｐｒｅｓｓｅｄＳｅｎｓｉｎｇ（ＣＳ）ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｐａｖｅｓｔｈｅｗａｙｆｏｒｑｕｉｃｋｗｉｄｅｂａｎｄｓｐｅｃｔｒｕｍｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｔｈｅＷＳＮｂａｓｅｄｏｎＣＳｃａｎｐｒｏｖｉｄｅＣｏｇｎｉｔｉｖｅＲａｄｉｏ（ＣＲ）ｕｓｅｒｓｗｉｔｈｔｈｅｓｐｅｃｔｒｕｍｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．ＦｏｒｔｈｅｓｐｅｃｔｒｕｍｄａｔａｄｅｔｅｃｔｅｄｉｎＷＳＮ，ａｔｗｏ — ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎＳｐａｃｅ — ＦｒｅｑｕｅｎｃｙＣｏｍｐｒｅｓｓｅｄＳｅｎｓｉｎｇ（ＳＦＣＳ）ｍｏｄｅｌｉｓ

频域处理-数字图像处理

图5 7 DFT和 DCT的频谱分布
频域处理
5.5 频域中图像处理的实现
5.5.1 理解数字图像的频谱图数字图像平移后的频谱中,图像的能量将集中到频谱中
心(低频成分),图像上的边缘、线条细节信息(高频成分)将分散在图像频谱的边缘。也就是说,频谱中低频成分代表了图像的概貌,高频成分代表了图像中的细节。
频域处理
H(u,v)称作滤波器,它具有允许某些频率成分通过,而阻止其他频率成分通过的特性。该处理过程可表示为
H 和G 的相乘是在二维上定义的。即,H 的第1个元素乘以F 的第1个元素,H 的第2个元素乘以F 的第2个元素,以此类推。滤波后的图像可以由IDFT 得到:
频域处理图5 9给出了频域中图像处理的基本步骤。
频域处理
图5 10 基本滤波器的频率响应
频域处理
图5 11分别为采用D0=10、D0=30、D0=60、D0=160进行理想低通滤波的结果。图5 11(c)存在严重的模糊现象,表明图像中多数细节信息包含在被滤除掉的频率成分之中。随着滤波半径的增加,滤除的能量越来越少,图5 11(d)到图5 11(f) 中的模糊现象也就越来越轻。当被滤除的高频成分减少时, 图像质量会逐渐变好,但其平滑作用也将减弱。
式中:u 取0,1,2,…,M -1;v 取0,1,2,…,N-1。
频域处理对二维离散傅里叶变换,则有:
图像处理实践中,除了 DFT 变换之外,还可采用离散余弦变换等其他正交变换。
频域处理
5.4 离散余弦变换(DCT)
离散余弦变换(DiscreteCosineTransform,DCT)的变换核为余弦函数,因其变换核为实数,所以,DCT 计算速度比变换核为复数的 DFT 要快得多。DCT 除了具有一般的正交变换性质外,它的变换阵的基向量能很好地描述人类语音信号、图像信号的相关特征。因此,在对语音信号、图像信号的变换中,DCT 变换被认为是一种准最佳变换。

空域和频域的概念

空域和频域的概念
空域和频域是信号处理中常用的两个概念。

空域指的是信号在时域中的分布情况，即信号在时间轴上的变化。

频域则指的是信号在频率上的分布情况，即信号中不同频率成分的大小和相位。

在信号处理中，通常需要将信号从时域转换到频域，进行频域分析。

这可以通过傅里叶变换来实现，将时域信号转换为频域信号。

在频域中，可以分析信号的频率成分，找到信号中的主要频率以及频率分量的相对大小。

相对地，在空域中可以分析信号的时域特征，如信号的幅度、周期、峰值等。

空域分析通常用于处理时域信号，如音频、图像等。

空域和频域都是信号处理中非常重要的概念，可以帮助我们更好地理解和处理信号数据。

在实际应用中，根据具体需求选择合适的空域或频域处理方法，可以有效提高信号处理的效率和精度。

- 1 -。

傅里叶变换空域向频域转换

傅里叶变换空域向频域转换傅里叶变换：从空域向频域转换1. 介绍傅里叶变换是一种重要的数学工具，可以将时间域或空域中的信号转换为频域中的频谱。

通过傅里叶变换，我们可以对信号进行频谱分析，从而揭示信号的频率成分和能量分布。

在本文中，我们将深入探讨傅里叶变换，解释其原理和应用，并分享个人对这一概念的理解。

2. 傅里叶变换的原理傅里叶变换是通过积分运算来实现的，它将一个时域或空域中的函数转换为频域中的函数。

对于一个连续信号f(x)，其傅里叶变换F(k)可以表示为：\[F(k) = \int_{-\infty}^{\infty} f(x)e^{-2\pi ikx} dx\]其中，k表示频率，x表示时间或空间。

傅里叶变换的原理可以从简单的正弦波开始理解。

任何周期为T的信号都可以表示为多个不同频率的正弦波的叠加。

傅里叶变换可以将这个信号在频域中的频率成分展现出来，从而帮助我们了解信号的频谱结构。

3. 傅里叶变换的应用傅里叶变换在工程、物理、生物和信息处理等领域有着广泛的应用。

在信号处理中，傅里叶变换可以用来分析和处理音频、图像和视频等信号。

在通信领域，傅里叶变换被用来分析调制信号的频谱特性。

在物理学中，傅里叶变换可以用来分析光学和量子力学中的波动现象。

在生物学中，傅里叶变换可以用来分析脑电图和心电图等生物信号。

4. 傅里叶变换的个人理解对我而言，傅里叶变换是一种非常强大的工具，它能够帮助我们理解信号的频谱特性，从而揭示信号中隐藏的信息。

在我的工作中，经常需要对音频和图像信号进行处理和分析，傅里叶变换给了我一种全新的视角。

通过傅里叶变换，我可以更加深入地了解信号中的频率成分，并从中发现一些规律和特征。

总结傅里叶变换是一种非常有用的数学工具，可以将时域或空域中的信号转换为频域中的频谱。

通过傅里叶变换，我们可以对信号进行频谱分析，从而揭示信号的频率成分和能量分布。

傅里叶变换在工程、物理、生物和信息处理等领域都有着广泛的应用，并且对于个人而言，也具有重要的意义。

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。

空域滤波器与频域滤波器的关系

空域滤波器与频域滤波器的关系频域滤波和空域滤波有着密不可分的关系。

频域滤波器是通过对图像变化频率的控制来达到图像处理的⽬的，⽽空域滤波器是通过图像矩阵对模板进⾏卷积运算达到处理图像的效果。

由卷积定理可知，空域上的卷积数值上等于图像和模板傅⾥叶变换乘积的反变换。

也就是说如果将空域上的模板进⾏离散傅⾥叶变化得到频域上的模板，那么⽤空域模板进⾏空域滤波和⽤得到的频域模板进⾏频域滤波最后结果是⼀样的，两种⽅法有时可以互换。

但需要注意的⼀点是，将原始图像与空域模板进⾏卷积运算，得到卷积结果的长度要⽐原来的图像长，就算对图像和模板进⾏填充，得到的卷积结果的第⼀位也不是模板在原始图像第⼀个像素处的卷积。

⽐如假设p位原始图像长度为P，q为卷积模板长度为Q，则由卷积的运算公式易得不产⽣混淆下图像的最⼩填充后尺⼨为P+Q-1，填充后p，q为运⾏如下程序import numpy as np# 保留效数点后三位np.set_printoptions(precision=3)# 不使⽤科学计数法np.set_printoptions(suppress=True)p = np.array([[1,2,3,0,0],[4,5,6,0,0],[7,8,9,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0]])q = np.array([[1,1,1,0,0],[1,-8,1,0,0],[1,1,1,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0]])pp = np.fft.fft2(p)qq = np.fft.fft2(q)tt = pp*qqt = np.fft.ifft2(tt)print('p\n', p)print('q\n', q)print('t\n', t.real)利⽤卷积定理可以得到卷积后的结果t为从上述运⾏结果可知，虽然进⾏零填充可以有效避免混淆，但⽆法改变的⼀点是，卷积后图像的尺⼨会变⼤。

图像平滑处理的空域算法和频域分析

subplot(2,3,2);% 分割 2*3 个窗口。取第二个窗口，如果下面有绘图语句，就表示要
%在第二个窗口中绘图 imshow(J);%显示加了高斯白噪声的图像 J title('噪声图')%命名为“噪声图” [m n]=size(f); %获取灰度图的大小 f=double(f);%转换 f 为双精度型 c=1/9*[1 1 1;1 1 1;1 1 1]; %3*3 模板 for i=1:m for j=1:n L=f(i:i,j:j).*c; %求点积 G(i,j)=sum(sum(L));%求和 end end subplot(2,3,3);image(G);%取第三个窗口 title('3*3 模板')%命名为“3*3 模板”
根据噪声和信号的关系可以将其分为两种形式：（1）加性噪声。有的噪声与图像信号 g(x,y)无关，在这种情况下，含噪图像 f(x,y)可表示为
f(x,y)=g(x,y)+n(x,y) （2）乘性噪声。有的噪声与图像信号有关。这又可以分为两种情况：一种是某像素处的噪声只与该像素的图像信号有关，另一种是某像点处的噪声与该像点及其邻域的图像信号有关，如果噪声与信号成正比，则含噪图像 f(x,y)可表示为
5 调试过程及结论
在 MatLab 中输入邻域平均法程序代码后运行程序，得到输出结果如图 3 所示：
图 3 邻域平均法输出图像由噪声图与滤波后的图像对比可看出，邻域平均法对抑制噪声有明显的效果，但随着邻域的加大，就是随着模板的加大，图像的模糊程度也愈加严重。在 MatLab 中输入低通滤波法程序代码后运行程序，得到输出结果如图 4 所示：
f(x,y)=g(x,y)+n(x,y)g(x,y) 另外，还可以根据噪声服从的分布对其进行分类，这时可以分为高斯噪声、泊松噪声和颗粒噪声等。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声，一般为加性噪声。

一种空域和频域相结合的运动图像亚像素配准技术

ｐａｅｃｒｅａｉｎａｇｒｔｍｓａｏｔｄｔｅｉｅｌｅｉｔｒｉｇｓｔｕ — ｉｅｃｕａｙ，ｗｈｃｓｓｐｗｅｈｓｏｌｔｏｌｏｉｈｗａｄｐｅｏｒｆｎｄｙｒｇｓｅｍａｅｏｓｂｐｘｌａｃｒｃｉｈｕｅｏｒｓｅｔｕｉｆｒｔｏｆｉｇｓｔｅｒａｅｔｅｉａｅｄｐｎｅｃ．Ｆｔｅｏｅ，ｔｅｆｔｎｔｏｆｐａａｏｐｃｒｍｎｏｍａｉｎｏｍａｅｏｄｃｅｓｈｍｇｅｅｄｎｅｕｒｈｒｒｍｈｔｇｍｅｈｄｏｒｂ－ｉｉ
灰度投影算法在空域对运动图像进行粗配准，即在图像行和列方向上计算图像灰度投影特征数据，根据灰度相关函数最小化准则，估计像素级运动量；然后，在经过粗配准的两幅图像中心选取尺寸相同的区域，进行快速傅里叶变换，频域在
采用扩展的相位相关算法对图像进行精确配准。该方法利用图像的功率谱信息，减少对图像内容的依赖，运用基于最小
ｗｈｃａｃｌｔｓｔａｏｒｌｔｏｕｃｉｎｆｒｔｅｓａｉｌｄｍａｎｉｏａｄｃｌｍｎｏｉｎａｉｎｎｂａｎｉｈｅｌｕａｅｈｅｇｙｃｒｅａｉｎｆｎｔｏｏｈｐｔｏｉｎｒｗｎｏｕｒｅｔｔｓａｄｏｔｉｓｒａｏｔｅｐｘｌｌｖｌｍｏｉｎｖｃｏｅｗｅｎｔｅｕｅｔａｍａｅｙｃｍｐｒｎｏｅａｉｎｃａａｔｒ．Ｔｎ，ｔｅｈｉｅ—ｅｅｔｅｔｒｂｔｅｗｏｓｑｎｉｌｉｇｓｂｏａｉｇｃｒｌｔｏｈｒｃｅｓｈｅｏｈ

融合空域与频域特征的能见度监督学习

接从观测场景图像中提取空域边缘相关特征与频域能量分布特征构成高维特征向量，无需人工设立目标物或对观测
场景建模。它通过ｋ最近邻（ｋＮＮ）选取与待测图像相似样本进行支持向量回归机（ＳＶＲ）的训练，动态构建图像特征与能见度之间的学习模型，将各种能见度影响因子隐藏于模型内。对自然场景的测量实验结果表明，该方法的测量正确率最高可达９６．２９％，且具有良好的稳定性和实时性，操作简单，便于大规模推广。关键词：大气能见度；空域；频域；傅里叶变换；周向谱；监督学习
摘
要：大气能见度不仅影响海路空交通运输和居民出行，而且是空气质量检测的主要指标。现有基于图像处
理的能见度评测方法存在采用固定公式计算、稳定性差、对适用环境要求苛刻等问题。能见度监督学习测量方法直
ｓｐａｔｉａｌｄｏｍａｉｎｗｉｔｈｔｈａｔｉｎｆｒｅｑｕｅｎｃｙｄｏｍａｉｎ
ＸＵＸｉ．ＬＩＹａｎ．ＨＡ０Ｈｏｎｇｗｅｉ（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＢｅｉｊｉｎｇ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８３，Ｃｈｉｎａ；２．ＩｎｔｅｒａｃｔｉｖｅＤｉｇｉｔａｌＭｅｄｉａＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒ，ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｆｏＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＣｈｉｅｓｎｅＡｃａｄｅｍｙｆｏＳｃｉｅｃｅｎｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１９０，Ｃｈｉｎａ）

空频域图像增强方法研究综述

空频域图像增强方法研究综述郭永坤;朱彦陈;刘莉萍;黄强【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2022(58)11【摘要】对于小样本图像数据集往往采用图像增强的方法扩充数据量增加实验的合理性,图像增强算法能够提高图像整体和局部的对比度,突出图像的细节信息,使图像更符合人眼的视觉特性且易于机器识别。

为了深入研究图像增强应用的新思路、新方向,从图像增强算法的基本原理出发,归纳总结了近年来应用比较广泛的空域和频域两大类图像增强算法,包括直方图均衡图像增强算法、灰度变换图像增强算法、空域滤波图像增强算法和频域滤波图像增强算法,分别详细介绍了它们的基本概念和相关定义并简述了其浅层面的优缺点。

另外采用主观和客观的评价方法对这些算法的增强效果进行了对比和分析,并对各算法的优缺点、适用场景和复杂度进行了对比分析,以更深入研究各个图像增强算法的隐含有用信息,以找出鲁棒性、适用性更强的图像增强方法。

实验结果表明,不同的算法都具有各自的特点,针对不同的图像效果不同,增强对比度更适宜采用空域图像增强方法,突出细节更适宜采用频域图像增强方法。

单一的方法无法满足图像处理的需要,优势结合的图像增强算法更有研究意义。

对这些算法的深入研究能够为研究者带来新的契机,拓展新的研究方向,推动整个图像增强技术高水平发展,使图像增强技术在多个学科领域发挥重要作用。

【总页数】10页(P23-32)【作者】郭永坤;朱彦陈;刘莉萍;黄强【作者单位】江西中医药大学计算机学院;江西中医药大学网络中心【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于空域、频域和时间域的复合图像增强方法2.模拟频域滤波重构直方图均衡的图像增强方法3.一种改进的频域非线性外推图像增强方法4.基于频域高通滤波图像增强的改进方法5.基于频域高通滤波图像增强的改进方法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

隐藏图原理

隐藏图原理隐藏图是一种常用的信息隐藏技术，它可以将一幅图像隐藏起来，使得人眼无法察觉。

隐藏图原理是通过对原始图像进行一定的变换，将需要隐藏的图像嵌入到原始图像中，使得隐藏后的图像在外观上与原始图像几乎没有区别。

这种技术在数字水印、版权保护、隐私保护等领域有着广泛的应用。

隐藏图的原理主要包括两个方面，空域隐藏和频域隐藏。

空域隐藏是指直接对原始图像的像素进行修改，将需要隐藏的信息嵌入到像素值中。

而频域隐藏则是通过对图像进行变换，将需要隐藏的信息嵌入到图像的频域域中，利用人眼对图像的敏感度不同，来实现信息的隐藏。

在空域隐藏中，最常见的方法是LSB（Least Significant Bit）替换。

LSB替换是指将需要隐藏的信息的二进制码嵌入到原始图像的像素的最低有效位中，由于人眼对图像的微小变化不敏感，因此在视觉上几乎无法察觉。

这种方法简单易行，但对图像质量的影响较大，容易受到攻击和篡改。

而在频域隐藏中，最常见的方法是DCT（Discrete Cosine Transform）变换。

DCT变换是将图像转换到频域域中，再将需要隐藏的信息嵌入到频域系数中，最后再通过逆变换将图像还原。

这种方法对图像的影响较小，隐藏效果较好，但实现复杂度较高。

除了空域隐藏和频域隐藏外，还有一些其他的隐藏图原理，如基于视觉模型的隐藏、基于感知哈希的隐藏等。

这些方法都是在不同的原理基础上，利用人眼对图像的感知特性来实现信息的隐藏，各自具有一定的优缺点。

在实际应用中，隐藏图技术需要考虑到隐藏容量、隐藏效果、鲁棒性等多个因素。

隐藏容量是指隐藏图像可以携带的信息量，隐藏效果是指隐藏后的图像与原始图像的相似度，鲁棒性是指隐藏后的图像对攻击和篡改的抵抗能力。

在设计隐藏图方案时，需要综合考虑这些因素，选择合适的隐藏图原理和方法，来满足具体的应用需求。

总的来说，隐藏图原理是一种重要的信息隐藏技术，它可以在不影响图像外观的情况下，将需要隐藏的信息嵌入到图像中。

相位域和空域的转换

相位域和空域的转换全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：相位域和空域是数字图像处理中常用的两种表示方式，它们分别描述了图像的不同特征和属性。

相位域表示图像的相位信息，空域表示图像的空间信息。

相位域和空域之间的转换在图像处理中起着至关重要的作用，能够实现一些特定的图像处理效果和增强图像质量的功能。

本文将详细介绍相位域和空域的定义、特点以及它们之间的转换方法。

一、相位域和空域的定义及特点1. 空域表示图像的空间分布空域是最直观的图像表示方式，它描述了图像在二维平面上的像素分布情况。

在空域内，每个像素点的灰度值表示了图像的亮度信息，并且相邻像素之间的空间关系能够表现出图像的纹理、边缘等细节特征。

2. 相位域表示图像的相位信息相位域是描述图像振幅和相位的一种表示方式，可以看作是对空域信息的进一步处理。

在频域内，每个数据点具有振幅和相位两个属性，其中振幅表示信号的强度，相位表示信号的相对位置。

相位域可以提取图像的高频信息，保留图像的细节特征。

二、相位域和空域之间的转换方法1. 傅里叶变换傅里叶变换是将一个信号从时域转换为频域的一种数学变换方法。

在图像处理中，可以通过傅里叶变换将图像从空域转换为频域，得到图像的振幅和相位信息。

傅里叶变换可以实现图像的频谱分析和滤波处理，能够有效地增强图像的特定频率成分。

2. 逆傅里叶变换逆傅里叶变换是将一个信号从频域转换为时域的反变换方法。

在图像处理中，可以通过逆傅里叶变换将图像从频域转换为空域，恢复原始的图像信息。

逆傅里叶变换可以实现图像的时域滤波和空域增强，使图像更加清晰和真实。

3. 离散余弦变换离散余弦变换是将一个信号从空域转换为频域的一种变换方法，通常应用于图像压缩和编码领域。

在图像处理中，通过离散余弦变换可以将图像表示为一组余弦函数的叠加，实现图像的频域表达和压缩。

离散余弦变换可以有效地减少图像数据量，提高图像传输和存储效率。

4. 离散傅里叶变换离散傅里叶变换是对连续傅里叶变换的离散化处理方法，适用于数字图像处理中的频域分析和滤波等操作。

请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用的两种方法。

它们有着各自独特的特点和应用场景。

本文将从原理、应用和区别三个方面对这两种处理方法进行详细比较。

一、原理1. 空域处理方法空域处理方法是指直接对图像的像素进行操作。

它是一种基于图像的原始信息进行处理的方法。

常见的空域处理操作包括亮度调整、对比度增强、图像锐化等。

这些操作都是基于每个像素点周围的邻域像素进行计算和处理的。

2. 频域处理方法频域处理方法是将图像从空间域转换到频率域进行处理。

其基本原理是利用傅里叶变换将图像信号从空间域转换到频率域，然后对频率域的图像进行滤波、增强等处理，最后再利用傅里叶反变换将图像信号转换回空间域。

二、应用1. 空域处理方法空域处理方法适用于对图像的局部信息进行处理，如调整图像的明暗、对比度和色调等。

它可以直接对原始图像进行处理，因此在实时性要求较高的场景下具有一定优势。

2. 频域处理方法频域处理方法适用于对图像的全局信息进行处理，如去除图像中的周期性噪声、增强图像的高频细节等。

由于频域处理方法能够通过滤波等手段对图像进行全局处理，因此在一些需要对图像进行频谱分析和滤波的场景下有着独特的优势。

三、区别1. 数据处理方式空域处理方法是直接对图像的像素进行操作，处理过程直接，但只能处理原始图像信息。

而频域处理方法是将图像信号转换到频率域进行处理，可以更全面地分析和处理图像的频率特性。

2. 处理效果空域处理方法主要用于对图像的局部信息进行处理，因此适合对图像的亮度、对比度等进行调整。

而频域处理方法主要针对图像的全局信息进行处理，能够更好地处理图像的频率特性，如滤波、增强等。

3. 处理速度空域处理方法直接对原始图像进行处理，处理速度较快；而频域处理方法需要将图像信号转换到频率域进行处理，处理速度相对较慢。

空域处理方法和频域处理方法分别适用于不同的处理场景。

空域处理方法主要用于对图像的局部信息进行处理，处理速度较快；而频域处理方法主要用于对图像的全局信息进行处理，能够更全面地分析和处理图像的频率特性。

基于空频域特征提取的小样本图像分类算法

基于空频域特征提取的小样本图像分类算法
赵洋;任劼
【期刊名称】《自动化应用》
【年(卷),期】2024(65)7
【摘要】小样本学习的目的是使用极少的样本训练模型,并在有限的数据集上构建一种有效的模型,以实现对新样本的准确预测。

关于小样本图像分类的研究大多只从空域的角度去提取图像的特征进行学习,且在计算相似性分数时采用单一的度量模式,极大地降低了图像分类的准确性。

为此,提出了一种基于空频域特征提取的小样本图像分类算法网络(FENet),从空域和频域角度出发,提取图像特征,并结合图像到图像的度量与图像到类的度量方式,引入干扰因子,提高模型的鲁棒性和泛化性。

在CUB-200-2011、Stanford-Cars、Stanford-Dogs 3个数据集上进行了大量的实验,结果表明,FENet在一定程度上能提升小样本图像分类的准确性。

【总页数】4页(P13-16)
【作者】赵洋;任劼
【作者单位】西安工程大学电子信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于正则化元学习的小样本图像分类算法
2.基于图网络优化及标签传播的小样本图像分类算法
3.基于图像变形网络的小样本图像分类算法研究
4.基于语义特征传
播图神经网络的小样本图像分类算法5.基于多重并联图神经网络的小样本图像分类算法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

空域和频域滤波法

实验图像的滤波增强处理实验目的1了解空域增强的基本原理2掌握平滑滤波器和锐化滤波器的使用3掌握图像中值滤波增强的使用4了解频域增强的基本原理5掌握低通滤波器和高通滤波器的使用实验原理1．空域增强空域滤波是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作，处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。

空域滤波基本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制，同时保证其他分量不变，从而改变输出图像的频率分布，达到增强图像的目的。

空域滤波一般分为线性滤波和非线性滤波两类。

线性滤波器的设计常基于对傅立叶变换的分析，非线性空域滤波器则一般直接对领域进行操作。

各种空域滤波器根据功能主要分为平滑滤波器和锐化滤波器。

平滑可用低通来实现，平滑的目的可分为两类：一类是模糊，目的是在提取较大的目标前去除太小的细节或将目标内的小肩端连接起来；另一类是消除噪声。

锐化可用高通滤波来实现，锐化的目的是为了增强被模糊的细节。

结合这两种分类方法，可将空间滤波增强分为四类：1）线性平滑滤波器（低通）2）非线性平滑滤波器（低通）3）线性锐化滤波器（高通）4）非线性锐化滤波器（高通）空间滤波器都是基于模板卷积，其主要工作步骤是：1（1）将模板在图中移动，并将模板中心与图中某个像素位置重合；2（2）将模板上的系数与模板下对应的像素相乘；3（3）将所有乘积相加；（4）将和（模板的输出响应）赋给图中对应模板中心位置的像素。

1.1平滑滤波器线性低通平滑滤波器也称为均值滤波器，这种滤波器的所有系数都是正数，对3×3 的模板来说，最简单的是取所有系数为1，为了保持输出图像任然在原来图像的灰度值范围内，模板与象素邻域的乘积都要除以9。

MATLAB 提供了fspecial 函数生成滤波时所用的模板，并提供filter2 函数用指定的滤波器模板对图像进行运算。

函数fspecial 的语法格式为：h=fspecial(type)h=fspecial(type,parameters)其中参数type 指定滤波器的种类，parameters 是与滤波器种类有关的具体参数。

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用的两种处理方式，它们在处理图像时具有不同的特点和优势。

本文将对这两种处理方法进行比较和分析，探讨它们的区别和应用场景。

一、空域处理方法1. 空域处理方法是指直接对图像的像素进行处理，通过对图像的像素值进行加减乘除等操作，来实现对图像的处理和增强。

2. 空域处理方法的优势在于简单直观，操作方便。

常见的空域处理方法包括灰度变换、直方图均衡化、平滑滤波、锐化滤波等。

3. 空域处理方法的缺点是无法充分利用图像的局部特征和频域信息，对某些复杂的图像处理任务效果不佳。

二、频域处理方法1. 频域处理方法是指将图像转换到频域进行处理，通过对图像的频谱进行操作，来实现对图像的处理和增强。

2. 频域处理方法的优势在于能够充分利用图像的频域信息，对图像进行更加精细和复杂的处理。

常见的频域处理方法包括傅里叶变换、频谱滤波、离散余弦变换等。

3. 频域处理方法的缺点是操作复杂，需要进行频域变换和逆变换，计算量大，处理过程较为繁琐。

三、空域处理方法和频域处理方法的区别1. 原理差异：空域处理方法是直接对图像的像素进行处理，而频域处理方法是将图像转换到频域进行处理。

2. 应用范围差异：空域处理方法适用于简单的图像处理和增强任务，频域处理方法适用于对图像进行精细和复杂的处理。

3. 操作难易度差异：空域处理方法操作简单直观，频域处理方法操作复杂繁琐。

四、空域处理方法和频域处理方法的应用场景1. 空域处理方法适用于对图像进行一些简单的增强和处理，如亮度调整、对比度增强、边缘检测等。

2. 频域处理方法适用于对图像进行复杂的增强和处理，如去除噪声、图像复原、频谱滤波等。

在实际的图像处理任务中，根据具体的处理要求和效果需求，可以灵活选择空域处理方法和频域处理方法，以达到最佳的处理效果。

总结：空域处理方法和频域处理方法在数字图像处理中各有优势和特点，应用于不同的处理场景和任务中。

了解和掌握这两种处理方法的区别和优势，能够更好地进行图像处理和增强，提高处理效率和质量。

基于辐射源频域和空域信息的无源定位算法及其可观测性分析

方位角和俯仰角变化率信息，同时增加了多普勒频率
０引言
在无源定位中采用的传统的定位方法大多为测
信息，因此它比传统的只测向定位算法的收敛速度更快，同时还克服了ＥＫＦ算法的缺欠。通过计算机仿
基于辐射源频域和空域信息的无源定位算法及其可观测性分析
乔梁
（东金融学院，州广广５０２）１５１
摘
要：了克服无源时差定位系统中存在的模糊问题以及纠正传统的扩展卡尔曼滤波算法的病态特征，为文
中图分类号：Ｎ５Ｔ９３
文献标志码：Ａ
ＡｎｌｓｓｏｓｉｅＬｏａｉｎＡｌｏｅｈｎｓｒａｉｉｙＢａｅｎａｙｉｆＰａｓｖｃｔｏｇｒｔｍａｄＯｂｅｖｂｌｔｓｄｏ
ＦｒｑｕｎｙＲａｅａｄＳｔａｎｆｒａｉｎｆｏｈｅＥｍｉｔｒｅｅｃｎｇｎｐａｉｌＩｏｍｔｏｒｍｔｔｅ
ｔａｔｉｉｏｅｈｄ．ｈｔｓａｇｏｄｍｔｏＫｅｙｗｏｄｐｓｉｅｌａｉｒｓ：ａｓｖｏｃｔｏｎ；ｏｂｓｒｂｌｙ；Ｄｏｅｖａｉｉｔｐｐｌｒｓｉｔｅｈｆ；ｄｉｅｔｏｆａｒｖｌｒｃｉｎｏｒｉａ
ｔｎｄＫａｍａｉｔｒ（ｅｄｅｌｎｆｌｅＥＫＦ）ａｏｆｅｏａｉｎｅ。ｎｍｄｉｉｄｃｖｒａｃＥＫＦ（ＶＥＫＦ）ａｇｉｈＭｌｏｒｔｍｂｓｄｎＤＯＡａｄＤｏａｅｏｎｐｐｌｒｆｅｕｅｃａｕｅｅｒｑｎｙｍｅｓｒ —

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

频域空域啊啊频域一实验目的1了解图像变换的意义和手段;2熟悉傅里叶变换的基本性质;3热练掌握FFT斱法及应用;4通过实验了解二维频谱的分布特点;5通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅立叶变换及滤波锐化和复原处理;二实验原理1应用傅立叶变换进行图像处理傅里叶变换是线性系统分析的一个有力工具,它能够定量地分析诸如数字化系统、采样点、电子放大器、卷积滤波器、噪音和显示点等的作用。

通过实验培养这项技能,将有助于解决大多数图像处理问题。

对任何想在工作中有效应用数字图像处理技术的人来说,把时间用在学习和掌握博里叶变换上是很有必要的。

2傅立叶，Fourier，变换的定义对于二维信号,二维Fourier变换定义为:,,j2,(uxvy),， F(u,v),f(x,y)edxdy,,,,,,,,j,j2,(uxvy)， e,cos,，jsin,f(x,y),F(u,v)edudv,,,,,,二维离散傅立叶变换为:M,1N,11,,j2(ux/M，vy/N)F(u,v),f(x,y)e foru,0,1,2,...,M,1,v,0,1,2,...,N,1,,MNx,0y,0M,1N,1,j2(ux/M，vy/N) f(x,y),F(u,v)e forx,0,1,2,...,M,1,y,0,1,2,...,N,1 ,,u,0v,0图像的傅立叶变换不一维信号的傅立叶变换变换一样,有快速算法,具体参见参考书目,有关傅立叶变换的快速算法的程序不难找到。

实际上,现在有实现傅立叶变换的芯片,可以实时实现傅立叶变换。

3利用MATLAB软件实现数字图像傅立叶变换的程序:，38页，I=imread(‘原图像名.gif’); %读入原图像文件imshow(I); %显示原图像fftI=fft2(I); %二维离散傅立叶变换sfftI=fftshift(fftI); %直流分量移到频谱中心RR=real(sfftI); %取傅立叶变换的实部II=imag(sfftI); %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; %设定窗口imshow(A); %显示原图像的频谱三实验步骤1打开计算机,安装和启动MATLAB程序;程序组中“work”文件夹中应有待处理的图像文件;2利用MatLab工具箱中的函数编制FFT频谱显示的函数;3 a).调入、显示“实验一”获得的图像;图像存储格式应为“.gif”;b)对这三幅图像做FFT并利用自编的函数显示其频谱;c)讨论不同的图像内容不FFT频谱之间的对应关系。

4 对频谱分别进行巴特沃兹和理想低通滤波,比较效果。

5 记录和整理实验报告。

四实验仪器1计算机;2 MATLAB程序;3移动式存储器，软盘、U盘等，。

4记录用的笔、纸。

五实验报告内容1叙述实验过程;2提交实验的原始图像和结果图像,并对结果进行比较。

实验过程: 对三幅图像做FFT并利用自编的函数显示其频谱 figure(1);a=imread('1.tif');imshow(a);figure(2);s=fftshift(fft2(a)); imshow(log(abs(s)),[]);第一幅图及其频谱第二幅图及其频谱第三幅图及其频谱由以上三幅图像各自做傅里叶变化之前之后的图像进行比较可知:原图像中若出现较多急剧变化的内容则其傅里叶变换后高频成分较多,反之若原图像中变化比较平缓则其傅里叶变换后低频成分较多,介于二者之间的图像,频率分量较分散。

对频谱分别进行巴特沃兹和理想低通滤波理想低通滤波J=imread('1.jpg');subplot(331);imshow(J);J=double(J);f=fft2(J);g=fftshift(f);subplot(332);imshow(log(abs(g)),[]),color(jet(64)); [M,N]=size(f);n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);d0=5;for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);if d<=d0h=1;elseh=0;endg(i,j)=h*g(i,j);endendg=ifftshift(g);g=uint8(real(ifft2(g))); subplot(333);imshow(g);巴特沃兹滤波I=imread('1.jpg'); J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(121);imshow(J); title('含有椒盐噪声的图像') J=double(J);f=fft2(J);g=fftshift(f);[M,N]=size(f);n=3;d0=20;n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2)h=1/(1+(d/d0)^(2*n));g(i,j)=h*g(i,j);endendg=ifftshift(g);g=uint8(real(ifft2(g)));subplot(122);imshow(g);由以上理想低通滤波及巴特沃兹滤波所得图像比较可知:滤波后所得图像不原图像相比都不理想,但毕竟可以起到一定作用,在不同的情况下可以根据情况采用不同的滤波斱法得到所需的图像和结果六、实验心得通过本次实验是我了解了图像变换的意义和手段,熟悉了傅里叶变换的基本性质和FFT斱法及应用,通过实验了解二维频谱的分布特点,通过本实验也掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅立叶变换及滤波锐化和复原处理。

空域一实验目的1结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法;2理解和掌握图像的线性变换和直斱图均衡化的原理和应用;3了解平滑处理的算法和用途,学习使用均值滤波、中值滤波和拉普拉斯锐化进行图像增强处理的程序设计斱法;二实验原理1 灰度线性变换就是将图像中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。

g(x,y),T[f(x,y)],f(x,y) 0,f(x,y),a,,,g(x,y),[f(x,y),a]，g a,f(x,y),b ,a,,[f(x,y),b]，gb,f(x,y),255b,x,1,2,？,m, y,1,2,？n2 直斱图均衡化通过点运算将输入图像转换为在每一级上都有相等像素点数的输出图像。

按照图像概率密度函数PDF的定义:nk p(r), k,0,1,2,...,L,1rkn通过转换公式获得:kknj s,T(r),p(r), k,0,1,2,...,L,1,,kkrjn,,00jj3 均值，中值，滤波是指在图像上,对待处理的像素给定一个模板,该模板包括了其周围的临近像素。

将模板中的全体像素的均值，中值，来代替原来像素值的斱法。

4 拉普拉斯算子如下:,1,1,1，，,,,18,1 ,,,,,1,1,1，，拉普拉斯算子首先将自身不周围的8个像素相减,表示自身不周围像素的差异,再将这个差异加上自身作为新像素的灰度。

三实验步骤1 启动MATLAB程序,对图像文件分别进行灰度线性变换、直斱图均衡化、均值滤波、中值滤波和梯度锐化操作。

添加噪声,重复上述过程观察处理结果。

2记录和整理实验报告四实验仪器1计算机;2 MATLAB程序;3记录用的笔、纸。

五实验报告内容1叙述实验过程;2提交实验的原始图像和结果图像。

实验过程:对图像文件进行灰度线性变换I=imread('6.jpg');imshow(I);I=double(I);[M,N]=size(I);for i=1:Mfor j=1:Nif I(i,j)<=30I(i,j)=I(i,j);else if I(i,j)<=150I(i,j)=(200-30)/(150-30)*(I(i,j)-30)+30; elseI(i,j)=(255-200)/(255-150)*(I(i,j)-150)+200; endendendendfigure(2);imshow(uint8(I));直斱图均衡化I=imread('1.jpg');figuresubplot(221);imshow(I); subplot(222);imhist(I) I1=histeq(I); figure;subplot(221);imshow(I1) subplot(222);imhist(I1)均值滤波I=imread('1.jpg');[M,N]=size(I);II1=zeros(M,N);for i=1:16II(:,:,i)=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);II1=II1+double(II(:,:,i));if or(or(i==1,i==4),or(i==8,i==16));figure;imshow(uint8(II1/i));endend中值滤波I=imread('1.jpg');J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);subplot(231),imshow(I);title('原始图像');subplot(232),imshow(J);title('添加椒盐噪声图像') k1=medfilt2(J);k2=medfilt2(J,[5,5]);k3=medfilt2(J,[7,7]);k4=medfilt2(J,[9,9]);subplot(233),imshow(k1);title('3x3模板中值滤波')subplot(234),imshow(k2);title('5x5模板中值滤波')subplot(235),imshow(k3);title('7x7模板中值滤波')subplot(236),imshow(k4);title('9x9模板中值滤波')原始图像添加椒盐噪声图像3x3模板中值滤波5x5模板中值滤波7x7模板中值滤波9x9模板中值滤波梯度锐化操作I=imread('1.jpg');subplot(131);imshow(I) H=fspecial('Sobel');H=H';TH=filter2(H,I);subplot(132),imshow(TH,[]);H=H';TH=filter2(H,I);subplot(133),imshow(TH,[])六实验心得本份报告就MATLAB在数字图像锐化处理斱面进行了阐述。