频域图像增强技术
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。
频域图像处理算法的研究和应用
频域图像处理算法的研究和应用一、概述频域图像处理算法是数字图像处理领域里的重要部分，它通过对图像在频域的处理对图像进行增强或者滤波等操作，常见的算法有傅里叶变换、小波变换等。
近年来，随着网络技术的发展，图像处理技术在生活中已经得到了广泛应用，例如数字医疗、视频监控、无人机航拍等领域。
因此，深入研究和应用频域图像处理算法具有重要的现实意义。
二、傅里叶变换傅里叶变换是最常见的频域图像处理算法，它将时域信号转化为频域信号，可以获得频域分量的幅度和相位信息。
对于图像处理，将二维图像转化为频域的处理方式，称之为二维傅里叶变换.二维傅里叶变换可以用于图像平滑、增强、噪声去除等任务。
图像平滑是指通过滤波方式使图像的细节部分减弱或消失，从而达到去噪或美化图像目的。
图像增强则是强化图像的特征，使图像更加清晰，细节更加突出。
三、小波变换小波变换是另一种常见的频域图像处理算法，它与傅里叶变换不同，将图像划分为不同尺度的图像，并在其上进行处理。
可以分为离散小波变换和连续小波变换。
小波变换在图像处理中被广泛应用，例如在图像去噪、图像压缩和图像增强等方面都有重要的应用。
与傅里叶变换不同，小波变换可以更好地定位局部特征，因此在处理有噪信号时表现更为优秀。
四、应用1.数字医疗频域图像处理在数字医疗领域中的应用广泛，例如医学影像的分析和诊断，如X光检查、电子断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）等。
2.视频监控频域图像处理可以用于视频图像的压缩和增强，提高视频的清晰度，并提升特定区域的对比度。
此外，在目标检测和跟踪方面，图像增强可以提高算法的稳健性和鲁棒性。
3.无人机航拍无人机航拍图像也需要图像增强处理，来获得更好的图像质量和更准确的地图信息。
没有经过任何增强处理的图像可能会过于模糊或者噪声较大，会影响准确性。
五、总结频域图像处理算法是图像处理领域的重要部分，不仅可以用于图像去噪、平滑、增强等任务，还可以应用于数字医疗、视频监控、无人机航拍等领域。
《chapt频域增强》PPT课件
L
H
F<u,v>:
原始图像的傅立叶变换
高频提升〔high-boost〕滤波器：
把原始图乘以一个放大系数A再减去低通图
G
(
u
,v
)A
F
(
u
,v
)
Fu
( ,v
)
H
B
L
(A
1
)F
(
u
,v
)
F
(
u
,v
)
H
讨论：
A = 1 ：高通滤波器
A >1 ： 原始图的一部分与高通图相加
<a>.原图； <b>.高通滤波图
H (u,v)
的转移函数为：
1
1
H
(u
,v
)
2
n
1
[D
(u
,v
)/D
]
0
D (u,v)
D0
0
D0
截断频率：
使H <u, v>最大值降到某个百分比的频率
如： 使H<u, v> = 0.5〔即降到50%〕时,D<u, v> = D0
在什么条件下,变成ILPF？
<a> 透视图,<b>以图像显示的滤波器,<c>阶数从1到4的滤波器横截面.
p
h
(
x
,
y
)
e
x
p
h
(
x
,
y
)
•
e
x
p
h
(
x
,
y
)
数字图像处理(冈萨雷斯)课件5-频域增强
滤波在频率域中更为直观，但在空间域一般使用更小 的滤波器模板
可以在频率域指定滤波器，做反变换，然后在空间域 使用结果滤波器作为在空间域构建小滤波器模板的指导
频率域滤波
高斯频率域低通滤波器函数
H u Ae
u 2 / 2 2
对应空间域高斯低通滤波器为 h x 2 Ae 2 x
理想低通滤波器举例——具有振铃现象
结论：半径D0越小，模糊越大；半径D0越大，模糊越小
半径是5的理想低通滤 原图 波,滤除8%的总功率， 模糊说明多数尖锐细 节在这8%的功率之内
半径是15的理想低通 滤波,滤除5.4%的总 功率
半径是30的理想低通滤 波,滤除3.6%的总功率
半径是230的理想低通 滤波,滤除0.5%的总功 半径是80的理想低通 滤波,滤除2%的总功率 率，与原图接近说明 边缘信息在0.5%以上 的功率中
2 2
1 2
频率域图像增强
理想低通滤波器
说明：在半径为D0的圆内，所有频率没有衰减地通过滤 波器，而在此半径的圆之外的所有频率完全被衰减掉
频率域图像增强
理想低通滤波器
总图像功率值PT
P T Pu, v
u0 v0
M 1 N 1
Pu, v F u, v Ru, v I u, v
说明空间域乘法可以通过频率域的卷积获得 上述两个公式主要为两个函数逐元素相乘的 乘法
频率域滤波
定义：在(x0,y0)，强度为A的冲激函数表示为
Axx0, y y0 ,定义为
M 1 N 1 x0 y 0
sx, yA x x , y y Asx , y
图像增强方法的研究
图像增强方法的研究
图像增强方法是指利用图像处理技术对图像进行处理，以提高图像的质量、增强图像的细节、改善图像的对比度和增加图像的可视化效果。
目前，图像增强方法的研究主要集中在以下几个方面：
1. 空域方法：空域图像增强方法是在图像的原始空间进行处理，常见的方法有直方图均衡化、灰度拉伸、局部对比度增强等。
这些方法主要通过调整图像的亮度、对比度和颜色分布来增强图像的视觉效果。
2. 频域方法：频域图像增强方法是将图像转换到频域进行处理，然后再将处理结果逆变换回到原始图像空间。
常见的方法有傅里叶变换、小波变换等。
这些方法主要通过增强图像的频率信息来改善图像的细节和清晰度。
3. 图像复原方法：图像复原方法主要用于恢复由于噪声污染、模糊等原因而失真的图像。
常见的方法有最小二乘法、滤波器等。
这些方法主要通过建立图像的数学模型，对图像进行复原和重建。
4. 深度学习方法：随着深度学习的快速发展，越来越多的研究开始将深度学习技术应用于图像增强领域。
通过利用大量的图像数据进行训练，深度学习方法可以学习到更准确的图像增强模型，并实现更好的图像增强效果。
总之，图像增强方法的研究旨在提高图像的视觉效果和质量，以满足人类视觉系统的需求。
随着技术的不断发展，未来还有很多新的图像增强方法将被提出和研究。
图像的滤波增强和彩色增强
所有颜色都可看作由三个基本颜色（三基色three primary colors：RGB）的不同组合（相加混 色）：
C rR + gG + bB
r+g+b=1
直接用RGB表示颜色，存在负的系数，导致 该色不能物理实现，再现颜色范围缩小。 CIE定 义了三种标准基色XYZ
对白光，有X=1，Y=1，Z=1
其中D u, v u 2 v2
D0又称为截止频率。
巴特沃思低通滤波器（BLPF）
n阶巴特沃思（Butterworth）滤波器
H u,v
1
1
2n
u2 v2 D0
n 1，1阶巴特沃思滤波器
H u,v
1
u2 v2
1 D02
巴特沃斯低通滤波器的优点是：
一、模糊大大减少。因为包含了许多高频分量； 二、没有振铃现象。因为滤波器是平滑连续的。
伪彩色增强从图像处理的角度看，输入是灰度 图像，输出是彩色图像
4.真彩色增强
方法：1）将一幅彩色图像看作三幅分量图像的组 合体，在处理过程中先对每幅图像（按照对灰度 图像处理的方法）单独处理，再将处理结果合成 为彩色图像
2）将一幅彩色图像中的每个像素看作具有三个属 性值，即像素属性现在为一个矢量，需利用对矢 量的表达方法进行处理 ，可进行模板处理。
色度图 人类描述彩色的三种基本特征量： 亮 度： 与物体的反射率成正比 色 调： 与光谱中光的波长相联系 饱和度： 与一定色调光的纯度有关 色调和饱和度合起来称为色度 彩色可用亮度和色度共同表示
人眼对于彩色的观察和处理是一种生理和心理
现象，其机理还没有完全搞清楚，对于彩色的许多 结论都是建立在实验基础之上的。
现平滑处理。 滤波公式：G(u,v)=H(u,v)F(u,v) F(u,v)原始图像频谱， G(u,v)平滑图像频谱， H(u,v)转移函数。
计算机视觉中的图像增强技术
计算机视觉中的图像增强技术图像增强技术是计算机视觉领域中的重要研究方向之一，旨在提高图像质量和增强图像的细节。
通过使用各种算法和技术，图像增强能够改善图像的亮度、对比度、清晰度等方面，使图像更加逼真和易于分析处理。
本文将介绍几种常见的计算机视觉中的图像增强技术。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种常见的图像增强技术，通过调整图像的像素值分布，使得图像在亮度和对比度上得到改善。
该技术基于直方图的分析，将图像的像素值映射到较广的范围内，使得亮度水平更加均衡。
直方图均衡化可以应用于灰度图像和彩色图像，并且对于各种类型的图像效果良好。
二、模糊和锐化模糊和锐化是图像增强中常用的技术。
模糊技术可以减少图像的噪声和细节，使得图像更加平滑。
常见的模糊技术包括高斯模糊、均值模糊等。
锐化技术则相反，可以增强图像的边缘和细节，使得图像更加清晰。
锐化技术常用的方法有拉普拉斯锐化、边缘增强等。
三、增强滤波增强滤波是一种基于图像频域分析的增强技术。
该技术通过对图像进行频域变换，提取频域信息，然后根据图像的特点进行相应的增强处理。
常见的增强滤波技术包括快速傅里叶变换（FFT）、小波变换等。
增强滤波可以有效地去除图像的噪声和模糊，提高图像的品质。
四、对比度增强对比度增强是一种提高图像亮度差异的技术。
该技术通过调整图像的像素值，使得图像中的亮部和暗部之间的差异更加明显，提高图像的视觉效果。
对比度增强常用的方法有直方图拉伸、对比度增强函数等。
对比度增强可以使图像中的细节更加鲜明，提高图像的可视化效果。
五、超分辨率重建超分辨率重建是一种特殊的图像增强技术，旨在提高图像的分辨率和细节。
该技术可以通过多帧图像的融合、插值和恢复等方法，使得图像的细节更加清晰，增强图像的可见细节。
超分辨率重建常用的算法包括基于插值的方法、最小二乘法等。
总结：计算机视觉中的图像增强技术是提高图像质量和增强图像细节的重要手段。
本文介绍了几种常见的图像增强技术，包括直方图均衡化、模糊和锐化、增强滤波、对比度增强和超分辨率重建。
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
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。
图像增强的实现方法
图像增强的实现方法图像增强是指通过一系列处理方法，改善或提高原始图像的视觉质量，使其更适合特定应用需求。
图像增强技术在计算机视觉、图像处理、模式识别等领域中具有广泛应用，能够帮助我们从原始图像中提取更多有用信息，强调图像的特定特征，改善人眼对图像的感知效果。
本文将介绍图像增强的实现方法，并详细阐述其中的几种常用技术。
1. 空域增强方法空域增强方法是最常用的图像增强方法之一。
其基本思想是直接对图像的像素值进行处理。
常见的空域增强方法包括直方图均衡化、图像锐化和滤波技术等。
直方图均衡化是一种常用的直方图拉伸方法，通过调整图像像素的灰度分布来增强对比度。
具体操作是先计算图像的直方图，然后根据直方图构建一个累积分布函数（CDF），最后利用CDF对每个像素值进行重新映射，以达到增强图像对比度的目的。
图像锐化是通过增强图像的高频分量来提高图像的细节信息。
常见的图像锐化方法有拉普拉斯锐化和边缘增强等。
拉普拉斯锐化方法一般通过对原始图像进行卷积操作，得到图像的拉普拉斯增强图像，进而将其与原始图像进行加权叠加，以增强图像的细节和边缘信息。
滤波技术是通过对图像进行滤波操作，来提取或增强图像中的某些信息。
常用的滤波方法有平滑滤波和锐化滤波等。
平滑滤波技术主要用于图像去噪，通过将每个像素的值与其周围邻域像素的值进行平均或加权平均，减小噪声对图像的影响。
锐化滤波技术则用于增强图像的边缘和细节信息，常见的锐化滤波器有Sobel算子和Laplacian算子等。
2. 频域增强方法频域增强方法是通过对图像的频谱进行处理来实现的。
它基于傅里叶变换的原理，可以将图像从空域转化到频域，然后对频域数据进行增强处理后，再通过逆傅里叶变换将图像还原回空域。
频域增强方法常见的技术有傅里叶变换、滤波器设计和小波变换等。
傅里叶变换将图像从空域转化到频域，将图像的空间域信息转化为频率域信息，可以方便地观察和处理图像的频谱分布。
通过对图像的傅里叶变换结果进行滤波操作，可以实现图像的频域增强。
图像增强技术的使用技巧与实践
图像增强技术的使用技巧与实践图像增强技术是数字图像处理中常用的一种方法，通过一系列的算法和技术手段，可以改善图像的质量，并提供更多的信息。
随着科技的发展，图像增强技术的应用范围越来越广泛，从日常生活到医疗诊断，从工业生产到军事侦察等各个领域都有它的身影。
本文将介绍图像增强技术的一些常用方法和实践技巧，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
图像增强技术的方法主要分为两大类：空域方法和频域方法。
空域方法是在图像的像素级别进行操作，通过改变像素的亮度、对比度等参数来达到增强的效果。
常见的空域方法有直方图均衡化、灰度拉伸、滤波等。
频域方法则是将图像转换到频域进行处理，通过滤波等操作改变图像的频谱信息来实现增强。
常见的频域方法有傅里叶变换、小波变换等。
首先，我们来介绍直方图均衡化这一常用的空域方法。
直方图均衡化通过将图像中的像素灰度级重新映射，使得图像的直方图分布均匀化。
这样可以增强图像的对比度，使得细节更加明显。
在实践中，直方图均衡化可以通过以下步骤进行：1. 将图像转化为灰度图像（如果不是灰度图像）；2. 统计图像的灰度级分布，计算每个灰度级的累计分布函数；3. 根据累计分布函数，计算每个像素点的新的灰度级；4. 根据新的灰度级，生成均衡化后的图像。
除了直方图均衡化，图像的灰度拉伸也是一种常见的空域方法，它通过调整图像像素的亮度范围，将图像的对比度放大。
灰度拉伸可以通过以下步骤实现：1. 统计图像的最大和最小像素值；2. 将图像中的像素进行线性拉伸，将最小像素值映射为0，最大像素值映射为255；3. 根据新的灰度级，生成拉伸后的图像。
滤波是图像增强的另一种常用方法，它通过对图像进行平滑或锐化处理来改善图像的质量。
常用的滤波器有低通滤波器和高通滤波器。
低通滤波器可以消除图像中的高频噪声，使图像更加平滑。
高通滤波器则可以增强图像的细节和边缘信息。
在实践中，我们可以使用一维或二维卷积运算来实现滤波。
一维卷积运算适用于一维信号，如图像的某一行或某一列。
频域图像增强
对转移函数乘以一个常数k ，加一个常数c He(u, v) = kH(u, v) + c
Ge(u, v) = kG(u, v) + cF(u, v)
6.2 高通滤波器
2）高频提升滤波器 把原始图乘以一个放大系数A再减去低通图
GHB(u,v) AF(u,v) FL(u,v) (A1)F(u,v) FH(u,v)
当A = 1时，就是普通的高通滤波器。当A > 1，原始图的一部分与高通图相加，恢复了部分高 通滤波时丢失的低频分量，使得最终结果与原图 更接近
第6章 频域图像增强
6.1 低通滤波器 6.2 高通滤波器 6.3 带阻带通滤波器 6.4 同态滤波器 6.5 空域技术与频域技术
6.3 带阻带通滤波器
用合适的滤波器滤波、反变换、取指数。
6.4 同态滤波器
第6章 频域图像增强
6.1 低通滤波器 6.2 高通滤波器 6.3 带阻带通滤波器 6.4 同态滤波器 6.5 空域技术与频域技术
6.5 空域技术与频域技术
1.空域技术的频域分析
借助频域的概念对空域滤波的工作原理进行 分析常比较直观
空域的平滑滤波对应频域的低通滤波 空域的锐化滤波对应频域的高通滤波 频域里低通滤波器的转移函数应该对应空域 里平滑滤波器的模板函数的傅里叶变换 频域里高通滤波器的转移函数应该对应空域 里锐化滤波器的模板函数的傅里叶变换
3、结果进行傅里叶反变换,得到增强的图像。
第6章 频域图像增强
6.1 低通滤波器 6.2 高通滤波器 6.3 带阻带通滤波器 6.4 同态滤波器 6.5 空域技术与频域技术
6.1 低通滤波器
图像增强原理
图像增强原理图像增强是数字图像处理中的一种重要技术，它通过改善图像的质量、增强图像的特征以及改变图像的外观来提高图像的视觉效果。
图像增强的原理是利用各种数字图像处理技术，对图像进行增强处理，使得图像在视觉上更加清晰、鲜艳、具有更好的对比度和更丰富的细节。
图像增强技术在医学影像、遥感图像、安防监控、数字摄影等领域有着广泛的应用。
图像增强的原理主要包括以下几个方面：1. 空域图像增强。
空域图像增强是指直接对图像的像素值进行处理，常见的方法包括灰度变换、直方图均衡化、滤波等。
其中，灰度变换是通过对图像的灰度级进行变换，调整图像的对比度和亮度；直方图均衡化是通过对图像的像素值进行重新分布，增强图像的对比度；滤波是利用各种滤波器对图像进行平滑或锐化处理，以改善图像的质量。
2. 频域图像增强。
频域图像增强是指将图像转换到频域进行处理，常见的方法包括傅里叶变换、频率域滤波等。
通过频域处理，可以对图像的频率成分进行调整，增强或抑制特定频率的信息，从而改善图像的质量。
3. 对比度增强。
对比度是指图像中最亮和最暗部分之间的差异程度，对比度增强是通过调整图像中像素值的分布，增加图像中的灰度级数，使得图像的细节更加丰富，轮廓更加清晰，从而提高图像的质量。
4. 锐化增强。
锐化增强是通过增强图像中的边缘和细节信息，使得图像看起来更加清晰和鲜艳。
常见的方法包括拉普拉斯算子、梯度算子等，通过对图像进行微分运算，突出图像中的边缘信息，从而增强图像的清晰度。
5. 去噪增强。
图像中常常存在各种噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等，去噪增强是通过滤波等方法，去除图像中的噪声，使得图像更加清晰和平滑。
综上所述，图像增强的原理主要包括空域图像增强、频域图像增强、对比度增强、锐化增强和去噪增强等方面。
这些原理都是通过对图像的像素值、频率成分、对比度、边缘信息以及噪声进行处理，从而改善图像的质量，使得图像在视觉上更加清晰、鲜艳、具有更好的对比度和更丰富的细节。
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。
图像增强的原理及其应用
图像增强的原理及其应用图像增强是指使用各种技术和方法对原始图像进行改进，以提高图像的视觉质量和可识别性。
图像增强的原理是通过调整图像的亮度、对比度、饱和度以及色彩平衡等参数，使得图像在视觉上更加清晰、明亮、细节丰富。
图像增强技术在计算机视觉、医学影像、遥感图像等领域都有广泛的应用。
图像增强可以分为两大类：基于像素的图像增强和基于频域的图像增强。
基于像素的图像增强方法是通过改变像素的亮度值，调整各个像素的对比度和饱和度，进而改变整个图像的视觉效果。
常用的基于像素的图像增强方法有直方图均衡化、规定化、自适应直方图均衡化等。
直方图均衡化是通过对图像的直方图进行调整，将像素的灰度值分布拉伸到整个灰度级范围内，以增强图像的对比度和视觉效果。
规定化是通过将图像的灰度值映射到特定的目标值范围内，以使图像具有特定的视觉特征。
自适应直方图均衡化是根据图像的局部均衡性来进行直方图均衡化，解决了传统直方图均衡化在处理具有大幅度灰度变化的图像时，容易造成细节信息丢失的问题。
基于频域的图像增强方法是通过将图像从空域转换到频域进行增强。
常见的基于频域的图像增强方法有傅里叶变换、小波变换等。
傅里叶变换可以将一个信号表示为一组正弦和余弦函数的叠加，通过对图像进行傅里叶变换可以得到图像的频谱信息，从而进行图像增强。
小波变换是一种多分辨率分析方法，通过将图像分解为不同尺度和方向上的小波系数，可以对图像进行多尺度的增强。
图像增强在许多领域有广泛的应用。
在计算机视觉中，图像增强可以用于目标检测和识别，通过增强图像的细节特征，提高目标检测的准确性和识别的可靠性。
在医学影像中，图像增强可以用于放射学诊断和病理学分析，通过增强图像的对比度和细节，更好地显示病变区域，帮助医生做出准确的诊断和治疗决策。
在遥感图像中，图像增强可以用于地物分类和地貌分析，通过增强图像的视觉效果和细节特征，提高遥感图像的解译能力和应用效果。
总之，图像增强是对原始图像进行改进以提高图像质量和可识别性的技术和方法。
《频域图像增强》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
频域图像增强(加强版)
•
一维傅里叶变换及其反变换实质
单变量连续函数f(x)的傅里叶变换F(u)定义：
其中 .相反, 给定F(u)，通过傅里叶变换可以获得f(x)：
这些等式很容易扩展到两个变量u和v 单变量离散函数f(x)（其中x=0，1，2，3，…，M-1）的傅里叶变换：
给出F(u)，能用反DFT来获得原函数
离散傅里叶变换和它的反变换总是存在的
H(u,v)被称为滤波器的原因是它在变换中抑制某些频率 但其他频率不受影响。
频率域中的滤波基础
图像在频域上增强的基本流程
傅里叶变换和频率域的介绍
• 傅里叶在这个特殊领域的贡献是他指出任何周期期函数都 可以表示为不同频 率的正弦和/或余弦和的形式，每个正弦和/或余弦和乘以不同的系数（现在称 为傅里叶级数）。无论函数有多么复杂，只要它是周期的，并且满足 某些软 的数学条件，都可以用这样的和来表示。 甚至非周期的函数（但是这些领域是在曲线是有限的情况下）也可以用正弦 和/或余弦乘以加权函数的积分来表示。
二维DFT及其反变换与一维的DFT性质相似 一个恰当的比喻是将傅里叶变换比做一个玻璃棱镜。棱镜是可以将光分成 不同颜色成分的物理仪器。每个成分的颜色由波长（或频率）决定。 傅里叶变换可以看做“数学的棱镜”，将函数基于频率分成不同的成分。
一些基本的滤波器及其性质
陷波滤波器：当可以识别由特定的、局部化频域成分引起的空间图像效果时， 陷波滤波器是一个非常有用的工具。图像的平均值由F(0,0)给出 如果在频率域中设置此项为零，并进行反变换，那么结果图像的 平均值将为零. 低通滤波器 : 使低频通过而使高频衰减的滤波器 .被低通滤波的图像比原始图 像少一些尖锐的细节部分，因为高频部分已被衰减。 高通滤波器: 使高频通过而使低频衰减的滤波器 .被高通滤波的图像在平滑区域 中将减少一些灰度级的变化并突出过渡(如边缘)灰度级的细节部分 这样的图像将更为锐化。 同态滤波器: 基于照度反射模型所开发的滤波器，通过同时进行的灰度范围的 压缩和对比度增强来改变一幅图像的外观。基本原理在于一幅图 像能被表达成照度和亮度的乘积。 带通滤波器：
图像增强技术分析
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 。
包 括低 通 、 高通、 带通 、 带 阻 四种 类 型 的 滤波 器 结 构 。 低 通滤 波 器 ： 因 为 图像 的干 扰 和 噪 声都 分 布在 高 频 部分 ，
高通滤波器 ： 因为 图像的边缘对应于高频分量， 所以使用 兹高通滤波器还有高频加强滤 波器 。利用高频加强滤波器可 以得到 比普通高通滤波器好的增强效果．
根 据 变 换 曲线 ， 将源 图像 每 个 像 素 的灰 度 值 进行 映射 ， 这 高通 滤 波 器 可 以锐 化 图像 ，可 分 为理 想 高 通滤 波 器 和 巴特 沃
的 目的 ， 这 是 由于 小波 变 换 可 以把 一 幅 图像 分解 成 方 向 ， 位 置
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 和大小都不 同的分量 ，在执行逆变换之前可 以对小波变换域
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 中某些 系数 的大 小做 改变 。如上文所述 ，图像的高频部分表
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 现 的 是 图像 的细 节 ， 而 图像 的低 频 部分 表 现 的是 图像 的轮 廓 ，
图像求反即通过将原图像中黑 白相互转换来达到将源 图 波器得到的输 出振铃现象就会 不明显 ，因为其在高低频率间 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 的过 度 比较 平 滑 。
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太原理工大学现代科技学院
数字图像处理课程实验报告
专业班级
学号
姓名
指导教师
实验名称 频域图像增强技术 同组人 专业班级 学号 姓名 成绩 实验三 频域图像增强技术 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 方法及应用； 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MA TLAB 编程实现数字图像的傅立叶变换及滤波锐化和复原处理； 6 了解理想、巴特沃兹、高斯等不同滤波器的结构及滤波效果。
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： ⎰⎰∞∞-∞∞-+-=dy dx e y x f v u F vy ux j )(2),(),(π ⎰⎰∞∞-∞∞-+=dv du e v u F y x f vy ux j )(2),(),(π θθθsin cos j e j += 二维离散傅立叶变换为： 1,...,2,1,0,1,...,2,1,0for ),(1),(1010)//(2-=-==∑∑-=-=+-N v M u e y x f MN v u F M x N y N vy M ux j π 1,...,2,1,0,1,...,2,1,0for ),(),(1010)//(2-=-==∑∑-=-=+N y M x e v u F y x f M u N v N vy M ux j π 图像的傅立叶变换与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MA TLAB 软件实现数字图像傅立叶变换的程序： 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; …
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%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MA TLAB 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与FFT 频谱之间的对应关系。
4 对频谱分别进行高斯、巴特沃兹、高斯高通和低通滤波，比较其锐化和平滑效果 5记录和整理实验报告。
四、实验仪器 1计算机； 2 MA TLAB 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。
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