数字图像信号的处理

监控图像信号处理
图像信号处理基本思想
像素是基本原色素及其灰度的基本编码。现实世界是三维 的，但是我们从现实世界拍摄的图像是二维信号。一张图片可 以定义为一个二维函数f(x,y)，(x,y)是二维空间中的点坐标， f(x,y)是对应于该点的坐标值，即像素。我们对于图像的处理 主要就是对图像中的每个像素点进行处理。
将f(x,y)和F(u,v)转换为f(r, )和F(w, )。
f ( x, y) F (u, v)
f (r cos , r sin ) F (w cos , w sin )
经过整理得：
f (r, 0 ) F (w, 0 )
傅立叶变换旋转性
I=zeros(256,256);
figure
imshow(J2,[5 50])
傅立叶变换旋转性
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ຫໍສະໝຸດ Baidu
图像傅里叶变换实例
二维傅里叶变换的基本公式：
公式中f是空间域值，F是频域值。转换后的频域值是 复数，因此显示傅立叶变换之后的结果需要使用实数 图像加虚数图像。
具体实现：
C++实现傅立叶变换
傅立叶变换旋转性
借助极坐标变换
x r cos , y r sin
u w cos , v w sin
•数字图像信号的处理
数字图像信号的处理

图像信号处理简介

图像信号的离散傅立叶变换

离散傅立叶变换实例
图像信号处理简介
图像信号处理的应用已渗透到各个科学技术领域。譬如，图像 处理技术可用于研究粒子的运动轨迹、生物细胞的结构、地貌的 状态、气象云图的分析、宇宙星体的构成等。在图像处理的实际 应用中,获得较大成果的有遥感图像处理技术、断层成像技术、计 算机视觉技术和景物分析技术等。根据图像信号处理的应用特点， 处理技术大体可分为图像增强、恢复、分割、识别、编码和重建 等几个方面。这些处理技术各具特点，且正在迅速发展中。
I(28:228,108:148)=1;
imshow(I) J=fft2(I); F=abs(J);
J1=fftshift(F);
figure imshow(J1,[5 50]) J=imrotate(I,315,'bilinear','crop'); figure imshow(J) J1=fft2(J); F=abs(J1); J2=fftshift(F);
图像信号的离散傅立叶变换
在频域里边，对于一副图像来说高频部分代表了图像的细节， 纹理信息：低频部分代表了图像的轮廓部分。如果一幅精细的 图像使用低通滤波器，那么滤波器的结果就只剩下轮廓了。这 与信号处理的基本思想是相同的。如果图像受到的噪声恰好为 某个特定的频率的范围内，则可以通过滤波器来恢复原来的图 像。傅立叶变换在图像处理中可以做到图像增强与图像去噪， 图像分割之边缘检测，图像特征提取，图像提取等。