频率域处理
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2015/12/27
Butterworth滤波的特点
• 一阶Butterworth滤波器没有振铃现象 • 二阶阶Butterworth滤波器有微小的振铃现象 • 当阶数n充分大时， Butterworth滤波器变成 理想低通滤波器
2015/12/27
Butterworth低通滤波
原图 处理后的图
数字图像处理实习小组课题
图像
频率域 增强
December 14 2014 小组成员：袁某人 xxx xxx
小组分工
算法实现：全体小组人员
PPT制作：xx，xx，xx
演讲人：袁某人
2
1
2 3
对于一幅图像，影响图像质量清晰程度有很多因素： 室外光照度不均匀会造成图像灰度过于集中；摄像头获得的图像经过数/模转换，线路传 输时都会产生噪声污染。 图像质量不可避免降低，轻者变为图像伴有噪点，难于看清图 像细节；重者图像模糊不清，连大概物体面貌轮廓都难以看清。 因此，对图像进行分析处理之前，必须对图像进行改善，即增强图像。
4.在农业应用中， 增强遥感图像了 解农作物的分布
应用
5.在交通应用中， 对大雾天气图像 进行增强，加强 车牌、路标等重 要信息进行识别 6.在数码相机中， 增强彩色图像可 以减少光线不均、 颜色失真等造成 的图像退化现象
17
谢
thanks
Leabharlann Baidu
2015/12/27
蝶形算法
2015/12/27
我们小组所选的滤波器H(u,v)
1
Butterworth低通滤波器
2
Butterworth高通滤波器
n阶Butterworth低通滤波器 的传递函数为：
n阶Butterworth低通滤波器 的传递函数为：
H (u ,v )
1 (1 [D(u ,v ) / Do]
1
F (u ,v ) e u v
0 0
M 1
N 1
j 2 (
ux vy ) M N
式中：u, x=0, 1, 2, …, M-1；v, y=0, 1, 2, …, N-1；x, y为空域变量，u,v为频域变量。
5
蝶形算法
• 直接根据傅立叶的定义计算图像的傅里叶变换，傅立叶逆变换的 时间复杂度是非常大的，可利用傅立 叶变换的相位因子的对称 和周期性简化算法，进行快速傅里叶变换，大大的提高了效率， 该算法被称为蝶形算法 • 进行二维傅立叶变换或傅立叶逆变换时，采用先对X方向进行傅 立叶变换，然后对Y方向进行傅立叶变换，然后对变换后的数据 进行转置即可
2015/12/27
Butterworth高通滤波
原图 处理后的图
2015/12/27
Butterworth高通滤波
原图 处理后的图
2015/12/27
对傅立叶逆变换后数据的处理函数
2015/12/27
进行频域处理的几个函数
快速傅立叶变换：
二维快速傅立叶变换：
2015/12/27
进行频域处理的几个函数
2
)
H (u ,v )
1 (1 [D(u ,v ) / Do ]
2
)
其中：
Do为设置的半径
滤波
傅里叶变换得到是一组复数（实部+虚部），选择 适当的半径进行滤波，滤波时滤波器分别对它的实部和 虚部进行Butterworth低通滤波和Butterworth高通通滤 波 对滤波后的数据再进行傅立叶逆变换，得到的数 组也为复数，取复数的摸为图像的像素值，大于255 的值用255代替
H(u,v)
f(x,y)——>F(u,v)——>F(u,v)H(u,v)——>g(x,y)
滤波
DFT
IDFT
二维傅里叶变换:
1 F [f (x ,y )] F (u ,v ) MN
f (x ,y ) e x y
0 0
M 1 N 1
j 2 (
ux vy ) M N
F [F (u ,v )] f (x ,y )
图像增强并不考虑图像质量下降的原因，只是将图像中感兴趣的重 要特征有选择性的突显出来，同时衰减不需要的特征，目的就是提 高图像的可懂度。
增强方法有频率域和空间域，而我们今天要做的是频率域的增强
1 消除噪声
改善图像的视觉效果
包括内 容
2 突出边缘
有利于识别和处理
3
频率域增强的具体方法
假定原图像为f(x,y),经傅立叶变换为F(u,v),频率域增强就是选择合适 的滤波器H(u,v)对F(u,v)的频谱成分进行调整，然后经傅立叶逆变换 得到增强的图像g(x,y)。下图是频率域增强的一般过程：
以下分别是二维快速傅立叶逆变换Butterworth 低通滤波和Butterworth高通通滤波的函数
2015/12/27
1.在军事应用 中，增强红外 图像提取我方 感兴趣的敌军 目标
2.在医学应用中， 增强X射线所拍摄 的患者脑部、胸 部图像确定病症 的准确位置
3.在空间应用中 ，对用太空照相 机传来的月球图 片进行增强处理 改善图像的质量
Butterworth滤波的特点
• 一阶Butterworth滤波器没有振铃现象 • 二阶阶Butterworth滤波器有微小的振铃现象 • 当阶数n充分大时， Butterworth滤波器变成 理想低通滤波器
2015/12/27
Butterworth低通滤波
原图 处理后的图
数字图像处理实习小组课题
图像
频率域 增强
December 14 2014 小组成员：袁某人 xxx xxx
小组分工
算法实现：全体小组人员
PPT制作：xx，xx，xx
演讲人：袁某人
2
1
2 3
对于一幅图像，影响图像质量清晰程度有很多因素： 室外光照度不均匀会造成图像灰度过于集中；摄像头获得的图像经过数/模转换，线路传 输时都会产生噪声污染。 图像质量不可避免降低，轻者变为图像伴有噪点，难于看清图 像细节；重者图像模糊不清，连大概物体面貌轮廓都难以看清。 因此，对图像进行分析处理之前，必须对图像进行改善，即增强图像。
4.在农业应用中， 增强遥感图像了 解农作物的分布
应用
5.在交通应用中， 对大雾天气图像 进行增强，加强 车牌、路标等重 要信息进行识别 6.在数码相机中， 增强彩色图像可 以减少光线不均、 颜色失真等造成 的图像退化现象
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谢
thanks
Leabharlann Baidu
2015/12/27
蝶形算法
2015/12/27
我们小组所选的滤波器H(u,v)
1
Butterworth低通滤波器
2
Butterworth高通滤波器
n阶Butterworth低通滤波器 的传递函数为：
n阶Butterworth低通滤波器 的传递函数为：
H (u ,v )
1 (1 [D(u ,v ) / Do]
1
F (u ,v ) e u v
0 0
M 1
N 1
j 2 (
ux vy ) M N
式中：u, x=0, 1, 2, …, M-1；v, y=0, 1, 2, …, N-1；x, y为空域变量，u,v为频域变量。
5
蝶形算法
• 直接根据傅立叶的定义计算图像的傅里叶变换，傅立叶逆变换的 时间复杂度是非常大的，可利用傅立 叶变换的相位因子的对称 和周期性简化算法，进行快速傅里叶变换，大大的提高了效率， 该算法被称为蝶形算法 • 进行二维傅立叶变换或傅立叶逆变换时，采用先对X方向进行傅 立叶变换，然后对Y方向进行傅立叶变换，然后对变换后的数据 进行转置即可
2015/12/27
Butterworth高通滤波
原图 处理后的图
2015/12/27
Butterworth高通滤波
原图 处理后的图
2015/12/27
对傅立叶逆变换后数据的处理函数
2015/12/27
进行频域处理的几个函数
快速傅立叶变换：
二维快速傅立叶变换：
2015/12/27
进行频域处理的几个函数
2
)
H (u ,v )
1 (1 [D(u ,v ) / Do ]
2
)
其中：
Do为设置的半径
滤波
傅里叶变换得到是一组复数（实部+虚部），选择 适当的半径进行滤波，滤波时滤波器分别对它的实部和 虚部进行Butterworth低通滤波和Butterworth高通通滤 波 对滤波后的数据再进行傅立叶逆变换，得到的数 组也为复数，取复数的摸为图像的像素值，大于255 的值用255代替
H(u,v)
f(x,y)——>F(u,v)——>F(u,v)H(u,v)——>g(x,y)
滤波
DFT
IDFT
二维傅里叶变换:
1 F [f (x ,y )] F (u ,v ) MN
f (x ,y ) e x y
0 0
M 1 N 1
j 2 (
ux vy ) M N
F [F (u ,v )] f (x ,y )
图像增强并不考虑图像质量下降的原因，只是将图像中感兴趣的重 要特征有选择性的突显出来，同时衰减不需要的特征，目的就是提 高图像的可懂度。
增强方法有频率域和空间域，而我们今天要做的是频率域的增强
1 消除噪声
改善图像的视觉效果
包括内 容
2 突出边缘
有利于识别和处理
3
频率域增强的具体方法
假定原图像为f(x,y),经傅立叶变换为F(u,v),频率域增强就是选择合适 的滤波器H(u,v)对F(u,v)的频谱成分进行调整，然后经傅立叶逆变换 得到增强的图像g(x,y)。下图是频率域增强的一般过程：
以下分别是二维快速傅立叶逆变换Butterworth 低通滤波和Butterworth高通通滤波的函数
2015/12/27
1.在军事应用 中，增强红外 图像提取我方 感兴趣的敌军 目标
2.在医学应用中， 增强X射线所拍摄 的患者脑部、胸 部图像确定病症 的准确位置
3.在空间应用中 ，对用太空照相 机传来的月球图 片进行增强处理 改善图像的质量