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圖像增強(qiáng)第四講頻域增強(qiáng)詳解演示文稿當(dāng)前1頁,總共59頁。優(yōu)選圖像增強(qiáng)第四講頻域增強(qiáng)當(dāng)前2頁,總共59頁。當(dāng)前3頁,總共59頁。當(dāng)前4頁,總共59頁。當(dāng)前5頁,總共59頁。當(dāng)前6頁,總共59頁。當(dāng)前7頁,總共59頁。當(dāng)前8頁,總共59頁。當(dāng)前9頁,總共59頁。當(dāng)前10頁,總共59頁。當(dāng)前11頁,總共59頁。當(dāng)前12頁,總共59頁。
噪聲主要集中在高頻部分,為去除噪聲改善圖像質(zhì)量,濾波器采用低通濾波器H(u,v)來抑制或衰減高頻成分,通過低頻成分,然后再進(jìn)行逆傅立葉變換獲得濾波圖像,就可達(dá)到平滑圖像的目的。
常用的頻率域低濾波器H(u,v)有:理想濾波器、巴特沃思濾波器、指數(shù)低通濾波器。這幾種濾波器涵蓋了從非常尖銳(理想濾波器)到非常平坦(指數(shù)低通濾波器)范圍的濾波函數(shù)。巴特沃思濾波器有一個參數(shù),稱為濾波器“階數(shù)”,當(dāng)此參數(shù)的值較高時,巴特沃思濾波器接近理想濾波器。頻率域平滑當(dāng)前13頁,總共59頁。
假定原圖像為f(x,y),經(jīng)傅立葉變換為F(u,v)。頻率域增強(qiáng)就是選擇合適的濾波器H(u,v)對F(u,v)的頻譜成分進(jìn)行處理,然后經(jīng)逆傅立葉變換得到增強(qiáng)的圖像g(x,y)。
頻率域增強(qiáng)的一般過程如下:
f(x,y)
F(u,v)
F(u,v)H(u,v)
g(x,y)
DFT(discreteFouriertransform)IDFT(inversediscreteFouriertransform)4.4.1頻域圖像增強(qiáng)基礎(chǔ)DFTH(u,v)
IDFT
濾波當(dāng)前14頁,總共59頁。15頻域圖像增強(qiáng)f(x,y)和h(x,y)卷積定義為:有:卷積理論是頻域技術(shù)的基礎(chǔ)。設(shè)函數(shù)f(x,y)與線性位不變算子h(x,y)的卷積結(jié)果是g(x,y),即g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)。當(dāng)前15頁,總共59頁。16設(shè)頻率域增強(qiáng)主要步驟:(1)計(jì)算需要增強(qiáng)圖的傅里葉變換;(2)將其與1個轉(zhuǎn)移函數(shù)(根據(jù)需要設(shè)計(jì))相乘;(3)再將結(jié)果傅里葉反變換以得到增強(qiáng)的圖像。常用的頻域增強(qiáng)方法有:低通濾波、高通濾波、帶通和帶阻濾波、同態(tài)濾波等則根據(jù)卷積定理在頻域有:當(dāng)前16頁,總共59頁。圖4-1
頻域低通濾波法的處理過程空域模板平滑法等效于頻域低通濾波法[證]若選用平滑模板則平滑公式為即g(m,n)=1/9[f(m-1,n-1)+f(m-1,n)+f(m-1,n+1)+f(m,n-1)+f(m,n)+f(m,n+1)f(m+1,n-1)+f(m+1,n)+f(m+1,n+1)]4.4.2頻域低通濾波當(dāng)前17頁,總共59頁??蓪懗鰧?yīng)的Z變換式:
以和代入上式,圖4.4.2加權(quán)平均模板的頻率響應(yīng)得到傅立葉變換式:當(dāng)時,具有最大值1,這說明“直流”分量即圖像的灰度平均值處理前后不變;當(dāng)或時,具有最小值0,即高頻得到最大程度的抑制。
當(dāng)前18頁,總共59頁。(a)原圖像;(b)頻譜(r=5,11,45,68);(c)(f)低通濾波(r=5,11,45,68)
低通濾波法舉例當(dāng)前19頁,總共59頁。20低通濾波一、理想低通濾波器(ILPF)理想低通濾波器剖面圖和透視圖式中,D0為截止頻率,D(u,v)為頻率平面上的點(diǎn)(u,v)到原點(diǎn)的距離當(dāng)前20頁,總共59頁。當(dāng)前21頁,總共59頁。當(dāng)前22頁,總共59頁。(2)理想低通濾波器可以用計(jì)算機(jī)模擬實(shí)現(xiàn),但卻不能用電子元器件來實(shí)現(xiàn)。(3)理想低通濾波器平滑處理的概率清晰,但在處理過程中會產(chǎn)生較嚴(yán)重的模糊和振鈴現(xiàn)象,D0越小,這種現(xiàn)象越嚴(yán)重。當(dāng)前23頁,總共59頁。振鈴效應(yīng)(Ringingeffect)振鈴效應(yīng)的典型表現(xiàn)是在圖像灰度劇烈變化的臨域出現(xiàn)類吉布斯(Gibbs)分布--(滿足給定約束條件且熵最大的分布)的震蕩。振鈴效應(yīng)是由于在圖像處理中選取了不適當(dāng)?shù)膱D像模型造成的;振鈴效應(yīng)產(chǎn)生的直接原因是圖像信息量的丟失,尤其是高頻信息的丟失。當(dāng)前24頁,總共59頁。25理想低通濾波器效果原始圖像傅里葉頻譜截?cái)囝l率:5截?cái)囝l率:15截?cái)囝l率:45截?cái)囝l率:65當(dāng)前25頁,總共59頁。26低通濾波二、n階巴特沃斯低通濾波器(BLPF)巴特沃斯低通濾波器剖面圖和透視圖當(dāng)前26頁,總共59頁。
它的特性是連續(xù)性衰減,而不象理想濾波器那樣陡峭變化,即明顯的不連續(xù)性。因此采用該濾波器濾波在抑制噪聲的同時,圖像邊緣的模糊程度大大減小,沒有振鈴效應(yīng)產(chǎn)生。
當(dāng)前27頁,總共59頁。28低通濾波器量化灰度級圖像除虛假輪廓比較截?cái)囝l率35理想低通濾波明顯的振鈴現(xiàn)象
截?cái)囝l率35巴特沃斯低通濾波
當(dāng)前28頁,總共59頁。29巴特沃斯低通濾波器圖像+鹽椒噪聲
濾波效果截?cái)囝l率20結(jié)果
當(dāng)前29頁,總共59頁。巴特沃茲低通濾波器又稱為最大平坦濾波器。它與理想低通濾波器不同,它的通帶和阻帶之間沒有明顯得不連續(xù)性。也就是說,在通帶和阻帶之間有一個平滑的過渡帶。通常把H(u,v)下降到某一值得那點(diǎn)定位截止頻率D0。與理想低通濾波器的處理結(jié)果相比,巴特沃茲濾波器處理的圖像模糊程度減少,因?yàn)樗腍(u,v)不是陡峭的截止特性,它的尾部會包含大量的高頻成分。另外經(jīng)巴特沃茲低通濾波器處理的圖像將不會有振鈴現(xiàn)象。這是由于在濾波器的通帶和阻帶之間有一平滑過渡的緣故。當(dāng)前30頁,總共59頁。當(dāng)前31頁,總共59頁。當(dāng)前32頁,總共59頁。當(dāng)前33頁,總共59頁。當(dāng)前34頁,總共59頁。當(dāng)前35頁,總共59頁。當(dāng)前36頁,總共59頁。當(dāng)前37頁,總共59頁。當(dāng)前38頁,總共59頁。39高通濾波1、理想高通濾波器(IHPF)理想高通濾波器剖面圖和透視圖當(dāng)前39頁,總共59頁。通過高通濾波正好把以D0為半徑的圓內(nèi)的頻率成分衰減掉,對圓外的頻率成分則無損通過??梢酝ㄟ^計(jì)算機(jī)模擬實(shí)現(xiàn),但不可能用電子元器件實(shí)現(xiàn)。當(dāng)前40頁,總共59頁。當(dāng)前41頁,總共59頁。42高通濾波2、n階巴特沃斯高通濾波器(BHPF)巴特沃斯高通濾波器剖面圖和透視圖當(dāng)前42頁,總共59頁。當(dāng)前43頁,總共59頁。當(dāng)前44頁,總共59頁。當(dāng)前45頁,總共59頁。當(dāng)前46頁,總共59頁。當(dāng)前47頁,總共59頁。當(dāng)前48頁,總共59頁。當(dāng)前49頁,總共59頁。當(dāng)前50頁,總共59頁。當(dāng)前51頁,總共59頁。當(dāng)前52頁,總共59頁。當(dāng)前53頁,總共59頁。當(dāng)前54頁,總共59頁。當(dāng)前55頁,總共59頁。在實(shí)際工作中,存在一類圖像,灰度級動態(tài)范圍很大,即黑的部分很黑,白的部分很白,而感興趣的某部分物體灰度級范圍又小,分不清物體的灰度層次和細(xì)節(jié)采用一般的灰度線性變換是不行的,因?yàn)閿U(kuò)展灰度級雖可以提高物體圖像的反差,但會使動態(tài)范圍更大,而壓縮灰度級,雖可以減少動態(tài)范圍,但物體灰度層次和細(xì)節(jié)都不清晰采用圖像同態(tài)濾波方法,如果使用合適的濾波特性函數(shù),可以達(dá)到既壓縮灰度動態(tài)范圍,又能讓感興趣的物體部分灰度級擴(kuò)展,從而使圖像清晰。同態(tài)濾波當(dāng)前56頁,總共59頁。反射分量集中在高頻段,描述景物的細(xì)節(jié),與照明無關(guān)同態(tài)濾波是一種在頻域中同時將圖像亮度范圍進(jìn)行壓縮和將圖像對比度進(jìn)行增強(qiáng)的方法-即把頻率過濾和灰度變換結(jié)合起來以圖像的照明反射模型作為頻域處理的基礎(chǔ),設(shè)自然景物的圖像f(x,y)可以表示成它的照度分量fi(x,y)與反射分量fr(x,y)的乘積照度分量集中在低頻段,描述景物的照明,與景物無關(guān)由于傅立葉變換是線性變換,無法將兩個分量分開,即當(dāng)前57頁,總共59頁。一幅圖像是由光源的照度分量(也稱照度場)和目標(biāo)場的反射分量組成,即只要我們能從中
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