图像频域增强滤波.ppt
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1、图像滤波处理,第四章 数字图像处理中的 滤波器设计,图像处理中的滤波器设计,序言 一、低通滤波器法 二、高通滤波器法 三、带通和带阻滤波器法 四、同态滤波 五、维纳估计器 六、匹配检测器 要点总结 上机实习,CH11 图像处理中的滤波器设计,序言,1 低通滤波器法,1)原理 2)理想低通滤波器 3)巴特沃思低通滤波器 4)指数低通滤波器,1 低通滤波器法,1)原理,Lenna,加入高斯噪声的Lenna,1 低通滤波器法,Lenna的谱图像,有高斯噪声Lenna的谱图像,1 低通滤波器法,结论:图像的边缘和其他尖锐跳跃(如噪声)对傅立叶变换的高频分量有很大贡献; 方法:通过一个线性系统,频域上对
2、一定范围高频分量进行衰减能够达到平滑化; 这种线性系统称为低通滤波器法。,1 低通滤波器法,2)理想低通滤波器(ILPF) 定义:以D0为半径的圆内所有频率分量无损的通过,圆外的所有频率分量完全衰减。 D0又称为截止频率。,注意D0的物理意义,1 低通滤波器法,H(u,v),1 低通滤波器法,信号能量ET :将u,v=0,1,N-1的每一点(u,v)的能量相加起来得到傅立叶信号能量ET 。,如何确定D0?,1 低通滤波器法,举例:观察有高斯噪声Lenna图像的傅立叶谱和不同半径下的谱图像的信号能量。,1 低通滤波器法,D0=5,有高斯噪声的Lenna图像,1 低通滤波器法,D0=10,D0=2
3、0,1 低通滤波器法,D0=50,有高斯噪声的原Lenna图像,1 低通滤波器法,问题: (1)模糊 对于半径为5,包含了全部90%的能量。但严重的模糊表明了图片的大部分边缘信息包含在滤波器滤去的10%能量之中。随着滤波器半径增加,模糊的程度就减少。 模糊产生的原理:根据卷积定理 ILPF的空域图像,1 低通滤波器法,频域上的滤波相当于空域 上的卷积。即相当复杂图像 中每个象素点 简单复制过程。 因此导致图像 的模糊。当D 增加时环半径 也增加,模糊 程度减弱。,1 低通滤波器法,(2)振铃 ILPF空域上冲激响应卷积产生两个现象: 一是边缘渐变部分的对比度; 二是边缘部分加边(ringing
4、)。 其原因是冲激响应函数的多个过零点。,1 低通滤波器法,1 低通滤波器法,3)巴特沃思低通滤波器(BLPF),1 低通滤波器法,1 低通滤波器法,D0=10,1 低通滤波器法,D0=20,D0=50,1 低通滤波器法,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。,1 低通滤波器法,4)指数低通滤波器(elpf) 性质:比相应的巴特沃思滤波器要稍微模糊,但没有振铃现象。,1 低通滤波器法,1 低通滤波器法,D0=10,1 低通滤波器法,D0=20,D0=50,2 高通滤波器法,1)原理 2)理想高通滤波器 3)巴特沃思高
5、通滤波器 4)指数高通滤波器 5)高斯差分滤波器,2 高通滤波器法,1)原理 图像锐化处理的目的是使模糊图像变得清晰。 通常图像模糊是由于图像受到平均或积分运算,因此图像锐化采用微分运算。 在频域处理上,即采用高通滤波器法。 注意:进行处理的图像必须有较高的信噪比,否则图像锐化后,图像信噪比会更低。,2 高通滤波器法,2)理想高通滤波器(IHPF),2 高通滤波器法,2 高通滤波器法,3)巴特沃思高通滤波器(BHPF),2 高通滤波器法,2 高通滤波器法,4)指数高通滤波器(EHPF),2 高通滤波器法,2 高通滤波器法,原图,IHPF,BHPF,EHPF,2 高通滤波器法,有噪声的图,采用B
6、HPF高通滤波后,信噪比变小。,2 高通滤波器法,5)高斯差分滤波器(DoG,Difference of Gaussian),2 高通滤波器法,2 高通滤波器法,3 带通和带阻滤波器法,1)理想的带通滤波器,3 带通和带阻滤波器法,3 带通和带阻滤波器法,2)理想的带阻滤波器,3 带通和带阻滤波器法,3 带通和带阻滤波器法,3)通用带通滤波器,3 带通和带阻滤波器法,3 带通和带阻滤波器法,4)巴特沃斯带通滤波器,3 带通和带阻滤波器法,4)伪彩色处理 空域上的灰度彩色变换函数,3 带通和带阻滤波器法,3 带通和带阻滤波器法,频域上的伪彩色处理(举例) 低通滤波器:以围绕图像能量90的圆作为截
7、止点,半径为5,傅立叶反变换后作为红色分量; 带通滤波器:以围绕图像能量83的圆作为截止点,带宽以围绕图像能量93的圆,半径为4到20,傅立叶反变换后作为兰色分量; 高通滤波器:以围绕图像能量95的圆作为截止点,半径为50,傅立叶反变换后作为绿色分量;,3 带通和带阻滤波器法,4 同态滤波,目的:正常图象是在均匀光强度情况下获得的图象,实际上光照射是不均匀,或光强范围动态太大。 方法:为解决光照不均匀的影响,可用同态滤波来解决。 原理: 光照下景物图象的模型 f(x,y)=fi(x,y)fr(x,y) fi(x,y):随空间位置不同的光强分量 fr(x,y):景物反射到眼睛的图象 f(x,y)
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