图像增强——频域增强定义和步骤.doc
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1、图像增强频域增强定义和步骤在进行图像处理的过程中,获取原始图像后,首先需要对图像进行预处理,因为在获取图像的过程中,往往会发生图像失真,使所得图像与原图像有某种程度上的差别。在许多情况下,人们难以确切了解引起图像降质的具体物理过程及其数学模型,但却能估计出使图像降质的一些可能原因,针对这些原因采取简单易行的方法,改善图像质量。图像增强一般不能增加原图像信息,只能针对一些成像条件,把弱信号突出出来,使一些信息更容易分辨。图像增强的方法分为频域法和空域法,空域法主要是对图像中的各像素点进行操作;而频域法是在图像的某个变换域内,修改变换后的系数,例如傅立叶变换、DCT 变换等的系数,对图像进行操作,
2、然后再进行反变换得到处理后的图像。下面具体对频域增强的方法进行介绍。频域增强定义和步骤频域增强是利用图像变换方法将原来的图像空间中的图像以某种形式转换到其它空间中,然后利用该空间的特有性质方便地进行图像处理,最后再转换回原来的图像空间中,从而得到处理后的图像。频域增强的主要步骤是:选择变换方法,将输入图像变换到频域空间;在频域空间中,根据处理目的设计一个转移函数并进行处理;将所得结果用反变换得到图像增强。低通滤波图像在传递过程中,由于噪声主要集中在高频部分,为去除噪声改善图像质量,滤波器采用低通滤波器H(u,v)来抑制高频成分,通过低频成分,然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像,就可达到平滑图像
3、的目的。在傅里叶变换域中,变换系数能反映某些图像的特征,如频谱的直流分量对应于图像的平均亮度,噪声对应于频率较高的区域,图像实体位于频率较低的区域等,因此频域常被用于图像增强。在图像增强中构造低通滤波器,使低频分量能够顺利通过,高频分量有效地阻止,即可滤除该领域内噪声。由卷积定理,低通滤波器数学表达式3为:G(u,v) = F(u,v)H(u,v) (1)式中,F(u,v)为含有噪声的原图像的傅里叶变换域;H(u,v)为传递函数;G(u,v)为经低通滤波后输出图像的傅里叶变换。假定噪声和信号成分在频率上可分离,且噪声表现为高频成分。H 滤波滤去了高频成分,而低频信息基本无损失地通过。选择合适的
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