数字图像处理与分析 第3章 图像变换

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数字图像处理实验一图像FFT 和DCT变换

数字图像处理实验一图像FFT 和DCT变换

课程名称数字图像处理与分析实验项目实验一图像FFT 和DCT变换实验地点实验学时实验类型指导教师实验员专业班级学号姓名年月日教师评语一、实验目的及要求1、了解图像变换的意义和手段;2、熟悉傅里叶变换的孩本性质;3、热练掌握FFT方法反变换;4、通过实验了解二维频谱的分布特点;5、通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅立叶变换。

二、实验原理与内容1、应用傅立叶变换进行图像处理傅里叶变换是线性系统分析的一个有力工具,它能够定量地分析诸如数字化系统、采样点、电子放大器、卷积滤波器、噪音和显示点等的作用。

通过实验培养这项技能,将有助于解决大多数图像处理问题。

对任何想在工作中有效应用数字图像处理技术的人来说,把时间用在学习和掌握博里叶变换上是很有必要的。

2、傅立叶(Fourier)变换的定义对于二维信号,二维Fourier变换定义为:二维离散傅立叶变换为:图像的傅立叶变换与一维信号的傅立叶变换变换一样,有快速算法,具体参见参考书目,有关傅立叶变换的快速算法的程序不难找到。

实际上,现在有实现傅立叶变换的芯片,可以实时实现傅立叶变换。

3利用MA TLAB软件实现数字图像傅立叶变换的程序。

三、实验软硬件环境装有MATLAB软件的电脑四、实验过程(实验步骤、记录、数据、分析)1、FFT实验代码:I=imread('11.jpg'); f=I(:,:,1);imshow(f,'InitialMagnification','fit'); %确定像素值的显示范围title('yuantu');F=fft2(f); %二维傅立叶变换F1=fft2(f,256,256);%补零操作的二维傅立叶变换F2=log(abs(F1));%对F1的幅值取对数figure,subplot(1,2,1),imshow(F1,[-1 5],'InitialMagnification','fit'); colormap(jet); title('ftttu256*256'); subplot(1,2,2),imshow(F2,[-1 5],'InitialMagnification','fit'); colormap(jet); title('logabsffttu');figure,imshow(ifft2(F),[ ],'InitialMagnification','fit'); title('iffttu');figure,imshow(ifft2(F1),[ ],'InitialMagnification','fit'); title('iffttu256*256');运行结果:分析:fit的设置把原图以灰度图像输出,由原图和FFT 变换图对比可知,变换之后,灰度变低。

数字图像处理 第三章 图像变换PPT课件

数字图像处理 第三章 图像变换PPT课件

【例3.1】求图3.1所示函数的傅里叶变换。
A, xX, yY
f(x,y) 0,
其他
解:F (u,v)∞∞ f(x,y)ej2π(u x vy)d xd yAXej2π u xd xYej2π vyd y
∞ ∞
0
0
A X Ysin (π u X )ejπ u xsin (π vY)ejπ vy
D [ f( x F ,y ) 1 ( ) T x y ] F ( u M /2 ,v N /2 )
原点F(0,0)被设置在 u = M/2和v = N/2上。
如果是一幅图像,在原点的傅里叶变换 F(0,0)等于图像的平均灰度级,也称作频率 谱的直流成分。
.
Slide 14
3.离散卷积定理
② 幅度谱|F(u, v)|关于原点对称。 ③ 图像f (x, y)平移后,幅度谱不发生变化
,仅有相位发生变化。
.
Slide 9
3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质
1.变换可分离性
二维DFT可以用两个可分离的一维DFT之积表示:
F (u,v)M 1M x 0 1ej2π u x/MN 1N y 0 1f(x,y)ej2π vy/NM 1 M x01F(x,v)ej2πux/M
.
Slide 37
(2) 对偶节点的计算
在流程图中把标有 xl (k ) 的点称为节点。其中下标 l 为列数,也就是第几次迭代,例如,x1(k) 则说明它
是第一次迭代的结果。 k代表流程图中的行数,也
就是序列的序号数。其中每一节点的值均是用前一 节点对计算得来的。
.
Slide 38
在蝶式流程图中,把具有相同来源的一对节
x2(1) x1(1)W80x1(3)

数字图像处理与分析

数字图像处理与分析

数字图像处理与分析数字图像处理与分析是一门涉及到数字信号处理、计算机科学、数学和物理学等多个领域的交叉学科。

它使用计算机对数字图像进行处理、分析和应用,既可以改善图像的质量,也可以提取出有用的信息并进行量化分析。

随着数字摄影技术的发展和计算机技术的普及,数字图像处理与分析在生产制造、医学、航空航天、气象地理等领域里得到了广泛的应用。

一、数字图像基础数字图像是由像素点组成的二维阵列,每个像素点代表一个灰度值或颜色值。

图像的分辨率取决于像素的数量,不同的颜色模式可以用不同的方式表示图像中像素的颜色。

灰度图像中每个像素用一个8位二进制数(称为灰度值)表示图像中的亮度,颜色图像则需要三个颜色通道来表示每个像素的颜色。

在数字图像中,可以通过使用图像处理算法来改善图像质量、增强图像细节、提取图像特征以及进行图像分析等处理。

二、图像处理算法图像处理算法是指将数字图像处理任务转换为数学运算的方法。

常见的图像处理算法包括:图像平滑、图像锐化、边缘检测、二值化、形态学处理、频域处理和特征提取等。

其中,图像平滑是为了平滑噪声和细节而进行的处理,图像锐化则是为了提高图像边缘的清晰度和对比度;边缘检测用于在图像中找到物体的边缘并提取有用信息;二值化将图像中的灰度值转换为黑白值,常用于目标检测;形态学处理可以用于填充、锐化、膨胀、腐蚀等操作;频域处理可以在频域中进行图像滤波、增强、去除噪声等处理;特征提取是从图像中提取有意义的信息,用于进一步分析和识别目标等。

三、图像分析图像分析是指使用图像处理算法自动或半自动地解释和理解图像。

图像分析的目的是将数字图像转换为可用于决策和控制的信息,常用于图像识别、目标检测和量化分析等领域。

图像识别可以通过对目标的特征进行匹配来实现,如通过比对目标的轮廓或纹理来进行分类。

目标检测可通过在图像中寻找符合目标特征的像素来实现,如寻找颜色、大小或形状等特征。

量化分析可通过对目标的特征数据进行统计和分析来实现,如测量目标大小、形状、颜色或纹理等。

数字图像处理_图像的频域变换处理

数字图像处理_图像的频域变换处理

图像的频域变换处理1 实验目的 1. 掌握Fourier ,DCT 和Radon 变换与反变换的原理及算法实现,并初步理解Fourier 、Radon和DCT 变换的物理意义。

2、 利用傅里叶变换、离散余弦变换等处理图像,理解图像变换系数的特点。

3、 掌握图像的频谱分析方法。

4、 掌握图像频域压缩的方法。

5、 掌握二维数字滤波器处理图像的方法。

2 实验原理1、傅里叶变换 fft2函数:F=fft2(A);fftshift 函数:F1=fftshift(F);ifft2函数:M=ifft2(F);2、离散余弦变换:dct2函数 :F=dct2(f2);idct2函数:M=idct2(F);3、 小波变换对静态二维数字图像,可先对其进行若干次二维DWT 变换, 将图像信息分解为高频成分H 、V 和D 和低频成分A 。

对低频部分A ,由于它对压缩的结果影响很大,因此可采用无损编码方法, 如Huffman 、 DPCM 等;对H 、V 和D 部分,可对不同的层次采用不同策略的向量量化编码方法,这样便可大大减少数据量,而图像的解码过程刚好相反。

(1)dwt2[CA,CH,CV,CD]=dwt2(X,’wname’)[CA,CH,CV,CD]=dwt2(X,LO_D,HI_D’)()()⎰⎥⎦⎤⎢⎣⎡-ψ=dt a b t t Rf a 1b ,a W *()⎪⎭⎫ ⎝⎛-ψ=ψa b t a 1t b ,a 112()00(,)[(,)](,)ux vy M N j M N x y f x y eF f x y F u v π---+====∑∑1100(21)(21)(,)(,)()()cos cos 22M N x y x u y v F u v f x y C u C v M Nππ--==++=∑∑CA 图像分解的近似分量,CH 水平分量,CV 垂直分量,CD 细节分量; dwt2(X,’wname ’) 使用小波基wname 对X 进行小波分解。

《数字图像处理》习题参考答案与解析

《数字图像处理》习题参考答案与解析

《数字图像处理》习题参考答案第1 章概述1.1 连续图像和数字图像如何相互转换?答:数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。

这样,数字图像可以用二维矩阵表示。

将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像(连续图像)信号,再由模拟/数字转化器(ADC)得到原始的数字图像信号。

图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。

在空间将连续坐标过程称为离散化,而进一步将图像的幅度值(可能是灰度或色彩)整数化的过程称为量化。

1.2 采用数字图像处理有何优点?答:数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点:1.具有数字信号处理技术共有的特点。

(1)处理精度高。

(2)重现性能好。

(3)灵活性高。

2.数字图像处理后的图像是供人观察和评价的,也可能作为机器视觉的预处理结果。

3.数字图像处理技术适用面宽。

4.数字图像处理技术综合性强。

1.3 数字图像处理主要包括哪些研究内容?答:图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理,它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。

1.4 讨论数字图像处理系统的组成。

列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。

答:如图1.8,数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的信息系统。

图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。

图像处理硬件主要由图像输入设备、图像运算处理设备(微计算机)、图像存储器、图像输出设备等组成。

软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。

图1.8 数字图像处理系统结构图11.5 常见的数字图像处理开发工具有哪些?各有什么特点?答.目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++(面向对象可视化集成工具)和 MATLAB 的图像处理工具箱(Image Processing Tool box)。

两种开发工具各有所长且有相互间的软件接口。

数字图像处理知识点总结

数字图像处理知识点总结

数字图像处理知识点总结第二章:数字图像处理的基本概念2.3 图像数字化数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的数字图像的过程。

包括:采样和量化。

2.3.1、2.3.2采样与量化1.采样:将空间上连续的图像变换成离散点。

(采样间隔、采样孔径)2.量化:采样后的图像被分割成空间上离散的像素,但是灰度是连续的,量化就是将像素灰度转换成离散的整数值。

一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级。

二值图像是灰度级只有两级的。

(通常是0和1)存储一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间:(bit)2.3.3像素数、量化参数与数字化所得到的数字图像间的关系1.一般来说,采样间隔越大,所得图像像素数越少,空间分辨率低,质量差,严重时会出现国际棋盘效应。

采样间隔越小,所的图像像素数越多,空间分辨率高,图像质量好,但是数据量大。

2.量化等级越多,图像层次越丰富,灰度分辨率高,图像质量好,但数据量大。

量化等级越少,图像层次欠丰富,灰度分辨率低,会出现假轮廓,质量变差,但数据量小。

2.4 图像灰度直方图2.4.1定义灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率,反映灰度分布情况。

2.4.2性质(1)只能反映灰度分布,丢失像素位置信息(2)一幅图像对应唯一灰度直方图,反之不一定。

(3)一幅图像分成多个区域,多个区域的直方图之和是原图像的直方图。

2.4.3应用(1)判断图像量化是否恰当(2)确定图像二值化的阈值(3)物体部分灰度值比其他部分灰度值大的时候可以统计图像中物体面积。

(4)计算图像信息量(熵)2.5图像处理算法的形式2.5.1基本功能形式(1)单幅->单幅(2)多幅->单幅(3)多幅/单幅->数字或符号2.5.2图像处理的几种具体算法形式(1)局部处理(邻域,如4-邻域,8-邻域)(移动平均平滑法、空间域锐化等)(2)迭代处理反复对图像进行某种运算直到满足给定条件。

(3)跟踪处理选择满足适当条件的像素作为起始像素,检查输入图像和已得到的输出结果,求出下一步应该处理的像素。

数字图像处理 03图像变换(DCT&DWT变换)

数字图像处理  03图像变换(DCT&DWT变换)

3.3.1 一维离散余弦变换
正变换: f (x)为一维离散函数, x = 0,1,",N −1
∑ F (0) =
1
N −1
f (x) ,
N x=0
u=0
∑ F (u) =
2 N
N −1 x=0
f
(
x)
cos
⎡ ⎢⎣
π
2N
(2x
+
1)u
⎤ ⎥⎦
,
u = 1,2,", N −1
反变换:
∑ f (x) =
+ 1)u
⎤ ⎥⎦
∑ +
2 N
N −1 v=1
F
(0,
v)
cos⎢⎣⎡
π
2N
(2 y +1)v⎥⎦⎤
∑ ∑ +
2 N
N −1 u =1
N −1 v=1
F
(u,
v)
cos⎢⎣⎡
π
2N
(2x
+ 1)u ⎥⎦⎤
cos⎢⎣⎡
π
2N
(2 y
+ 1)v ⎥⎦⎤
6
数字图像处理讲义,2006,陈军波©中南民族大学
3.3离散余弦变换(DCT)
23
数字图像处理讲义,2006,陈军波©中南民族大学
3.4 小波变换简介
S
滤波器组
低通
高通
A
D
图3-19 小波分解示意图
24
数字图像处理讲义,2006,陈军波©中南民族大学
3.4 小波变换简介
在小波分析中,近似值是大的缩放因子计算的系数,表示信 号的低频分量,而细节值是小的缩放因子计算的系数,表示信号 的高频分量。实际应用中,信号的低频分量往往是最重要的,而 高频分量只起一个修饰的作用。如同一个人的声音一样, 把高频 分量去掉后,听起来声音会发生改变,但还能听出说的是什么内 容,但如果把低频分量删除后,就会什么内容也听不出来了。

数字图像处理 03图像变换(沃尔什变换)

数字图像处理  03图像变换(沃尔什变换)

6
数字图像处理讲义,2006,陈军波©中南民族大学
3.2.2 Walsh函数
WW (0,t) = 1 WW (1, t ) = R (1, t ) WW (2, t ) = R (2, t ) ⋅ R (1, t ) WW (3, t) = R (2, t)
W W ( 0 , t ) +1
-1 W W (1, t ) +1
t 1
WaWlsWh(序7,的t ) W= Ral(s3h,函t ) 数的特点: R(数1(1)的,是t )是完+-11偶备函的数正,交序函号数为,奇序数号1的为t是偶
WW (4,t) WW (5, t)
t 1 1t
R奇( 2函, t )数+1;可用于正交变换。 t
-1
1
WW (6,t)
1t
R(2(3),一t ) 个+1周期内,过零点数与序号
WW (0, t ) = R (3, t ) 0 ⋅ R ( 2, t ) 0 ⋅ R (1, t ) 0 = 1
5 101 111
WW (1, t ) = R (3, t ) 0 ⋅ R ( 2, t ) 0 ⋅ R (1, t )1 = R (1, t )
6 110 101 7 111 100
WW ( 2, t ) = R (3, t ) 0 ⋅ R ( 2, t )1 ⋅ R (1, t )1 = R ( 2, t ) ⋅ R (1, t )
WW (0,t) =1 WW (1,t) = R(1,t) WW (2,t) = R(2,t)⋅ R(1,t) WW (3,t) = R(2,t) WW (4,t) = R(3,t)⋅ R(2,t) WW (5,t) = R(3,t)⋅ R(2,t)⋅ R(1,t) WW (6,t) = R(3,t)⋅ R(1,t) WW (7,t) = R(3,t)
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频率域信号 => 傅里叶反变换 => 输出信号
函数 F ( f )
函数 f (t )
3.1.1 一维傅里叶变换
一维(连续)傅里叶变换
条件:如果实变量函数f ( x) 是连续可积的,即



f ( x) dx , 且F u 是可积的,则傅里叶变换对一定存在。

一维傅里叶变换对表示为: F f ( x) F (u ) F
3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质
7.平均值
1 二维离散函数的平均值: ( x, y ) 2 f N 将u v 0代入离散傅立叶公式: 1 F (0,= 2 0) N 0) f ( x, y) f ( x, y)=F (0,
x 0 y 0 N 1 N 1
第3章 图像变换
3.1 傅里叶变换 3.2 离散余弦变换 3.3 小波变换及其应用
第3章 图像变换
信号处理方法: 时域分析法 频域分析法 特点:算术运算次数大大减少,可采用二维数字滤波技术 进行所需的各种图像处理
第3章 图像变换
频率通常是指某个一维物理量随时间变化快慢程度
的度量。
例如
交流电频率为50~60Hz(交流电压)
f e ( x, y ) * g e ( x, y ) Fe (u, v) Ge (u, v) f e ( x, y ) g e ( x, y ) Fe (u, v) * Ge (u, v)
3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质
1 2
幅值函数(傅里叶谱) 相角
I (u ) (u ) arctan R (u )
能量谱或能量谱:R 2 (u ) I 2 (u ) +
3.1.1 一维傅里叶变换
一维(连续)傅里叶变换
例1 f ( x ) 是一门函数 : A f ( x) 0 解: F (u ) (0 ≤ x ≤ X ) (x ≥ X ) f ( x )e -j2 πux dx Ae j2 πux dx A e j2πuX 1 j2πu e jπuX 尤拉公式: x sin 1 (e jx e jx ) 2j 求它的傅里叶变换
1
f ( x) exp[ j2πux ]dx

F (u )
f ( x) F (u ) exp[ j2πux ]du

j 1,
u—频率变量
3.1.1 一维傅里叶变换
一维(连续)傅里叶变换
f ( x)满足只有有限个间断点、有限个极值和 绝对可积的条件,并且F (u )也是可积的 复数形式 指数形式 F (u ) R (u ) jI (u ) F (u ) F (u ) e j ( u ) = F (u ) = R 2 (u ) I 2 (u ) +
5.旋转不变性
x r cos u w cos
y r sin v w sin
f ( x, y ) f (r , ),F (u, v) F ( w, )
例:
f (r , 0 ) F (, 0 )
1 F (u , v) N F ( x, v)e -j2πux / N
x 0 N 1
1 其中:F ( x, v) N [ N

y
N 1
f ( x, y )e -j2πvx / N ]
3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质
2.平移性 :
f ( x, y )e j2π(u0 x v0 y ) / N F (u u0 , v v0 )
3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质
基本性质:
1.可分离性
1 F ( u, v ) 2 N
e-j2πux / N f ( x, y )e-j2πvy / N
x 0 y 0
N 1
N 1
f ( x, y ) e-j2πux / N F (u, v )e j2πvy / N
图像中心化
u0 v0 N / 2 时
f ( x, y)(1)
x y
N N F (u , v ) 2 2
3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质
3.周期性
F (u, v) F (u aN , v bN ) f ( x, y ) f ( x aN , y bN )
3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质
4.共轭对称性
若 或
f * ( x, y ) f ( x, y ) f ( x , y ) F ( u , v )
则 存在 F * (u , v ) F (u , v )
-N/2
一个周期
N/2
3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质
f ( x, y)
x 0 y 0
N 1 N 1
3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质
8.离散卷积定理
f ( x, y ) * g ( x, y ) F (u, v) G (u, v) f ( x, y ) g ( x, y ) F (u, v) * G (u, v)
为防止卷积后发生交叠误差,需对离散的二维函数的定 义域加以扩展
2
3.1.2 二维离散傅里叶变换
二维连续函数 f(x,y) 的傅里叶变换
A, 例2:f ( x, y ) 0, F (u , v ) 0 ≤ x ≤ x0 , 0 ≤ y ≤ y0 其它

x0 0


y0
f ( x, y ) exp[-j2π(ux vy )]dxdy A exp[ j2π(ux vy )]dxdy
3.1.2 二维离散傅里叶变换
二维连续函数
F (u , v)

f ( x, y )的傅里叶变换


f ( x, y ) exp[ j2π(ux vy )]dxdy

f ( x, y )


F (u , v) exp[ j2π(ux vy )]dudv
变换在一个周期内进行。M,N表示图像f(x,y)在x,y方 向上具有大小不同的阵列。离散信号频谱、相谱、幅 谱分别表示为: F (u, v) F (u, v) e j (u ,v ) R(u, v) jI (u, v)
(u, v) arctan
I (u, v) R(u, v)
F (u, v) [ R 2 (u, v) I 2 (u, v)]1/ 2



X

0
X A e j2πux 0 j2πu A e jπuX e jπuX j2πu A sin(πuX )e jπuX πu
该傅里叶谱是一 sin c (u )函数
3.1.1 一维傅里叶变换
一维(连续)傅里叶变换
f ( x)
中波某电台1026kHz(无线电波)
第3章 图像变换
图像是二维信号,其坐标轴是二维空间坐标轴,
图像本身所在的域称为空间域(Space Domain)。
图像灰度值随空间坐标变化的快慢也用频率来度量,称为空
间频率(Spatial Frequency)。
第3章 图像变换
每一种变换都有自己的正交函数集,引入不同的变换 傅里叶变换 余弦变换 正弦变换
y0 0

0
0
A
x0
exp[ j2πux ]dx
exp[ j2πvy ]dy
sin(πux0 ) -jπux0 sin(πvy0 ) -jπvy0 Ax0 y0 e e πux0 πvy0 傅里叶谱: (u , v ) Ax0 y0 F sin(πux0 ) sin(πvy0 ) πux0 πvy0
3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质
6.分配性和比例性
傅立叶变换和反变换对于加法可以分配,而对乘法不行 F f1 ( x, y ) f 2 ( x, y ) F { f1 ( x, y )} F { f 2 ( x, y )} F f1 ( x, y ) f 2 ( x, y ) F { f1 ( x, y )} F { f 2 ( x, y )} 比例性: af ( x, y ) aF (u , v ) 1 u v f ( ax, by ) F( , ) ab a b 在空间比例尺寸的展宽,相应于频域比例尺度的压缩, 1 其幅值也减少为原来的 ab
u 0 v 0
N 1
N 1
3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质
F (u , v) Fx {Fy [ f ( x, y )]} Fy {Fx [ f ( x, y )]} f ( x, y ) Fu 1{Fv 1[ F (u, v)]} Fv 1{Fu 1[ F (u, v)]}
A
0
X
3.1.1 一维傅里叶变换
一维离散傅里叶变换
如果x(n)为一数字序列,则其离散傅里叶正反变换: 1 X ( m) N
N 1 m0
x(n)e
n 0 j
N 1
j
2πmn N
其中m 0,1, N 1 其中n 0,1, N 1
x(n) X (m)e
2πmn N
3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质
8.离散卷积定理
其二维离散卷积: f e ( x, y ) * g e ( x, y ) f e (m, n) g e ( x m, y n)
m0 n 0 M 1 N 1
式中:x 0,1, 2, M 1 周期:M * N
y 0,1, 2, N 1;
傅里叶变换的相角、傅里叶谱或功率谱可由下式给出: (u , v) arctan[ I (u, v) / R(u, v)] F (u , v) [ I 2 (u , v) R 2 (u , v)]1/ 2 E (u , v) F (u , v) I 2 (u , v) R 2 (u , v)
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