数字图像处理频域处理PPT课件
合集下载
数字图像处理ppt课件
基于特征分类的辨认
总结词
通过提取图像中的特征，利用分类器对特征 进行分类，从而辨认图像的类别。
详细描写
基于特征分类的图像辨认方法是一种常用的 图像辨认方法。它通过提取图像中的特征， 如边缘、角点、纹理等，利用分类器如支持 向量机、神经网络等对特征进行分类，从而 辨认图像的类别。这种方法能够有效地提取 图像中的本质特征，并具有较强的鲁棒性，
纹理特征提取
灰度共生矩阵
通过分析图像中像素灰度值的空间依赖关系，形成共生矩阵，并从中提取出统 计特征，如对照度、能量和相关性等。该方法适用于描写图像的粗糙程度和方 向性。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波分量，通过分析小波系数的统计特性来提 取纹理特征。该方法能够有效地表示图像的细节信息和全局结构。
但特征提取和分类器的设计是关键。
基于深度学习的辨认
总结词
利用深度学习算法自动提取图像特征， 并进行分类辨认。
VS
详细描写
基于深度学习的图像辨认方法是目前研究 的热点。它利用深度学习算法如卷积神经 网络（CNN）等自动提取图像的特征， 并进行分类辨认。这种方法能够有效地从 原始图像中提取复杂的特征，并具有较高 的辨认准确率。但需要大量的标注数据进 行训练，且计算复杂度较高。
04
CATALOGUE
特征提取
颜色特征提取
颜色直方图
通过统计图像中不同颜色像素的数量 ，形成颜色直方图作为图像的颜色特 征。该方法简单、有效，适用于不同 光照和视角变化的场景。
颜色矩
利用图像颜色的散布信息，通过计算 一阶矩（均值）、二阶矩（方差）和 三阶矩（偏度）来表示颜色特征。该 方法对颜色突变和噪声不敏锐。
图像辨认
基于模板匹配的辨认
图像频域分析PPT课件
5、iffshift用于颠倒这种居中。 6、ifft2（F）用于计算傅里叶逆变换。
>> f=imread('Fig0403(a)(image).tif'); >> imshow(f) >> F=fft2(f); >> S=abs(F); >> imshow(S,[]) >> Fc=fftshift(F); >> imshow(abs(Fc),[]) >> S2=log(1+abs(Fc)); >> imshow(S2,[])
F=fft2（f，PQ（1），PQ(2)）; 3、生成一个大小为PQ（1）*PQ(2)的滤波函数H; 4、将变换乘以滤波函数：
G=H.*F; 5、获得G的傅里叶逆变换的实部：
g=real（ifft2（G））； 6、将左上角的矩形修剪为原始大小:
g=g(1:size(f,1):size(f,1))
4、4 从空间滤波器获得频域滤波器
4、6 锐化频域滤波器
基本的高通滤波器 Hhp（u，v)=1- Hhp（u，v)=
例：高通滤波 f=imread('Fig0413(a)(original_test_pattern).tif'); imshow(f) PQ=paddedsize(size(f)); D0=0.05*PQ(1); H=hpfilter('gaussian',PQ(1),PQ(2),D0); g=dftfilt(f,H); figure,imshow(g,[])
Magnitude
8 7 6 5 4 3 2 1 0 1
0.5
0 -0.5
Fy
数字图像处理课件ppt
06 数字图像处理的应用案例
人脸识别系统
总结词
人脸识别系统是数字图像处理技术的重要应 用之一，它利用计算机视觉和图像处理技术 识别人的面部特征，实现身份认证和安全监 控等功能。
详细描述
人脸识别系统通过采集输入的人脸图像，提 取出面部的各种特征，如眼睛、鼻子、嘴巴 等部位的形状、大小、位置等信息，并与预 先存储的人脸特征进行比对，从而判断出人 的身份。该系统广泛应用于门禁系统、安全
分类器设计
总结词
分类器设计是图像识别技术的核心，它通过训练分类器，使其能够根据提取的特征对图 像进行分类和识别。
详细描述
分类器设计通常采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络和决策树等。这些算法通 过训练数据集进行学习，并生成分类器模型，用于对新的未知图像进行分类和识别。
模式识别
总结词
模式识别是图像识别技术的最终目标，它通 过分类器对提取的特征进行分类和识别，实 现对图像的智能理解和处理。
源调查和环境监测。
计算机视觉
为机器人和自动化系统提供视 觉感知能力，用于工业自动化
、自主导航等。
数字图像处理的基本流程
特征提取
从图像中提取感兴趣的区域、 边缘、纹理等特征，为后续分 类或识别提供依据。
图像表示与压缩
将图像转换为易于处理和分析 的表示形式，同时进行数据压 缩，减少存储和传输成本。
预处理
详细描述
模式识别在许多领域都有广泛应用，如人脸 识别、物体识别、车牌识别等。通过模式识 别技术，可以实现自动化监控、智能安防、 智能驾驶等应用。随着深度学习技术的发展 ，模式识别的准确率和鲁棒性得到了显著提 高。
05 数字图像处理中的常用算 法
傅里叶变换算法
傅里叶变换
《图像频域分析》课件
图像离散傅里叶变换
1
图像的频率表示
将图像转换到傅里叶频域，使用矩形表示图像的幅度谱，颜色越深表示幅值越大。
2
图像离散傅里叶变换的原理
通过将空间域图像转换为频率域的方法，进行图像处理。
3
图像频域滤波
用于去除图像中的噪声，提高图像的质量和清晰度。
小波变换和小波分析
小波变换的概念
一种对信号的局部分析方 法，能够提供信号的时间 和频率分辨率，对非平稳 信号有很好的处理效果。
包括进一步提高精度和准确性，加速计算速度，并将频域分析应用于实际场景中。
参考文献
• 华伟，林旭，李雨松. 图像处理[M]. 清华大学出版社, 2002. • 唐业光,刘红岩.数字图像处理及MATLAB实现[M]. 清华大学出版社, 2009. • 岑凯利,李兆洪.高清数字图像处理[M]. 电子工业出版社, 2018.
《图像频域分析》PPT课 件
图像频域分析是一种对数字图像进行分析和处理的方法，通过变换图像的表 示方法，使得在一些应用中更容易描述和处理。
介绍
频域分析是什么
频域分析是将信号或数据在频域上进行变换，以便更好地理解其特征。
频域分析的作用
频域分析可以用于改善图像的清晰度、对比度和边缘处理，从而实现数字图像的改进。
图像频域分析的意义
图像频域分析在图像处理、模式识别、图像压缩和通信等领域中有着广泛的应用和意义。
傅立叶变换
离散傅立叶变速傅立叶变换（FFT）
将一个长度为n的序列变换成 一组长度为n/2，处理速度比 DFT更快。
傅立叶变换的应用
用于声音、图像、信号的分析 和处理。
小波变换的基本原理
通过对信号进行分解和重 构的方法，寻找其中的与 不同尺度有关的特征。
数字图像处理(冈萨雷斯)课件5-频域增强
滤波在频率域中更为直观，但在空间域一般使用更小 的滤波器模板
可以在频率域指定滤波器，做反变换，然后在空间域 使用结果滤波器作为在空间域构建小滤波器模板的指导
频率域滤波
高斯频率域低通滤波器函数
H u Ae
u 2 / 2 2
对应空间域高斯低通滤波器为 h x 2 Ae 2 x
理想低通滤波器举例——具有振铃现象
结论：半径D0越小，模糊越大；半径D0越大，模糊越小
半径是5的理想低通滤 原图 波,滤除8%的总功率， 模糊说明多数尖锐细 节在这8%的功率之内
半径是15的理想低通 滤波,滤除5.4%的总 功率
半径是30的理想低通滤 波,滤除3.6%的总功率
半径是230的理想低通 滤波,滤除0.5%的总功 半径是80的理想低通 滤波,滤除2%的总功率 率，与原图接近说明 边缘信息在0.5%以上 的功率中
2 2
1 2
频率域图像增强
理想低通滤波器
说明：在半径为D0的圆内，所有频率没有衰减地通过滤 波器，而在此半径的圆之外的所有频率完全被衰减掉
频率域图像增强
理想低通滤波器
总图像功率值PT
P T Pu, v
u0 v0
M 1 N 1
Pu, v F u, v Ru, v I u, v
说明空间域乘法可以通过频率域的卷积获得 上述两个公式主要为两个函数逐元素相乘的 乘法
频率域滤波
定义：在(x0,y0)，强度为A的冲激函数表示为
Axx0, y y0 ,定义为
M 1 N 1 x0 y 0
sx, yA x x , y y Asx , y
数字图像处理(冈萨雷斯)-4_fourier变换和频域介绍(dip3e)经典案例幻灯片PPT
F (u,v)
F *(u, v)
f ( x ,y ) ☆ h ( x ,y ) i f f t c o n j F ( u , v ) H ( u , v )
h(x,y):CD 周期延拓
PAC1
h:
PQ
QBD1
DFT
H (u,v)
F*(u,v)H(u,v)
IDFT
R(x,y):PQ
✓ 使用这组基函数的线性组合得到任意函数f，每个基函数的系 数就是f与该基函数的内积
图像变换的目的
✓ 使图像处理问题简化； ✓ 有利于图像特征提取； ✓ 有助于从概念上增强对图像信息的理解；
图像变换通常是一种二维正交变换。
一般要求： 1. 正交变换必须是可逆的； 2. 正变换和反变换的算法不能太复杂； 3. 正交变换的特点是在变换域中图像能量将集中分布在低频率 成分上，边缘、线状信息反映在高频率成分上，有利于图像处理
4.11 二维DFT的实现
沿着f(x,y)的一行所进 行的傅里叶变换。
F (u ,v ) F ( u , v ) (4 .6 1 9 )
复习：当两个复数实部相等,虚部互为相 反数时,这两个复数叫做互为共轭复数.
4.6
二维离散傅里叶变换的性质
其他性质：
✓尺度变换〔缩放〕及线性性
a f( x ,y ) a F ( u ,v ) f( a x ,b y ) 1 F ( u a ,v b ) |a b |
域表述困难的增强任务，在频率域中变得非常普通
✓ 滤波在频率域更为直观，它可以解释空间域滤波的某些性质
✓ 给出一个问题，寻找某个滤波器解决该问题，频率域处理对 于试验、迅速而全面地控制滤波器参数是一个理想工具
✓ 一旦找到一个特殊应用的滤波器，通常在空间域用硬件实现
数字图像处理 第7章频域图像增强处理.ppt
理想高通滤波器的定义 一个二维的理想高通过滤器（ILPF）的转换函数 满足（是一个分段函数）
0 H (u, v) 1
D(u, v) D0 D(u, v) D0
其中：D0 为截止频率
D(u,v)为距离函数 D(u,v)=(u2+v2)1/2
第七章 频域处理
理想高通滤波器的示意图
– 被钝化的图像被一种非常严重的振铃现象—— 理想低通滤波器的一种特性所影响。
第七章 频域处理
振铃（ring）现象
由传递函数H(u,v)的性质所决定。
) G(x, y) H (u,v)F(u,v) g(x, y) h(x, y) f (x, y)
H(u,v)
H (u,v) h(x, y)
前处理
DFT
滤波函数
DFT-1
f(x,y)
F(u,v) H(u,v) F(u,v) H(u,v)
后处理 g(x,y)
第七章 频域处理
举例：
0 (u,v) (M / 2, N / 2)
H (u,v) 1
其它
第七章 频域处理
7.6.2 平滑的频域滤波器（低通滤波） （1）频域低通滤波的基本思想
第七章 频域处理
BLPF中的振铃效应，阶数分别为1，2，5，20
第七章 频域处理
（4）高斯低通滤波器 (Gauss Lowpass Filter) Gauss低通滤波器（GLPF）的定义
Gauss低通滤波器的变换函数如下：
H (u, v) eD2 (u,v)/ 2D02
第七章 频域处理
h(x,y)
1 0 D0 D(u,v)
0 1/(2D0)
第七章 频域处理
第四章数字图像处理课件
另外各种空域滤波器根据功能又主要分成平 滑的和锐化的。平滑可用低通滤波实现。锐化可 用高通滤波实现。
4.3 空域滤波增强
结合上2种分类法，可将空间滤波增强方法分 成4类，见表。
平滑（低通） 锐化（高通）
线性 G1 G3
非线性 G2 G4
4.3 空域滤波增强
在空域滤波功能都是利用模板卷积，主要步 骤为： (1) 将模板在图中漫游，并将模板中心与图中某 个像素位置重合； (2) 将模板上系数与模板下对应像素相乘； (3) 将所有乘积相加； (4) 将和（模板的输出响应）赋给图中对应模板 中心位置的像素。
邻域平均可以模糊图象，而平均对应积分所以可以利
用微分锐化图象。图象处理中最常用的微分方法就是利
用梯度。对一个连续函数f（x，y），其梯度是一个矢量
（需要用两个模板分别沿x和y方向计算）：
T
f
f x
f
y
其模为以2为范数（对应欧氏距离）计算为：
1
f(2) ma( gf) fx2 fy22
注意，上述组合方法本身都是非线性的。一些实用的空域微
分算子将在第7章中介绍。
4.4 频域增强
卷积理论是频域技术的基础。设函数f (x, y)与线 性位不变算子h(x, y)的卷积结果是g(x, y)，即g(x, y) = h(x, y) * f (x, y)，那么根据卷积定理在频域有：
G (u,v)H (u,v)F(u,v)
第四章 图像增强
4.1 概述和分类 4.2 空域变换增强 4.3 空域滤波增强 4.4 频域增强 4.5 彩色增强
4.1 概述和分类
一、 目的
1. 改善图像视觉效果，提高清晰度；
2. 改善（增强）感兴趣部分（如滤除噪 声、锐化目标物边缘），以提高图像 可懂度。
4.3 空域滤波增强
结合上2种分类法，可将空间滤波增强方法分 成4类，见表。
平滑（低通） 锐化（高通）
线性 G1 G3
非线性 G2 G4
4.3 空域滤波增强
在空域滤波功能都是利用模板卷积，主要步 骤为： (1) 将模板在图中漫游，并将模板中心与图中某 个像素位置重合； (2) 将模板上系数与模板下对应像素相乘； (3) 将所有乘积相加； (4) 将和（模板的输出响应）赋给图中对应模板 中心位置的像素。
邻域平均可以模糊图象，而平均对应积分所以可以利
用微分锐化图象。图象处理中最常用的微分方法就是利
用梯度。对一个连续函数f（x，y），其梯度是一个矢量
（需要用两个模板分别沿x和y方向计算）：
T
f
f x
f
y
其模为以2为范数（对应欧氏距离）计算为：
1
f(2) ma( gf) fx2 fy22
注意，上述组合方法本身都是非线性的。一些实用的空域微
分算子将在第7章中介绍。
4.4 频域增强
卷积理论是频域技术的基础。设函数f (x, y)与线 性位不变算子h(x, y)的卷积结果是g(x, y)，即g(x, y) = h(x, y) * f (x, y)，那么根据卷积定理在频域有：
G (u,v)H (u,v)F(u,v)
第四章 图像增强
4.1 概述和分类 4.2 空域变换增强 4.3 空域滤波增强 4.4 频域增强 4.5 彩色增强
4.1 概述和分类
一、 目的
1. 改善图像视觉效果，提高清晰度；
2. 改善（增强）感兴趣部分（如滤除噪 声、锐化目标物边缘），以提高图像 可懂度。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
6.二维离散傅立叶变换的性质
f (x, y)
F(x, )
F(u, )
按行进行一维DFT 按列进行一维DFT
用两次一维DFT计算二维DFT
第七章：频域处理
傅立叶变换 快速傅立叶变换 离散余弦变换 图像的频率域增强
6.二维离散傅立叶变换的性质
c). 频率位移：
f( x ,y ) e j2 ( u 0 x v 0 y ) /N F ( u u 0 ,v v 0 )
b). 可分离性：
F (u ,v ) F xF y f(x ,y ) F y F x f(x ,y ) f(x ,y ) F u 1F v 1 F (u ,v ) F v 1F u 1 F (u ,v )
第七章：频域处理
傅立叶变换 快速傅立叶变换 离散余弦变换 图像的频率域增强
二维离散傅立叶变换在图像中的典型应用
i). 图像特征提取：
i i). 图像压缩编码：
第七章：频域处理
傅立叶变换 快速傅立叶变换 离散余弦变换 图像的频率域增强
1.概念
算法时间复杂度为Nlog2N
第七章：频域处理
傅立叶变换 快速傅立叶变换 离散余弦变换 图像的频率域增强
1.概念
F(u)1N1f(x)ejN2ux Nx0
1 N
N1 x0
f
(x)wNux
j2
wN e N
称为旋转因子
W
3 4
W
6 8
W
5 8
W
7 8
周期性
W 42
W 40
W
4 8
W
0 8
W
1 4
N=4 时 W 的 值
W
3 8
W
1 8
W
2 8
N=8 时 W 的 值
第七章：频域处理
傅立叶变换 快速傅立叶变换 离散余弦变换 图像的频率域增强
1.概念
FF F (N ((10 ))1)W W W 0 (00N 101)
第七章：频域处理
傅立叶变换 快速傅立叶变换 离散余弦变换 图像的频率域增强
2.一维傅立叶变换(2)
F(u) f (x)ej2uxdx
f (x) F(u)ej2uxdu
F(u)=R(u)+jI(u)
1
幅度谱：F(u) R2(u)I2(u) 2 相位谱：(u) arctanI([u)/R(u)]
3.一维离散傅立叶变换(DFT)
F (u)1N 1f(x)ej2 N uxu0 ,1 , ,N 1
Nx 0
N 1
j2ux
f(x) F(u)eN
x0,1, ,N1
u0
第七章：频域处理
傅立叶变换 快速傅立叶变换 离散余弦变换 图像的频率域增强
4.二维傅立叶变换
F (u ,v)f(x,y)ex jp 2 π (u [ x v)y d x ]d y
5.二维离散傅立叶变换
第七章：频域处理
傅立叶变换 快速傅立叶变换 离散余弦变换 图像的频率域增强
5.二维离散傅立叶变换
第七章：频域处理
傅立叶变换 快速傅立叶变换 离散余弦变换 图像的频率域增强
5.二维离散傅立叶变换
间隔？
原点对称？
第七章：频域处理
傅立叶变换 快速傅立叶变换 离散余弦变换 图像的频率域增强
第七章：频域处理
傅立叶变换 快速傅立叶变换 离散余弦变换 图像的频率域增强
6.二维离散傅立叶变换的性质
(a)
(b)
(c)
(d)
图: 离散傅立叶变换的旋转不变性
（a） 原始图像； （b） 原始图像的傅立叶频谱；
（c） 旋转45°后的图像； （d） 图像旋转后的傅立叶频谱
第七章：频域处理
傅立叶变换 快速傅立叶变换 离散余弦变换 图像的频率域增强
图像中心化： 当u0=v0=N/2时，
f(x,y) (1)xy F(uN,vN) 22
d). 旋转不变性：
f(r, 0 ) F (, 0 )
第七章：频域处理
傅立叶变换 快速傅立叶变换 离散余弦变换 图像的频率域增强
6.二维离散傅立叶变换的性质
(a)
(b)
(c)
图:傅立叶频谱平移示意图
(a) 原图像；（b）无平移的傅立叶频谱；（c）平移后的傅立叶频谱
W10 W20 W11 W21
W W 1(N1) 2(N1)
W W W ((N N (N 11))1 )10(N1)fff(((10N ))1)/N
W N 2 e j2 N N 2 1 ,W u x N 2 W u x W N 2 W u x
第七章：频域处理
傅立叶变换 快速傅立叶变换 离散余弦变换 图像的频率域增强
f(x,y)F (x,y)exj2 p π(u[ xv)y d ]udv
F(u,v)=R(u,v)+jI(u,v)
第七章：频域处理
傅立叶变换 快速傅立叶变换 离散余弦变换 图像的频率域增强
5.二维离散傅立叶变换
F(u,v)1M 1N1f(x,y)ej2u M xv Ny MxN 0y0
5.二维离散傅立叶变换
间隔？
受损的集成电路图像
第七章：频域处理
傅立叶变换 快速傅立叶变换 离散余弦变换 图像的频率域增强
6.二维离散傅立叶变换的性质
a). 线性性质：
a 1 f 1 ( x , y ) a 2 f 2 ( x , y ) a 1 F 1 ( u , v ) a 2 F 2 ( u , v )
f(x,y)M1N1F(u,v)ej2u M xvNy u0v0
F(u,v) F(u,v)ej(u,v) R(u,v) jI(u,v)
1
F(u,v) R2(u,v)I2(u,v) 2
(u,v) arctanI(u,v)
R(u,v)
第七章：频域处理
傅立叶变换 快速傅立叶变换 离散余弦变换 图像的频率域增强
第七章：频域处理
一．傅立叶变换 二.快速傅立叶变换 三.离散余弦变换 四.图像的频率域增强
第七章：频域处理
Байду номын сангаас
傅立叶变换 快速傅立叶变换 离散余弦变换 图像的频率域增强
1.概念
1：将图像看成是线性叠加系统 2：图像在空域上相关性很强 3：图像变换是将图像从空域变换到其它域如频域的数学变换 4：常用的变换：傅立叶变换、离散余弦变换、小波变换
第七章：频域处理
傅立叶变换 快速傅立叶变换 离散余弦变换 图像的频率域增强
2.一维傅立叶变换(3)
2 1.299
1
h( t)
4
2
0
2
4
1
1.299
2
5
t
5
把一个信号的波形分解为许多 不同频率正弦波之和。
1
f( t)
5
0
5
1 t
0.5
g( t)
5
0
5
0.5 t
第七章：频域处理
傅立叶变换 快速傅立叶变换 离散余弦变换 图像的频率域增强