频域图像增强技术
图像增强的基本原理
图像增强的基本原理图像增强是一种用于改善图像视觉质量或提取目标特征的技术。
它通过改变图像的亮度、对比度、颜色、清晰度等属性来增强图像的可视性和可识别性。
图像增强的基本原理可以归纳为以下几点：1. 空域增强：采用空域操作，即对图像的每个像素进行操作。
常见的空域增强方法有直方图均衡化、灰度拉伸、滤波等。
直方图均衡化通过重新分布图像中像素的亮度来增加图像的对比度，灰度拉伸则通过线性转换将图像的亮度范围拉伸到整个灰度级范围内。
滤波则通过应用低通、高通、中通等滤波器来增强图像的细节和轮廓。
2. 频域增强：采用频域操作，即将图像转换到频域进行处理。
常见的频域增强方法有傅里叶变换、小波变换等。
傅里叶变换可以将图像从空域转换到频域，通过对频谱进行滤波操作来增强图像的细节和边缘。
小波变换则可以将图像分解为不同频率的子带，可以更加灵活地选择性地增强特定频率的信息。
3. 增强算法：通过应用特定的增强算法来增强图像的视觉效果。
常用的增强算法有Retinex算法、CLAHE算法等。
Retinex算法通过模拟人眼对光源的自适应调整能力来增强图像的亮度和对比度，CLAHE算法则通过分块对比度受限的直方图均衡化来增强图像的细节和纹理。
4. 机器学习方法：利用机器学习算法对图像进行增强。
通过训练模型，学习图像的特征和上下文信息，然后根据学习到的模型对图像进行增强处理。
常见的机器学习方法包括卷积神经网络、支持向量机等。
综上所述，图像增强的基本原理包括空域增强、频域增强、增强算法和机器学习方法等。
这些原理可以单独或结合使用，根据图像的特点和需求，选择合适的方法来对图像进行增强处理，以获得更好的图像视觉质量和目标特征提取效果。
频域图像处理算法的研究和应用
频域图像处理算法的研究和应用一、概述频域图像处理算法是数字图像处理领域里的重要部分，它通过对图像在频域的处理对图像进行增强或者滤波等操作，常见的算法有傅里叶变换、小波变换等。
近年来，随着网络技术的发展，图像处理技术在生活中已经得到了广泛应用，例如数字医疗、视频监控、无人机航拍等领域。
因此，深入研究和应用频域图像处理算法具有重要的现实意义。
二、傅里叶变换傅里叶变换是最常见的频域图像处理算法，它将时域信号转化为频域信号，可以获得频域分量的幅度和相位信息。
对于图像处理，将二维图像转化为频域的处理方式，称之为二维傅里叶变换.二维傅里叶变换可以用于图像平滑、增强、噪声去除等任务。
图像平滑是指通过滤波方式使图像的细节部分减弱或消失，从而达到去噪或美化图像目的。
图像增强则是强化图像的特征，使图像更加清晰，细节更加突出。
三、小波变换小波变换是另一种常见的频域图像处理算法，它与傅里叶变换不同，将图像划分为不同尺度的图像，并在其上进行处理。
可以分为离散小波变换和连续小波变换。
小波变换在图像处理中被广泛应用，例如在图像去噪、图像压缩和图像增强等方面都有重要的应用。
与傅里叶变换不同，小波变换可以更好地定位局部特征，因此在处理有噪信号时表现更为优秀。
四、应用1.数字医疗频域图像处理在数字医疗领域中的应用广泛，例如医学影像的分析和诊断，如X光检查、电子断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）等。
2.视频监控频域图像处理可以用于视频图像的压缩和增强，提高视频的清晰度，并提升特定区域的对比度。
此外，在目标检测和跟踪方面，图像增强可以提高算法的稳健性和鲁棒性。
3.无人机航拍无人机航拍图像也需要图像增强处理，来获得更好的图像质量和更准确的地图信息。
没有经过任何增强处理的图像可能会过于模糊或者噪声较大，会影响准确性。
五、总结频域图像处理算法是图像处理领域的重要部分，不仅可以用于图像去噪、平滑、增强等任务，还可以应用于数字医疗、视频监控、无人机航拍等领域。
《chapt频域增强》PPT课件
L
H
F<u,v>:
原始图像的傅立叶变换
高频提升〔high-boost〕滤波器：
把原始图乘以一个放大系数A再减去低通图
G
(
u
,v
)A
F
(
u
,v
)
Fu
( ,v
)
H
B
L
(A
1
)F
(
u
,v
)
F
(
u
,v
)
H
讨论：
A = 1 ：高通滤波器
A >1 ： 原始图的一部分与高通图相加
<a>.原图； <b>.高通滤波图
H (u,v)
的转移函数为：
1
1
H
(u
,v
)
2
n
1
[D
(u
,v
)/D
]
0
D (u,v)
D0
0
D0
截断频率：
使H <u, v>最大值降到某个百分比的频率
如： 使H<u, v> = 0.5〔即降到50%〕时,D<u, v> = D0
在什么条件下,变成ILPF？
<a> 透视图,<b>以图像显示的滤波器,<c>阶数从1到4的滤波器横截面.
p
h
(
x
,
y
)
e
x
p
h
(
x
,
y
)
•
e
x
p
h
(
x
,
y
)
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
图像增强方法的研究
图像增强方法的研究
图像增强方法是指利用图像处理技术对图像进行处理，以提高图像的质量、增强图像的细节、改善图像的对比度和增加图像的可视化效果。
目前，图像增强方法的研究主要集中在以下几个方面：
1. 空域方法：空域图像增强方法是在图像的原始空间进行处理，常见的方法有直方图均衡化、灰度拉伸、局部对比度增强等。
这些方法主要通过调整图像的亮度、对比度和颜色分布来增强图像的视觉效果。
2. 频域方法：频域图像增强方法是将图像转换到频域进行处理，然后再将处理结果逆变换回到原始图像空间。
常见的方法有傅里叶变换、小波变换等。
这些方法主要通过增强图像的频率信息来改善图像的细节和清晰度。
3. 图像复原方法：图像复原方法主要用于恢复由于噪声污染、模糊等原因而失真的图像。
常见的方法有最小二乘法、滤波器等。
这些方法主要通过建立图像的数学模型，对图像进行复原和重建。
4. 深度学习方法：随着深度学习的快速发展，越来越多的研究开始将深度学习技术应用于图像增强领域。
通过利用大量的图像数据进行训练，深度学习方法可以学习到更准确的图像增强模型，并实现更好的图像增强效果。
总之，图像增强方法的研究旨在提高图像的视觉效果和质量，以满足人类视觉系统的需求。
随着技术的不断发展，未来还有很多新的图像增强方法将被提出和研究。
图像的滤波增强和彩色增强
所有颜色都可看作由三个基本颜色（三基色three primary colors：RGB）的不同组合（相加混 色）：
C rR + gG + bB
r+g+b=1
直接用RGB表示颜色，存在负的系数，导致 该色不能物理实现，再现颜色范围缩小。 CIE定 义了三种标准基色XYZ
对白光，有X=1，Y=1，Z=1
其中D u, v u 2 v2
D0又称为截止频率。
巴特沃思低通滤波器（BLPF）
n阶巴特沃思（Butterworth）滤波器
H u,v
1
1
2n
u2 v2 D0
n 1，1阶巴特沃思滤波器
H u,v
1
u2 v2
1 D02
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。
伪彩色增强从图像处理的角度看，输入是灰度 图像，输出是彩色图像
4.真彩色增强
方法：1）将一幅彩色图像看作三幅分量图像的组 合体，在处理过程中先对每幅图像（按照对灰度 图像处理的方法）单独处理，再将处理结果合成 为彩色图像
2）将一幅彩色图像中的每个像素看作具有三个属 性值，即像素属性现在为一个矢量，需利用对矢 量的表达方法进行处理 ，可进行模板处理。
色度图 人类描述彩色的三种基本特征量： 亮 度： 与物体的反射率成正比 色 调： 与光谱中光的波长相联系 饱和度： 与一定色调光的纯度有关 色调和饱和度合起来称为色度 彩色可用亮度和色度共同表示
人眼对于彩色的观察和处理是一种生理和心理
现象，其机理还没有完全搞清楚，对于彩色的许多 结论都是建立在实验基础之上的。
现平滑处理。 滤波公式：G(u,v)=H(u,v)F(u,v) F(u,v)原始图像频谱， G(u,v)平滑图像频谱， H(u,v)转移函数。
计算机视觉中的图像增强技术
计算机视觉中的图像增强技术图像增强技术是计算机视觉领域中的重要研究方向之一，旨在提高图像质量和增强图像的细节。
通过使用各种算法和技术，图像增强能够改善图像的亮度、对比度、清晰度等方面，使图像更加逼真和易于分析处理。
本文将介绍几种常见的计算机视觉中的图像增强技术。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种常见的图像增强技术，通过调整图像的像素值分布，使得图像在亮度和对比度上得到改善。
该技术基于直方图的分析，将图像的像素值映射到较广的范围内，使得亮度水平更加均衡。
直方图均衡化可以应用于灰度图像和彩色图像，并且对于各种类型的图像效果良好。
二、模糊和锐化模糊和锐化是图像增强中常用的技术。
模糊技术可以减少图像的噪声和细节，使得图像更加平滑。
常见的模糊技术包括高斯模糊、均值模糊等。
锐化技术则相反，可以增强图像的边缘和细节，使得图像更加清晰。
锐化技术常用的方法有拉普拉斯锐化、边缘增强等。
三、增强滤波增强滤波是一种基于图像频域分析的增强技术。
该技术通过对图像进行频域变换，提取频域信息，然后根据图像的特点进行相应的增强处理。
常见的增强滤波技术包括快速傅里叶变换（FFT）、小波变换等。
增强滤波可以有效地去除图像的噪声和模糊，提高图像的品质。
四、对比度增强对比度增强是一种提高图像亮度差异的技术。
该技术通过调整图像的像素值，使得图像中的亮部和暗部之间的差异更加明显，提高图像的视觉效果。
对比度增强常用的方法有直方图拉伸、对比度增强函数等。
对比度增强可以使图像中的细节更加鲜明，提高图像的可视化效果。
五、超分辨率重建超分辨率重建是一种特殊的图像增强技术，旨在提高图像的分辨率和细节。
该技术可以通过多帧图像的融合、插值和恢复等方法，使得图像的细节更加清晰，增强图像的可见细节。
超分辨率重建常用的算法包括基于插值的方法、最小二乘法等。
总结：计算机视觉中的图像增强技术是提高图像质量和增强图像细节的重要手段。
本文介绍了几种常见的图像增强技术，包括直方图均衡化、模糊和锐化、增强滤波、对比度增强和超分辨率重建。
频域滤波增强原理及其基本步骤
频域滤波增强原理及其基本步骤1. 引言频域滤波增强是一种常用的图像增强技术，通过将图像从空域转换到频域进行滤波操作，然后再将图像从频域转换回空域，从而改善图像的质量。
本文将详细解释频域滤波增强的原理及其基本步骤。
2. 基本原理频域滤波增强的基本原理是利用图像在频域中的特性来进行图像增强。
在频域中，不同频率的成分对应着不同的图像细节信息。
通过选择性地增强或抑制不同频率成分，可以改变图像的对比度、清晰度和细节。
频域滤波增强主要依赖于傅里叶变换和逆傅里叶变换。
傅里叶变换将一个时域信号转换为其在频域中的表示，逆傅里叶变换则将一个频域信号转换回时域。
3. 常见步骤频域滤波增强通常包括以下几个步骤：步骤1：图像预处理在进行频域滤波增强之前，通常需要对图像进行预处理。
预处理包括去噪、平滑和锐化等操作。
去噪可以使用一些常见的降噪算法，如中值滤波、高斯滤波等。
平滑可以通过低通滤波器实现，用于抑制图像中的高频成分。
锐化可以通过高通滤波器实现，用于增强图像中的细节。
步骤2：傅里叶变换将经过预处理的图像进行傅里叶变换，将其转换为频域表示。
傅里叶变换将图像分解为一系列的正弦和余弦函数，每个函数对应一个特定的频率成分。
在频域中，低频成分对应着图像的整体亮度和颜色信息，而高频成分对应着图像的细节信息。
步骤3：频域滤波在频域中对图像进行滤波操作，选择性地增强或抑制不同频率成分。
常见的频域滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
低通滤波器可以保留图像中的低频成分，抑制高频成分，用于平滑图像。
高通滤波器可以抑制低频成分，增强高频细节，用于锐化图像。
步骤4：逆傅里叶变换将经过滤波操作的频域图像进行逆傅里叶变换，将其转换回时域表示。
逆傅里叶变换将频域信号重建为原始的时域信号。
通过逆傅里叶变换，我们可以得到经过频域滤波增强后的图像。
步骤5：后处理对经过逆傅里叶变换得到的图像进行后处理，包括亮度调整、对比度增强和锐化等操作。
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太原理工大学现代科技学院
数字图像处理课程实验报告
专业班级
学号
姓名
指导教师
实验名称 频域图像增强技术 同组人 专业班级 学号 姓名 成绩 实验三 频域图像增强技术 一、实验目的 1了解图像变换的意义和手段； 2熟悉傅里叶变换的基本性质； 3热练掌握FFT 方法及应用； 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MA TLAB 编程实现数字图像的傅立叶变换及滤波锐化和复原处理； 6 了解理想、巴特沃兹、高斯等不同滤波器的结构及滤波效果。
二、实验原理 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： ⎰⎰∞∞-∞∞-+-=dy dx e y x f v u F vy ux j )(2),(),(π ⎰⎰∞∞-∞∞-+=dv du e v u F y x f vy ux j )(2),(),(π θθθsin cos j e j += 二维离散傅立叶变换为： 1,...,2,1,0,1,...,2,1,0for ),(1),(1010)//(2-=-==∑∑-=-=+-N v M u e y x f MN v u F M x N y N vy M ux j π 1,...,2,1,0,1,...,2,1,0for ),(),(1010)//(2-=-==∑∑-=-=+N y M x e v u F y x f M u N v N vy M ux j π 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： I=imread(‘原图像名.gif ’); %读入原图像文件 imshow(I); %显示原图像 fftI=fft2(I); %二维离散傅立叶变换 sfftI=fftshift(fftI); %直流分量移到频谱中心 RR=real(sfftI); %取傅立叶变换的实部 II=imag(sfftI); %取傅立叶变换的虚部 A=sqrt(RR.^2+II.^2);%计算频谱幅值 A=（A-min(min(A))）/(max(max(A))-min(min(A)))*225; …
…
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…装
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订…
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…线
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%归一化 figure; %设定窗口 imshow(A); %显示原图像的频谱 三、实验步骤 1打开计算机，安装和启动MA TLAB 程序；程序组中“work ”文件夹中应有待处理的图像文件； 2利用MatLab 工具箱中的函数编制FFT 频谱显示的函数; 3 a).调入、显示“实验一”获得的图像；图像存储格式应为“.gif ”; b)对这三幅图像做FFT 并利用自编的函数显示其频谱; c)讨论不同的图像内容与FFT 频谱之间的对应关系。
4 对频谱分别进行高斯、巴特沃兹、高斯高通和低通滤波，比较其锐化和平滑效果 5记录和整理实验报告。
四、实验仪器 1计算机； 2 MA TLAB 程序； 3移动式存储器（软盘、U 盘等）。
4记录用的笔、纸。
五、实验报告内容 1叙述实验过程； 2提交实验的原始图像和结果图像，并对结果进行比较。
……
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