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1、数字图像处理与分析第六章频域图像增强第3章第3章空域图像增强3.1灰度映射3.2图像运算3.3直方图修正3.4空域滤波第4章第4章彩色图像增强4.1三基色与色度图4.2彩色模型及转换4.3伪彩色增强4.4真彩色增强第5章第5章图像变换5.1傅里叶变换5.2沃尔什和哈达码变换5.3离散余弦变换5.4霍特林变换问题1：灰度分布不合理没有充分利用灰度动态范围典型场合:曝光不足、曝光过度、对比过于强烈问题2：噪声干扰原因：强噪声成像通道问题3：图像模糊影响图像细节分辨原因：成像通道分辨率不足、景物移动等方法：灰度分布不合理灰度映射噪声干扰图像平滑图像
2、模糊图像锐化图像增强所包含的主要内容：第6章第6章频域图像增强图像增强除可在空域进行外，也可以在变换域进行。最常用的变换域就是频率域。频域增强有直观的物理意义。卷积理论是频域技术的基础。在频域空间的增强是通过改变图像中不同频率分量来实现的。图像频谱给出图像全局的性质，所以频域增强不是对逐个像素进行的，从这点来讲它不像空域增强那么直接。但用频率分量来分析增强的原理却比较直观。频域增强频域增强的理论基础卷积理论被处理图象f(x,y)变换函数h(x,y)/*线性、位置无关操作目标图象g(x,y)有卷积：g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)有等式：
3、G(u,v)=H(u,v)F(u,v)有等式：g(x,y)=F-1[H(u,v)F(u,v)]频域增强频域增强的原理频率平面与图象空域特性的关系图象变化平缓的部分靠近频率平面的圆心，这个区域为低频区域图象中的边、噪音、变化陡峻的部分，以放射方向离开频率平面的圆心，这个区域为高频区域频域增强的原理边缘、噪音、变化陡峭部分变化平缓部分uv频域增强频域增强频域增强的处理方法对于给定的图象f(x,y)和目标用（-1）x+y*f(x,y)进行中心变换计算出它的傅立叶变换F(u,v)选择一个变换函数H(u,v)，计算H(u,v)F(u,v)/*并非到空域找计
4、算出它的反傅立叶变换（一般有寄生的虚部成分，可以忽略）用（-1）x+y乘以上面结果的实部，得目标图像H(u,v)被称为滤波器/转移函数/传递函数频域增强第6章第6章频域图像增强6.1低通滤波器6.2高通滤波器6.3带阻带通滤波器6.4同态滤波器6.5空域技术与频域技术利用卷积定理，可以有以下形式：式中：F(u,v)是含噪声图像的傅立叶变换，G(u,v)是平滑后图像的傅立叶变换，H(u,v)是低通滤波器传递函数。利用H(u,v)使F(u,v)的高频分量得到衰减，得到G(u,v)后再经过反变换就得到所希望的图像g(x,y)。低通滤波平滑图像的系统框图
5、如下图所示。6.1低通滤波器低通滤波平滑图像的系统框图第6章6.1低通滤波器将图像中的高频部分滤除而保留低频部分理想低通滤波器转移函数理想低通过滤器的定义一个二维的理想低通过滤器（ILPF）的转换函数满足（是一个分段函数）其中：D0为截止频率D(u,v)为距离函数D(u,v)=(u2+v2)1/2理想低通过滤器的透视图/图像显示、截面图H(u,v)作为距离函数D(u,v)的函数的截面图理想低通滤波器:转移函数半径为5的ILPF:转移函数-以图像方式显示对应的空间滤波器通过滤波器中心的灰度级剖面图理想低通过滤器的截止频率的设计先求出总的信号能量PT
6、：其中：p(u,v)=
7、F(u,v)
8、2=R2(u,v)+I2(u,v)是功率谱/频谱的平方理想低通过滤器的截止频率的设计如果将变换作中心平移，则一个以频域中心为原点，r为半径的圆就包含了百分之β的能量理想低通过滤器的截止频率的设计理想低通过滤器的截止频率的设计求出相应的D0r=D0=(u2+v2)1/2上面例子：D0=5,15,30,80,230β=92,94.6,96.4,98,99.5理想低通过滤器的分析整个能量的90%被一个半径为8的小圆周包含，大部分尖锐的细节信息都存在于被去掉的10%的能量中小的边界和其它尖锐细节信息被包含在频谱的至多
9、0.5%的能量中被钝化的图像被一种非常严重的振铃效果—理想低通滤波器的一种特性所影响（c）（b）（a）理想低通滤波结果半径分别为15、30、80，滤去的能量为5.4%、3.6%、2%理想低通过滤器的分析振铃效果—理想低通滤波器的一种特性振铃效应G(u,v)=H(u,v)F(u,v)g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)（a）半径为5的脉冲图像ILPF（b）相应的空间滤波器（c）空域的5个脉冲（d）滤波结果（空域卷积）第6章6.1低通滤波器实用低通滤波器巴特沃斯低通滤波器阶为n，截断频率为D0的转移函数在高低频率间的过渡比较光滑取使H最大值降到某
10、个百分比的频率为截断频率Butterworth低通过滤器的定义一个截止频率在与原点距离为D0的n阶Butterworth低通过滤器（BL
