03 图像增强-复立叶-选修
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5. 图像的频域增强及傅里叶变换傅立叶变换在图像处理中有非常非常的作用。
因为不仅傅立叶分析涉及图像处理的很多方面,傅立叶的改进算法,比如离散余弦变换,gabor与小波在图像处理中也有重要的分量。
印象中,傅立叶变换在图像处理以下几个话题都有重要作用:1.图像增强与图像去噪绝大部分噪音都是图像的高频分量,通过低通滤波器来滤除高频——噪声; 边缘也是图像的高频分量,可以通过添加高频分量来增强原始图像的边缘;2.图像分割之边缘检测提取图像高频分量3.图像特征提取:形状特征:傅里叶描述子纹理特征:直接通过傅里叶系数来计算纹理特征其他特征:将提取的特征值进行傅里叶变换来使特征具有平移、伸缩、旋转不变性4.图像压缩可以直接通过傅里叶系数来压缩数据;常用的离散余弦变换是傅立叶变换的实变换;傅立叶变换傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。
连续情况下要求原始信号在一个周期内满足绝对可积条件。
离散情况下,傅里叶变换一定存在。
冈萨雷斯版<图像处理>里面的解释非常形象:一个恰当的比喻是将傅里叶变换比作一个玻璃棱镜。
棱镜是可以将光分解为不同颜色的物理仪器,每个成分的颜色由波长(或频率)来决定。
傅里叶变换可以看作是数学上的棱镜,将函数基于频率分解为不同的成分。
当我们考虑光时,讨论它的光谱或频率谱。
同样,傅立叶变换使我们能通过频率成分来分析一个函数。
傅立叶变换有很多优良的性质。
比如线性,对称性(可以用在计算信号的傅里叶变换里面);时移性:函数在时域中的时移,对应于其在频率域中附加产生的相移,而幅度频谱则保持不变;频移性:函数在时域中乘以e jwt,可以使整个频谱搬移w。
这个也叫调制定理,通讯里面信号的频分复用需要用到这个特性(将不同的信号调制到不同的频段上同时传输);卷积定理:时域卷积等于频域乘积;时域乘积等于频域卷积(附加一个系数)。
(图像处理里面这个是个重点)信号在频率域的表现在频域中,频率越大说明原始信号变化速度越快;频率越小说明原始信号越平缓。
数字图像处理的主要研究内容有哪些?并简要说明。
主要研究内容有:图像增强、图像编码、图像复原、图像分割、图像分类和图像重建。
图像增强用于改善图像视觉质量;图像复原是尽可能地恢复图像本来面目;图像编码是在保证图像质量的前提下压缩数据,使图像便于存储和传输;图像分割就是把图像按其灰度或集合特性分割成区域的过程;图像分类是在将图像经过某些预处理(压缩、增强和复原)后,再将图像中有用物体的特征进行分割,特征提取,进而进行分类;图像重建是指从数据到图像的处理,即输入的是某种数据,而经过处理后得到的结果是图像。
图像可以分为哪几类,常见位图有哪些?图像有许多分类方法,按照图像的动态特性,可以分为静止图像和运动图像;按照图像的色彩,可以分为灰度图像和彩色图像;按照图像的维数,可以分为二维图像、三维图像和多维图像等。
位图通过许多像素点来表示一幅图像,每个像素具有颜色属性和位置属性。
位图分为四种,即二值图像、亮度图像、索引图像和RGB图像。
请用MATLAB程序实现灰度图像camera.jpg的二值化处理,阈值取0.7,并显示原图和处理后的图像。
A=imread('camera.jpg');B=im2bw(A,0.7);subplot(1,2,1),imshow(A);subplot(1,2,2),imshow(B);一帧256灰度级图像由1280X1024个像素构成,那么该帧图像的数据量有多大?数据量为1280X1024X8=10485760bit=1310720Byte=1280KB=1.25MB已知某个像素点p的坐标为(x,y),请指出N4(p)、N D(p)和N8(p)。
N4(p):(x+1,y),(x-1,y),(x,y+1),(x,y-1)N D(p):(x+1,y+1)、(x+1,y-1)、(x-1,y+1)、(x-1,y-1)N8(p):N4(p)+ N D(p)灰度级插值用在什么情况下,有哪些插值处理方法?变换后所产生的图像中的像素在原图像中没有相对应的像素点时,就需要进行灰度级的插值运算,此时可以采用不同复杂程度的线性插值法填充放大后多出来的相关像素点的灰度值。
研究区地形地貌特征:发现平坦地区在DEM 图像呈现高亮,呈树枝状的是山脊。
二、完成如下卷积增强运算,比较变换前后影像中地形/地貌信息上的差异:高通滤波:工具:Toolbox—Filter—Convolutions and Morphology;参数:Convolutions 选择卷积类型为High Pass(高通滤波);Kernel Size 设置卷积核大;(ENVI 默认卷积核大小以奇数来表示);Image Add Back代表影像加回值。
(1)选择Kernel Size设置默认的3*3;Image Add Back设置默认值0:浮雕效果更佳显著,在影像中可以更加清晰地看见河流与沟谷以及山体褶皱。
(4)选择Kernel Size设置默认的3*3;Image Add Back设置默认值30%:拉普拉斯变换:工具:Toolbox—Filter—Convolutions and Morphology;Convolutions 选择卷积类型为Laplacian (拉普拉斯变换);(1)Kernel Size设置默认的3*3, Image Add Back设置默认值0:影像立体感大大增强,浮雕效果增强,对沟谷的表现力增强。
选择Kernel Size设置默认的3*3;Image Add Back设置默认值30%:影像立体感明显增强,呈现较强的浮雕效果。
对于山体表现效果极佳,能清晰的反映出山体边缘、沟谷及褶皱。
高斯高通滤波:Toolbox —Filter—Convolutions and Morphology;Convolutions 选择卷积类型为Gaussian High Pass;(1)Kernel Size(卷积核大小)设置为3*3, Image Add Back(影像加回值)设置默认值0%:此操作后,影像整体无值呈现白色,在部分地势变化起伏较大的高频区域,影像中呈现不明显的表现。
因此,此操作对于突出体现影像中高频区域有较好的效果。
“数字图像处理算法基础”课程标准一、课程概要课程名称中文:数字图像处理算法基础英文:Fundamentals of Digital ImageProcessing Algorithms课程代码0601981203课程学分3课程学时共48学时,理论24学时,实践24学时课程类别通识教育: 基础课程 核心课程 一般课程 拓展专业课程专业教育: 基础课程 核心课程 拓展课程课程性质 必修 选修适用专业数字图文信息处理技术前导课程数字成像技术、人工智能应用后续课程相机系统像质调优开设学期第一学期第二学期第三学期第四学期第五学期第六学期√二、课程定位本课程是数字图文信息处理技术专业的一门专业基础课程,旨在培养学生科技强国、文化自信、爱岗敬业、勇于创新、精益求精的思想政治与职业素养,掌握图像处理、检测与像质调优岗位的必要的理论知识,具备使用python调试图像处理基础算法的能力。
三、课程目标(一)素质(思政)目标1.培养学生爱党爱社会主义、担当民族复兴大任的爱国情怀;2.培养学生对社会主义核心价值观的情感认同和行为习惯;3.培养学生爱岗敬业、艰苦奋斗、勇于创新、热爱劳动的劳动精神;4.培养学生执着专注、精益求精、一丝不苟、科技强国的工匠精神;5.培养学生标准意识、规范意识、安全意识、服务质量职业意识;6.培养学生严谨细致、踏实耐心、团队协作、表达沟通的职业素质。
(二)知识目标1.掌握数字成像技术基本原理;2.掌握python语言的编程语法特点;3.掌握数字图像特征;4.掌握图像基本运算规则;5.掌握形态学图像处理原理;6.掌握图像滤波和应用;7.掌握图像增强原理。
(三)能力目标1.具备编程实现简单的图像处理算法能力;2.具备pycharm编程软件环境配置能力;3.具备基础图像处理算法调试能力;4.具有较强的思考、分析和解决问题的能力;5.具有跟踪新技术和科技文献搜索阅读能力;6.具有编程技术的学习和应用能力。