图像处理课程设计实景图像的频域增强(论文资料)

实景图像的频域增强一、 设计的目的和意义目的：1.掌握图像频域增强的概念及其计算方法。 2 .熟练掌握傅立叶变换和卷积的计算过程。 3.熟练掌握频域滤波中常用的Butterworth低通滤波器。 4.利用MATLAB程序进行图像增强。意义：图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。二、 设计原理 图像增强的方法分为空域法和频域法两类，空域法主要是对图像中的各个像素点进行操作；而频域法是在图像的某个变换域内，对图像进行操作，修改变换后的系数，例如傅立叶变换、DCT变换等的系数，然后再进行反变换得到处理后的图像。 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)（1） 其中G(u,v),H(u,v),F(u,v)分别是g(x,y),h(x,y),f(x,y)的傅立叶变换。用线性系统理论的话来说，H(u,v)是转移函数。在具体的增强应用中，f(x,y)是给定的（所以F(u,v)可利用变换得到），需要确定的是H(u,v)，这样具有所需特性的g(x,y)就可由式（1）算出G(u,v)而得到：g(x,y)=F-1H(u,v)F(u,v)(1)Butterworth高通滤波器n阶巴特沃斯高通滤波器的传递函数定义如下：(2) 指数高通滤波器指数高通滤波器的传递函数为：(3) 梯形高通滤波器传递函数为：三、 算法步骤（1）计算需增强图的傅立叶变换；（2）将其与1个（根据需要设计的）转移函数相乘；（3）再将结果傅立叶反变换以得到增强的图。原始图像输出图像滤波增强频域变换频域反变换四、 实现程序I=imread(D:lena.bmp);noisy=imnoise(I,gaussian,0.01);F=fft2(noisy);M,N=size(I);fftshift(F);Duct=35;D0=250;D1=150;for u=1:N for v=1:M D(u,v)=sqrt(u2+v2); BUTTERH(u,v)=1/(1+(sqrt(2)-1)*(Duct/D(u,v)2); EXPOTH(u,v)=exp(log(1/sqrt(2)*(Duct/D(u,v)2); if D(u,v)D1 THPFH(u,v)=0; elseif D(u,v)=D0 THPFH(u,v)=(D(u,v)-D1)/(D0-D1); else THPFH(u,v)=1; end endendBUTTERG=BUTTERH.*F;BUTTERfiltered=ifft2(BUTTERG);EXPOTG=EXPOTH.*F;EXPOTfiltered=ifft2(EXPOTG);THPFG=THPFH.*F;THPFfiltered=ifft2(THPFG);figure,imshow(noisy);title(原图加噪图像);figure,imshow(BUTTERfiltered);title(巴特沃斯高通滤波);figure,imshow(EXPOTfiltered);title(指数高通滤波);figure,imshow(THPFfiltered);title(梯形高通滤波);五、 结果对比及分析 对比分析：高通滤波器只记录了图像的变化，而不能保持图像的能量。低频分量大部分被滤除后，虽然图中各区域的边界得到了明显的增强，但图中原来比较平滑区域内部的灰度动态范围被压缩，整幅图像比较昏暗。巴特沃斯在高低频率间的过度比较光滑，巴特沃斯高通滤波效果较好，但计算复杂，其优点是有少量低频通过，H(u，v)是渐变的，振铃现象不明显；指数高通效果比巴特沃斯差些，振铃现象不明显；梯形高通滤波器的转移函数在高低频率间有个过渡，可减弱一些振铃现象，但由于过渡不够光滑，导致振铃现象一般比巴特沃斯高通滤波器的转移函数所产生的要强一些。