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时间:2020-05-22
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1、数字图像处理武汉理工大学信息学院第4章图像变换(ImageTransform)4.1连续傅里叶变换4.2离散傅里叶变换4.3快速傅里叶变换4.4傅里叶变换的性质4.5图像傅里叶变换实例4.6其他离散变换一、图象变换的引入1.方法:对图象信息进行变换,使能量保持但重新分配。2.目的:有利于加工、处理[滤除不必要信息(如噪声),加强/提取感兴趣的部分或特征]。二、方法分类可分离、正交变换:2D-DFT,2D-DCT,1.提取图象特征(如):(1)直流分量:f(x,y)的平均值=F(0,0);(2)目标物边缘:F(u,v)
2、高频分量。2.图像压缩:正交变换能量集中,对集中(小)部分进行编码。3.图象增强:低通滤波,平滑噪声;高通滤波,锐化边缘。三、用途2D-DHT,2D-DWT。1、一维傅立叶变换及其反变换4.1连续傅里叶变换(ContinuousFourierTransform)4.1.1连续傅里叶变换的定义(DefinitionofContinuousFourierTransform)这里是实函数,它的傅里叶变换通常是复函数。的实部、虚部、振幅、能量和相位分别表示如下:实部(4.3)虚部(4.4)振幅(4.5)4.1.1连续傅里叶变
3、换的定义(DefinitionofContinuousFourierTransform)能量(4.6)相位(4.7)傅里叶变换可以很容易推广到二维的情形。设函数是连续可积的,且可积,则存在如下的傅里叶变换对:4.1连续傅里叶变换的定义(DefinitionofContinuousFourierTransform)(4.8)(4.9)式中是频率变量。与一维的情况一样,二维函数的傅里叶谱、能量和相位谱为:4.1连续傅里叶变换的定义(DefinitionofContinuousFourierTransform)傅里叶频谱:
4、(4.10)相位:(4.11)能量谱:(4.12)4.2离散傅里叶变换(DiscreteFourierTransform)函数的一维离散傅里叶变换由下式定义:(4.13)其中,。的傅里叶反变换定义为:(4.14)傅里叶频谱:相位:能量谱4.2离散傅里叶变换(DiscreteFourierTransform)同连续函数的傅里叶变换一样,离散函数的傅里叶变换也可推广到二维的情形,其二维离散傅里叶变换定义为:(4.16)式中,。二维离散傅里叶反变换定义为(4.17)4.2离散傅里叶变换(DiscreteFourierTra
5、nsform)式中,式中是频率变量。与一维的情况一样,二维函数的离散傅里叶谱、能量和相位谱为:傅里叶频谱:相位:能量谱:4.2离散傅里叶变换(DiscreteFourierTransform)例4.1一个简单二维函数的中心谱。图4.1(a)显示了在像素尺寸的黑色背景上叠加一个像素尺寸的白色矩形。4.2离散傅里叶变换(DiscreteFourierTransform)图4.1(a)此图像在进行傅里叶变换的计算之前被乘以,从而可以使频率谱关于中心对称,如图4.1(b)所示。在图4.1(b)中,方向谱的零点分割恰好是方向零
6、点分隔的两倍。4.2离散傅里叶变换(DiscreteFourierTransform)(a)(b)图4.1(a)在大小为黑色背景上叠加一个尺寸为的白色矩形的图像,(b)应用了对数变换后显示的中心傅里叶谱符合图像中的矩形尺寸比例(遵照傅里叶变换4.4.6节的尺度变换性质)。在显示之前频率谱用式(对数处理见前章3.2.2)中的对数变换处理以增强灰度级细节。变换中使用的值可以降低整体强度。在本章显示的多数傅里叶频率谱都用对数变换进行了相似的处理。4.2离散傅里叶变换(DiscreteFourierTransform)例4.
7、2图象的二维离散傅立叶频谱。%读入原始图象I=imread(‘i_peppers_gray.bmp’);imshow(I)%求离散傅立叶频谱J=fftshift(fft2(I));%对原始图象进行二维傅立叶变换,并将其坐标原点移到频谱图中央位置figure(2);imshow(log(abs(J)),[8,10])其结果如图4.2所示4.2离散傅里叶变换(DiscreteFourierTransform)(a)原始图像(b)离散傅里叶频谱图4.2二维图像及其离散傅里叶频谱的显示4.2离散傅里叶变换(DiscreteF
8、ourierTransform)快速傅里叶变换(FFT)并不是一种新的变换,它是离散傅里叶变换(DFT)的一种算法。这种方法是在分析离散傅里叶变换(DFT)中的多余运算的基础上,进而消除这些重复工作的思想指导下得到的,所以在运算中大大节省了工作量,达到了快速的目的。4.3快速傅里叶变换(FastFourierTransform)对于一个有限长序
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