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1、实例集锦,实 例钝化,中值滤波去除噪声,中值滤波去除噪声,中值滤波去除噪声,中值滤波去除噪声,中值滤波去除噪声,中值滤波去除噪声,中值滤波 去雀斑,中值滤波 去雀斑,中值滤波 去雀斑,高斯滤波 去雀斑,高斯滤波 去雀斑,高斯滤波 去雀斑,高斯滤波 去雀斑,局部中值滤波 去雀斑,局部中值滤波 去雀斑,对比度增强,直方图均衡化,图像锐化,实 例锐化,USM,USM,USM,USM,USM,USM,查找边缘,查找边缘,查找边缘,查找边缘,查找边缘,照亮边缘,照亮边缘,照亮边缘,照亮边缘,照亮边缘,4 边缘检测,4 边缘检测,Lenna的Sobel边界,4 边缘检测,Lenna的Prewitt边界,4
2、 边缘检测,Lenna的Roberts边界,实 例 FFT,空间域与频率域,实际图像的傅立叶变换,下图给出两幅实际图像和他们的傅里叶频谱图。图(a)的图像反差比较柔和，反映在傅里叶频谱上低频分量较多，频谱图中心值较大（中心为频域原点）。图(b)的图像中有较规则的线状物，反映在傅里叶频谱上也有比较明显的射线状条带。,(a),(b),二维傅立叶变换性质,分离性,对二维函数作傅立叶变换可以分为两步进行：首先视某一个方向变量为常数，对另一个方向作一维傅立叶变换，然后再对得到的变换结果作另一个方向上的一维傅立叶变换：,例：分离性,f(x,y),F(x,v),F(u,y),F(u,v),空间域与频率域,空
3、间域与频率域,7 数字图像处理和傅立叶变换,7 数字图像处理和傅立叶变换,采样数减少一半,7 数字图像处理和傅立叶变换,7 数字图像处理和傅立叶变换,7 数字图像处理和傅立叶变换,7 数字图像处理和傅立叶变换,2）频谱的频域移中,7 数字图像处理和傅立叶变换,7 数字图像处理和傅立叶变换,8.3 二维Fourier变换的应用,1.Fourier变换在图像滤波中的应用 首先，我们来看Fourier变换后的图像，中间部分为低频部分，越靠外边频率越高。因此，我们可以在Fourier变换图中，选择所需要的高频或是低频滤波。,Fourier变换的频率特性,返回,Fourier变换的低通滤波,返回,Fourier变换的高通滤波,返回,8.3 二维Fourier变换的应用,2.Fourier变换在图像压缩中的应用 变换系数刚好表现的是各个频率点上的幅值。在小波变换没有提出时，用来进行压缩编码。考虑到高频反映细节、低频反映景物概貌的特性。往往认为可将高频系数置为0，骗过人眼。,Fourier变换的压缩原理,另一幅图像效果,压缩率为：1.7：1,压缩率为：2.24：1,压缩率为：3.3：1,Fourier变换的压缩原理,返回,压缩率为：8.1：1,压缩率为：10.77：1,压缩率为：16.1：1,实 例 同态滤波,
