频域平滑滤波

数字图像处理名词

图像的平滑除了在空间域中进行外,也可以在频率域中进行。由于噪声主要集中在高频部分,为去除噪声改善图像质量,滤波器采用,然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像,就可达到平滑图像的目的。

基本信息
将图像从空间或空间域转换到频率域,在频域里,采用简单平均法求频谱的直流分量。可以构造一个低通滤波器,使低频分量顺利通过而有效地阻于高频分量,再经过反变换来取得平滑的图像。
图像的平滑除了在空间域中进行外,也可以在频率域中进行。由于噪声主要集中在高频部分,为去除噪声改善图像质量,滤波器采用,然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像,就可达到平滑图像的目的。
常用的频率域平滑滤波器有3种:
2)巴特沃思低通滤波器
3)高斯低通滤波器
理想低通滤波器
截断傅里叶变换中的所有处于指定距离之外的高频成分
频率域的中心在 ,从点(u,v)到中心(原点)的距离如下
图像如下:
说明:在半径为的圆内,所有频率没有衰减地通过滤波器,而在此半径的圆之外的所有频率完全被衰减掉
总图像功率值
其中,
原点在频率域的中心,半径为的圆包含的功率
示例如下图2
结论:
①90%以上的功率(能量)集中在半径小于5的圆周内;
②随滤波器半径的增加,越来越少的功率被滤出掉,使模糊减弱;
巴特沃思低通滤波器
n阶巴特沃思低通滤波器(BLPF)定义如下
为截至频率距原点的距离,D(u,v)是点(u,v)距原点的距离。当D(u,v)=时,H(u,v)=0.5(最大值是1,当D(u,v)=0)
它的特性是连续性衰减,而不像理想滤波器那样陡峭变化,即明显的不连续性。因此采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时,图像边缘的模糊程度大大减小,没有振铃效应产生。
应用:
可用于平滑处理,如图像由于量化不足产生虚假轮廓时,常可用低通滤波进行平滑以改进图像质量。
通常,BLPF的平滑效果好于ILPF(振铃现象)。
高斯低通滤波器
二维高斯低通滤波器(GLPF)定义如下
当D(u,v)=时,滤波器下降到它最大值的0.607处
采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时,图像边缘的模糊程度较用Butterworth滤波产生的大些,无明显的振铃效应
结论:
GLPF不能达到有相同截止频率的二阶BLPF的平滑效果
GLPF没有振铃
如果需要严格控制低频和高频之间截至频率的过渡,选用BLPF,代价是可能产生振铃
应用
1)字符识别:通过模糊图像,桥接断裂字符的裂缝
2)印刷和出版业:从一幅尖锐的原始图像产生平滑、柔和的外观,如人脸,减少皮肤细纹的锐化程度和小斑点
3)处理卫星和航空图像:尽可能模糊细节,而保留大的可识别特征。低通滤波通过消除不重要的特征来简化感兴趣特征的分析
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