图像频域变换(一)
1、什么是频域空间?
时域与频域
在图像处理中,时域可以理解为空间域,处理对象为图像平面本身;
频域就是频率域,是描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系;
自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图;
频谱图描述了信号的频率结构及频率与该频率信号幅度的关系;
2、常用的基本概念
滤波
时域滤波这类方法直接对图像的像素进行卷积处理;
频域滤波是变换域滤波的一种它是指将图像进行傅里叶变换后之后,在变换域中对图像的变换系数进行处理(滤波),处理完毕后再进
行逆变换,获得滤波后的图像。
时域的卷积可由频域的乘积,逆傅里叶变换变换而得
时域的卷积的傅里叶变换,可由二者傅里叶变换的乘积
因此,时域(空域)滤波的基本技能,可延伸至频域滤波
低通/高通
在频域空间,图像的信息表现为不同频率分量的组合。如果能让某个范围内的分量或某些频率的分量受到抑制,而让其他分量不受影响,就可以改变输出图的频率分布,达到不同的增强目的。
(1)将图像从图像空间转换到频域空间;
(2)在频域空间对图像进行增强;
(3)将增强后的图像再从频域空间转换到图像空间。
低通滤波保留图像中的低频分量而除去高频分量。
高通滤波保留图像中的高频分量而除去低频分量。
图像中的边缘和噪声都对应图像傅里叶频谱中的高频部分,所以低通滤波可以除去或消弱噪声的影响并模糊边缘轮廓。
频域滤波器
理想滤波器
高斯滤波器
巴特沃斯滤波器
3、什么是傅里叶变换?
◆ 1822年,法国数学家傅里叶(J.Fourier) 提出“每一个周期函数都可以表示成三角函数之和” ,奠定了傅里叶级数的理论基础。
◆ 1829年,法国数学家狄利克雷(P.G.Dirichlet)以严密的方式给出傅里叶级数与积分存在条件的完整证明。
一个周期信号只有在满足狄利克雷条件的前提下,才可以展开为傅里叶级数。
傅立叶变换
任何周期函数都可以表达为不同频率的正弦和或余弦和的形式,即傅立叶级数。
傅立叶级数表达式
4、离散傅里叶变换用法
5、多维傅里叶变换用法