会计学二、傅立叶变换(biànhuàn)为了有效地和快速(kuàisù)地对图像进行处理和分析，常常需要将原定义在图像空间的图像以某种形式转换（正变换）到另外一些空间，并利用在这些空间的特有性质方便地进行一定的加工，最后再转换回图像空间（反变换或逆变换）以得到所需要的效果。傅立叶变换就一种重要的常用的变换，它把图像从图像空间变换到频率空间。用傅立叶级数或变换表示的函数特征可以完全通过傅立叶反过程来重建，不会丢失任何(rènhé)信息离散傅立叶变换和它的反变换总是存在//////////频域滤波(lǜbō)增强所以频域中增强式相当直观的，主要步骤：1.计算(jìsuàn)需增强的图像的傅立叶变换2.将其与一个传递函数相乘3.再将结果进行傅立叶逆变换可以得到增强的图像频率(pínlǜ)域的滤波基础/一些基本(jīběn)的滤波器及其性质对应(duìyìng)低通滤波器高斯(ɡāosī)低通滤波器低通滤波的其他(qítā)例子4.4频率(pínlǜ)域锐化滤波器4.4频率(pínlǜ)域锐化滤波器与低通滤波器相对应，常用的高通滤波器有理想(lǐxiǎng)高通滤波器、布特沃斯高通滤波器、指数高通滤波器等。这里只讨论径向对称的零相移滤波器。由图可见，理想高通传递函数与理想低通正好相反。通过高通滤波正好把以为半径的圆内的频率成分(chéngfèn)衰减掉，对圆外的频率成分(chéngfèn)则无损地通过。与理想低通一样，理想高通可以用计算机模拟实现，但不可能用电子元件来实现。高斯型高通滤波器GHPF/高通滤波器以上介绍的是图像尖锐化处理的几种方法在实际处理中往往采用几种方法处理以便能得到(dédào)更加满意的效果。所有高通滤波后的图象都有一个共同特点：背景的平均强度减小到接近黑色这是应为高通滤波器除去了傅立叶变换(biànhuàn)的零频率成分解决办法：把一定比例的原图加入到结果中去思考题解：与二种操作(cāozuò)的次序有关。其原因在于高频增强滤波是一种以卷积运算为核心的线性运算，而直方图均衡化运算为非线性运算，故二者的操作(cāozuò)顺序不能交换，详细分析如下：图像的滤波处理可以写为：g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)这里的h（x,y）为空间滤波器若对于滤波(lǜbō)结果再进行直方图处理则可以写为：g’(x,y)=T[g(x,y)]=T[h(x,y)*f(x,y)]这里的T为直方图均衡化变换函数.若将二种运算的次序颠倒则处理结果为：g’(x,y)=h(x,y)*T[f(x,y)]因为T是非线性函数，故：T[h(x,y)*f(x,y)]≠h(x,y)*T[f(x,y)]所以处理的结果与处理的顺序有关。下图为一幅被污染了的图像(túxiànɡ)，根据你的观察首先判断该图像(túxiànɡ)受到了那些污染，然后设计适当的方法增强它的画质。感谢您的观看(guānkàn)！内容(nèiróng)总结