《数字图像处理》-上机 4 直方图增强及频域图像处理技术

1、灰度直方图 (1)灰度直方图概念 灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中每种灰度级像素的个数,反映图像中每种 灰度出现的频率。横坐标是灰度级,纵坐标是灰度级出现的频率。

2、图像傅里叶变换原理 傅里叶变换(Fourier Transform,简称 FT)常用于数字信号处理,它的目的是将时间 域上的信号转变为频率域上的信号。随着域的不同,对同一个事物的了解角度也随之改变, 因此在时域中某些不好处理的地方,在频域就可以较为简单的处理。同时,可以从频域里发 现一些原先不易察觉的特征。傅里叶定理指出"任何连续周期信号都可以表示成(或者无限 逼近)一系列正弦信号的叠加。" 傅里叶变换可以应用于图像处理中,经过对图像进行变换得到其频谱图。从谱频图里频 率高低来表征图像中灰度变化剧烈程度。图像中的边缘信号和噪声信号往往是高频信号,而 图像变化频繁的图像轮廓及背景等信号往往是低频信号。这时可以有针对性的对图像进行相 关操作,例如图像除噪、图像增强和锐化等。 二维图像的傅里叶变换可以用以下数学公式表达,其中 f 是空间域(Spatial Domain)) 值,F 是频域(Frequency Domain)值

  • 上机目的

学习直方图增强技术、频域图像处理技术及编程实现方法

  • 相关知识
  1. 灰度直方图
  • 上机练习

按照上面相关知识的介绍,学会利用 opencv 进行灰度图像及彩色图像的读、显示及写 操作,并编写相应的测试程序。

  1. 2D卷积

代码部分:

运行截图:

通过运行效果可以看到,cv2.filter2D()对一幅图像进行卷积操作后,实现了对图像的模糊化。

  1. 图像模糊(图像平滑)

(1)、平均

代码部分:

运行结果为:

可见效果不是很明显。

(2)、高斯平滑

代码部分:

运行结果:

(3)、中值滤波

代码部分:

运行结果:

  1. 图像梯度:

(1)、Roberts 算子

代码部分:

运行结果为:

(2)、Prewitt 算子

代码部分:

运行结果为:

(3)、Sobel 算子

代码部分:

运行结果:

(4)、Laplacian 算子

代码部分:

运行结果为:

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