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转自http://blog.csdn.net/zhoufan900428/article/details/17194289
在之前的文中,我们已经进行过一些基本的图像处理。比如,使用低通滤波可以将图像模糊,也有些许降噪的作用。这些都是在空间域内进行的滤波处理,这个处理主要是依靠卷积来进行计算的。首先,从连续的一维卷积入手,如下所示。
将上式进行傅里叶变换,可以得到如下结果。
从这个式子,我们可以得到一个重要的结论。也就是,函数与卷积的傅里叶变换所得到的结果,是函数与的傅里叶变换与的乘积。再将其总结得简单易懂一些,有如下结论。
在将其扩展到二维的形况下,假设尺寸为MxN的图像,如下关系是成立的。
其实到这,基本的原理就明了的。我们所看到的图像,均为空间域内的表现形式,我们无法辨识出频域内的图像。要进行频域内的滤波器处理,首先就需要进行傅里叶变换,然后直接进行滤波处理,最后再用反傅里叶变换倒回到空间域内。
到此,已经可以开始空间域内的滤波处理了。但是,还有一点需要注意的地方。使用某个一维信号来举例子,一维信号的傅里叶变换是以2π为周期的函数。所以,我们常常使用的范围[-π,π]来表示这个信号的傅里叶变换,如下所示。
这样做的好处是,靠近0的成分就是低频,靠近-π与π的成分就表示高频。而对于图像而言,在Matlab中,我们使用fft2()这个函数来求取图像的傅里叶变换。
很显然,这并不是希望的范围,下面这个代码可以求取[0,2π]内的傅里叶变换。
我们需要对其移动一下,如下图所示,我们需要的是粉色范围的区域。
下面,从数学上分析一下,如何获得这个部分的频谱。对于傅里叶变换,有如下性质。
这个特性称为平移特性,粉色部分的频谱,将带入上式,我们可以得到如下式子。
为次,我们已经得到了粉色范围的频谱。越靠近傅里叶频谱图像中间的成分,代表了低频成分。其Matlab代码如下所示。
代码所得到的结果,如下图所示。
接下来,我们总结一下频域滤波的步骤:
①:先将图像做频域内的水平移动,然后求原图像f(x,y)的DFT,得到其图像的傅里叶谱F(u,v)。
②:与频域滤波器做乘积,
③:求取G(u,v)的IDFT,然后再将图像做频域内的水平移动(移动回去),其结果可能存在寄生的虚数,此时忽略即可。
④:这里使用ifft2函数进行IDFT变换,得到的图像的尺寸为PxQ。切取左上角的MxN的图像,就能得到结果了。
其中,D0表示通带的半径。D(u,v)的计算方式也就是两点间的距离,很简单就能得到。
使用低通滤波器所得到的结果如下所示。低通滤波器滤除了高频成分,所以使得图像模糊。由于理想低通滤波器的过度特性过于急峻,所以会产生了振铃现象。
同样的,D0表示通带的半径,n表示的是巴特沃斯滤波器的次数。随着次数的增加,振铃现象会越来越明显。
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