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文档简介
1、讲解内容 1. 图像变换的目的、要求和应用 2. 一维、二维连续、离散傅立叶变换定义、 性质及其应用目的 1. 熟悉二维傅立叶变换定义、性质及其应用; 2. 掌握一维傅立叶变换算法及频谱分析方法第三章 图像变换第三章 图像变换图像变换的目的在于:使图像处理问题简化;有利于图像特征提取;有助于从概念上增强对图像信息的理解。图像变换通常是一种二维正交变换。一般要求:正交变换必须是可逆的;正变换和反变换的算法不能太复杂;正交变换的特点是在变换域中图像能量将集中分布在低频率成分上,边缘、线状信息反映在高频率成分上,有利于图像处理。因此正交变换广泛应用在图像增强、图像恢复、特征提取、图像压缩编码和形状分
2、析等方面。频率通常是指某个一维物理量随时间变化快慢程度的度量。例如交流电频率为5060Hz(交流电压)中波某电台1026kHz(无线电波)第三章 图像变换图像是二维信号,其坐标轴是二维空间坐标轴,图像本身所在的域称为空间域(Space Domain)。图像灰度值随空间坐标变化的快慢也用频率来度量,称为频率域(Spatial Frequency Domain)。第三章 图像变换第3章 图像变换每一种变换都有自己的正交函数集,引入不同的变换 傅立叶变换 余弦变换 正弦变换 图像变换 哈达玛变换 沃尔什变换 K-L变换 小波变换本章讨论常用的傅立叶变换 。3.2 傅立叶变换 在学习傅立叶级数的时候,
3、一个周期为T的函数f(t)在-T/2,T/2上满足狄利克雷(Dirichlet)条件,则在-T/2,T/2可以展成傅立叶级数 其复数形式为 其中 可见,傅立叶级数清楚地表明了信号由哪些频率分量组成及其所占的比重,从而有利于对信号进行分析与处理。 3.2.1 连续函数的傅立叶变换 1. 一维连续函数的傅立叶变换 令f(x)为实变量x的连续函数,f(x) 的傅立叶变换用F(u)表示,则定义式为 若已知F(u),则傅立叶反变换为 两式称为傅立叶变换对。这里f(x)是实函数,它的傅立叶变换F(u)通常是复函数。F(u)的实部、虚部、振幅、能量和相位分别表示如下: 傅立叶变换中出现的变量u 通常称为频率
4、变量。 例:矩形函数的傅立叶变换函数 : f(x) = A 0=x= (u)= +- (x)e j2utdx= 0 A e j2utdx=(-A/j2u)(e-j2u -1) = (A/j2u)(eju -e-ju ) e-ju = (A/u)sin(u)(e -ju)|(u)|=(A/u)|sin(u) (e- ju) | = A | sin(u) / (u) |* e jax dx= e jax /ja +c sin(x)=(e jx - e jx )/2j=(1- e j2x) e -jx /2jsin (u) = 0 (u=1/时 ) |e ju|=| cos( u)-jsin (u)
5、|=1 sinx2+cosx2=1 2. 二维连续函数的傅立叶变换 傅立叶变换很容易推广到二维的情况。如果f(x,y)是连续和可积的,且F(u,v)是可积的,则二维傅立叶变换对为 二维函数的傅立叶谱、相位和能量谱分别为 |F(u,v)=R2(u,v)+I2 (u,v)1/2 (3.211) (u,v)=tan-1 I(u,v)R(u,v) (3.212) E(u,v)=R2(u,v)+I2(u,v) (3.213) 二维连续函数 f(x,y) 的傅立叶变换 (a)矩形函数 (b)图像表示 (c)傅立叶谱一些二维函数及其傅立叶谱 3.2.2 离散函数的傅立叶变换1.一维离散函数的傅立叶变换 假定
6、取间隔x单位的抽样方法将一个连续函数f(x)离散化为一个序列f(x0),f(x0+x),fx0+(N-1)x,如图3.2.3所示。 将序列表示成 f(x)=f(x0+xx)即用序列f(0),f(1),f(2),f(N-1)代替f(x0),f(x0+x),fx0+(N-1)x。被抽样函数的离散傅立叶变换定义式为 F(u)= 式中u=0,1,2,N1。反变换为 f(x)= 式中x=0,1,2,N-1。例 f(x)是一个连续函数,x=0,1,2,3时,分别取样得到 f(0)=2, f(1)=3, f(2)=4, f(3)=4由公式:(u)=(1/M) f(x)cos2 ux/M-jsin2 ux /
7、M 3得F(0)=1/4* f(x)exp-j20X /M /所有取样点都贡献 x=0 /u=0, exp-j20X /M =1 =1/4* f(0)+f(1)+f(2)+f(3)=3.25 3 F(1)=1/4* f(x)exp-j2X /M /u=1 x=0 = 1/4* (2exp0 +3*exp- j/2+4* exp- j+ 4*exp- j3/2) = 1/4-2+j /按欧拉公式算得F(2)= 1/4* (2exp0 +3*exp- j+4* exp- j2+ 4*exp- j3) = -1/4*1+j0F(3)= 1/4* (2exp0 +3exp- j3/2+ 4exp- j
8、3+ 4*exp- j9/2) = 1/42+j|F0|= 3.25|F1|=(2/4)2+(1/4)21/2=( 5)/4|F2|=(1/4)2+(0/4)21/2=1/4|F3|=(2/4)2+(1/4)21/2=( 5)/42.二维离散函数的傅立叶变换在二维离散的情况下,傅立叶变换对表示为 F(u,v) = (3.220)式中u=0,1,2,M-1;v=0,1,2,N-1。 f(x,y)= (3.221) 式中 x=0,1,2,M-1;y=0,1,2,N-1。一维和二维离散函数的傅立叶谱、相位和能量谱也分别由前面式子给出,唯一的差别在于独立变量是离散的。一般来说,对一幅图像进行傅立叶变换
9、运算量很大,不直接利用以上公式计算。现在都采用傅立叶变换快速算法,这样可大大减少计算量。为提高傅立叶变换算法的速度,从软件角度来讲,要不断改进算法;另一种途径为硬件化,它不但体积小且速度快。 原图离散傅立叶变换后的频域图例如 数字图像的傅立叶变换3.2.3 二维离散傅立叶变换的若干性质 离散傅立叶变换建立了函数在空间域与频率域之间的转换关系。在数字图像处理中,经常要利用这种转换关系及其转换规律,因此,下面将介绍离散傅立叶变换的若干重要性质。 1周期性和共轭对称性 若离散的傅立叶变换和它的反变换周期为N,则有 F(u,v)=F(u+N,v)=F(u,v+N)=F(u+N,v+N) 傅立叶变换存在共轭对称性 F(u,v)=F*(-u,-v) 这种周期性和共轭对称性对图像的频谱分析和显示带来很大益处。 2.分离性 一个二维傅立叶变换可由连续两次一维傅立叶变换来实现。xyxvxv1-D离散傅立叶变换用两次一维DFT计算二维DFT 3.旋转性质 平面直角坐标改写成极坐标形式: 做代换有: 如果 被旋转 ,则 被旋转同一角度。即有傅立叶变换对:4.卷积定理3.2.5 傅立叶变换在图像处理中的应用傅立叶变换在图像处理中是一个最基本的数学工具。利用这个工具,可以对图像的频谱进行各种各样的处理,如滤波、降噪、
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