章3.11图像增强:图像增强引言 数 字 图·频域增强的原理 像 公边、噪音、变陟作同 化平缓部分 第 节 像 增 强
第 三 章 数 字 图 像 分 析 第 一 节 图 像 增 强 3.1.1 图像增强:图像增强引言 • 频域增强的原理 边、噪音、变化陡峭部分 变化平缓部分 u v
章31.1图像增强图像增强引言 数 字 像·频域增强的处理方法 分 析 对于给定的图像f(Xy)和目标,计算出它的傅 立叶变换F(u,V) 第 选择一个变换函数H(u)/并非到空域找 节 一计算出目标图像g(xy) 像 g(x,y)=F[(uvF(u,vI 增 强
第 三 章 数 字 图 像 分 析 第 一 节 图 像 增 强 3.1.1 图像增强:图像增强引言 • 频域增强的处理方法 – 对于给定的图像f(x,y)和目标，计算出它的傅 立叶变换F(u,v) – 选择一个变换函数H(u,v) /*并非到空域找 – 计算出目标图像g(x,y) g(x,y) = F-1 [H(u,v)F(u,v)]
3.1.1图像增强:图像增强引言 第三章数字图像分析第一节图像增强 频域增强与空域模板增強的关系 卷积的离散表达式,基本上可以理解为模板运算的数 学表达方式 M-1N-1 g(x,y)=f*h=22f(m, n)h(x-m, y-n m=0n=0 因此,卷积的冲击响应h(xy),被称为空域卷积模板, 这种称谓仅在模板相对中心原点是对称的时,才是成 立的
第 三 章 数 字 图 像 分 析 第 一 节 图 像 增 强 3.1.1 图像增强:图像增强引言 • 频域增强与空域模板增强的关系 – 卷积的离散表达式，基本上可以理解为模板运算的数 学表达方式 M-1 N-1 g(x,y) = f*h = f(m,n)h(x – m, y – n) m=0 n=0 – 因此，卷积的冲击响应h(x,y)，被称为空域卷积模板， 这种称谓仅在模板相对中心原点是对称的时，才是成 立的
章3.11图像增强:图像增强引言 数 字 图 像·频域增强与空域增强的关系 分 析 在实践中,小的空间模板比傅立叶变换用得 第 多得多,因为它们易于实现,操作快捷。 对于很多在空域上难以表述清楚的问题,对 节 频域概念的理解就显得十分重要。在压缩中 我们会体会到 像 增 强
第 三 章 数 字 图 像 分 析 第 一 节 图 像 增 强 3.1.1 图像增强:图像增强引言 • 频域增强与空域增强的关系 – 在实践中，小的空间模板比傅立叶变换用得 多得多，因为它们易于实现，操作快捷。 – 对于很多在空域上难以表述清楚的问题，对 频域概念的理解就显得十分重要。在压缩中 我们会体会到
3.1.2图像增强.空域增强 第三章数字图像分析第一节图像增强 31.2.1点运算增强 31.2.2直方图增强 31.2.3彩色图像增强 31.2.4空域过滤器
第三章数字图像分析第一节图像增强 3.1.2 图像增强 :空域增强 3.1.2.1 点运算增强 3.1.2.2 直方图增强 3.1.2.3 彩色图像增强 3.1.2.4 空域过滤器