图像处理中振铃现象 分类: 图像处理 2014-12-16 23:40 565人阅读 评论(0) 收藏
2014-12-16 23:40
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图像处理中,对一幅图像进行滤波处理,若选用的频域滤波器具有陡峭的变化,则会使滤波图像产生“振铃”,所谓“振铃”,就是指输出图像的灰度剧烈变化处产生的震荡,就好像钟被敲击后产生的空气震荡。如下图:
由卷积定理可将下面两种增强联系起来:
频域增强:
空域卷积:
其中f,g,h分别为输入图像,增强图像,空域滤波函数;F,G,H分别为各自的傅里叶变换。*为卷积符号。
在空间域将低通滤波作为卷积过程来理解的关键是h(x,y)的特性:可将h(x,y)分为两部分:原点处的中心部分,中心周围集中的成周期分布的外围部分。前者决定模糊,后者决定振铃现象。若外围部分有明显的震荡,则g(x,y)会出现振铃。利用傅里叶变换,我们发现,若频域滤波函数具有陡峭变化,则傅里叶逆变换得到的空域滤波函数会在外围出现震荡。
下面给出三个常用的低通滤波器:理想型、巴特沃斯型、高斯型。并分析他们对用的空域滤波函数的特点,验证上述结论。
理想型:
理想型滤波会出现振铃,可以看出空域滤波函数图像外围有剧烈震荡。
巴特沃斯型:
为阶数,1阶巴特沃斯没有“振铃“,随着阶数增大,振铃现象越发明显。下图取n=2,可以看出空域函数外围部分出现震荡。
高斯型:
高斯函数的傅里叶变换仍然是高斯函数,故高斯型滤波器不会产生“振铃“。
上述图像的生成程序:
注:fftshift与ifftshift区别,对偶数行列矩阵相同,奇数相互弥补,组合使之可逆
由卷积定理可将下面两种增强联系起来:
频域增强:
空域卷积:
其中f,g,h分别为输入图像,增强图像,空域滤波函数;F,G,H分别为各自的傅里叶变换。*为卷积符号。
在空间域将低通滤波作为卷积过程来理解的关键是h(x,y)的特性:可将h(x,y)分为两部分:原点处的中心部分,中心周围集中的成周期分布的外围部分。前者决定模糊,后者决定振铃现象。若外围部分有明显的震荡,则g(x,y)会出现振铃。利用傅里叶变换,我们发现,若频域滤波函数具有陡峭变化,则傅里叶逆变换得到的空域滤波函数会在外围出现震荡。
下面给出三个常用的低通滤波器:理想型、巴特沃斯型、高斯型。并分析他们对用的空域滤波函数的特点,验证上述结论。
理想型:
理想型滤波会出现振铃,可以看出空域滤波函数图像外围有剧烈震荡。
巴特沃斯型:
为阶数,1阶巴特沃斯没有“振铃“,随着阶数增大,振铃现象越发明显。下图取n=2,可以看出空域函数外围部分出现震荡。
高斯型:
高斯函数的傅里叶变换仍然是高斯函数,故高斯型滤波器不会产生“振铃“。
上述图像的生成程序:
close all; clear all; d0=8; M=60;N=60; c1=floor(M/2); c2=floor(N/2); h1=zeros(M,N); %理想型 h2=zeros(M,N); %巴特沃斯型 h3=zeros(M,N); %高斯型 sigma=4; n=4;%巴特沃斯阶数 for i=1:M for j=1:N d=sqrt((i-c1)^2+(j-c2)^2); if d<=d0 h1(i,j)=1; else h1(i,j)=0; end h2(i,j)=1/(1+(d/d0)^(2*n)); h3(i,j)=exp(-d^2/(2*sigma^2)); end end draw2(h1,'理想'); draw2(h2,'巴特沃斯'); draw2(h3,'高斯'); function draw2(h,name) figure; surf(h);title(strcat('频域',name)); fx=abs(ifft2(h)); fx=fftshift(fx); figure;surf(fx);title(strcat('空域',name));
注:fftshift与ifftshift区别,对偶数行列矩阵相同,奇数相互弥补,组合使之可逆
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