频率域滤波步骤小结

本文总结了频率域滤波的主要步骤,并使用OpenCV库进行了代码实现,包括图像填充、离散傅里叶变换(DFT)、滤波函数生成、滤波处理以及逆离散傅里叶变换(IDFT)。示例中展示了高斯低通和高通滤波的效果。

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频率域滤波步骤小结

1、给定一幅大小为M*N的输入图像f(x,y), 由P >= 2M-1,Q >= 2N-1;得到填充参数P,Q,典型的我们选择,P=2M,Q=2N;

如果滤波的目的仅是粗糙的视觉分析,可以跳过此步骤;

2、对f(x,y) 添加必要数量的0,形成大小为P*Q的图像 fp(x,y);

3、用-1^{(x+y)} 乘以fp(x,y)移到其变换中心;

4、计算来自步骤3图像的DFT,得到F(u,v);

5、生成一个实的、对称的滤波函数H(u,v),其大小为P*Q,中心在(P/2,Q/2)处。用阵列相乘形成乘积G(u,v)=H(u,v)F(u,v);

6、得到处理后的图像  

            g_{p}(x,y) = \left \{ real\left [ \Im ^{-1}\left [ G(u,v)) \right ] \right ] \right \}*-1^{(x+y))}           其中为忽略由于计算不准确导致的寄生复分量,选择了实部,下标p表示我们处理的是填充后的阵列;

还有一种处理方法是取模值;magnitude()函数

7、通过从   g^{_{p}}(x,y)  的左上限提取M*N,得到最终的处理结果。

原始图像-------------高斯模糊图像

fp的谱---------------     g^{_{p}}(x,y) 图像

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