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第3章 图像变换 3.1 傅里叶变换 3.2 离散余弦变换 3.3 小波变换及其应用
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第3章 图像变换 时域分析法 信号处理方法: 频域分析法 特点:算术运算次数大大减少,可采用二维数字滤波技术 进行所需的各种图像处理
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第3章 图像变换 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50~60Hz(交流电压)
中波某电台1026kHz(无线电波)
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第3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,称为空间频率(Spatial Frequency)。
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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 傅里叶变换 余弦变换 正弦变换 图像变换 哈达玛变换 沃尔什变换
图像变换 哈达玛变换 沃尔什变换 K-L变换 小波变换
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3.1 傅里叶变换 3.1.1 一维傅里叶变换 3.1.2 二维离散傅里叶变换 3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质
3.1 傅里叶变换 一维傅里叶变换 二维离散傅里叶变换 二维离散傅里叶变换的性质 快速傅里叶变换 傅里叶变换在图像处理中的应用
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3.1 傅里叶变换 傅里叶变换 利用傅里叶变换的特性,将时间信号正变换到频率域后进行处理(例如低通、高通或带通),然后再反变换成时间信号,即可完成对信号的滤波。 低通滤波:在频率域中抑制高频信号 高通滤波:在频率域中抑制低频信号
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一维傅里叶变换 一维(连续)傅里叶变换 傅里叶变换是一种数学变换(正交变换),可以把一维信号(或函数)分解成不同幅度的具有不同频率的正弦和余弦信号(或函数)。 输入信号 => 傅里叶(正)变换 => 频率域信号 函数 函数 频率域信号 => 傅里叶反变换 => 输出信号 函数 函数
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一维傅里叶变换 一维(连续)傅里叶变换
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一维傅里叶变换 一维(连续)傅里叶变换
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一维傅里叶变换 一维(连续)傅里叶变换
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一维傅里叶变换 一维(连续)傅里叶变换 A X
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一维傅里叶变换 一维离散傅里叶变换
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二维离散傅里叶变换 二维连续函数 的傅里叶变换
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二维离散傅里叶变换 二维连续函数 f(x,y) 的傅里叶变换
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二维离散傅里叶变换 变换在一个周期内进行。M,N表示图像f(x,y)在x,y方向上具有大小不同的阵列。离散信号频谱、相谱、幅谱分别表示为:
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二维离散傅里叶变换的性质 基本性质: 1.可分离性
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二维离散傅里叶变换的性质
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3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质 2.平移性 : 图像中心化 时
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3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质 3.周期性
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二维离散傅里叶变换的性质 4.共轭对称性 则 N/2 -N/2 一个周期
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3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质 5.旋转不变性 例:
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二维离散傅里叶变换的性质 6.分配性和比例性
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3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质 7.平均值
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3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质 8.离散卷积定理 为防止卷积后发生交叠误差,需对离散的二维函数的定义域加以扩展
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3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质 8.离散卷积定理 才避免交叠误差 当卷积周期
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3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质 8.离散卷积定理
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3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质 9.离散相关定理
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3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质 9.离散相关定理
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二维离散傅里叶变换的性质 傅里叶变换的问题 1)复数计算而非实数,费时。如采用其它合适的完备正交函数来代替傅里叶变换所用的正、余弦函数构成完备的正交函数系,可避免这种复数运算。 2)收敛慢,在图像编码应用中尤为突出。
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快速傅里叶变换 在研究离散傅里叶计算的基础上,节省它的计算量,达到快速计算的目的
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傅里叶变换在图像处理中的应用 傅里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、增强等 a) 有栅格影响的原始图像 b)傅里叶变换频谱图像
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傅里叶变换在图像处理中的应用 用傅里叶变换去除正弦波噪声示例
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傅里叶变换在图像处理中的应用 a) lena图 b) lena图的频谱
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傅里叶变换在图像处理中的应用 c) 增强纵轴上某一谱段的强度 d) 傅里叶反变换的结果
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3.2 离散余弦变换 离散余弦变换原理 离散余弦变换在图像处理中的应用
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3.2.1 离散余弦变换原理
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3.2.1 离散余弦变换原理
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3.2.1 离散余弦变换原理
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3.2.1 离散余弦变换原理
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3.2.1 离散余弦变换原理 性质: 1.余弦变换是实数、正交。 2.离散余弦变换可由傅里叶变换的实部求得
3.对高度相关数据,DCT有非常好的能量紧凑性 4.对于具有一阶马尔可夫过程的随机信号,DCT是K-L变换 的最好近似
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3.2.2 离散余弦变换在图像处理中的应用 在图像的变换编码中有着非常成功的应用
离散余弦变换是傅里叶变换的实数部分,比傅里叶变换有更强的信息集中能力。对于大多数自然图像,离散余弦变换能将大多数的信息放到较少的系数上去,提高编码的效率
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3.3 小波变换及其应用 3.3.1 多分辨率分析的背景知识 3.3.2 多分辨率展开 3.3.3 一维小波变换
一维小波变换 快速小波变换算法 二维离散小波变换 小波分析在图像处理中的应用
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3.3.1 多分辨率分析的背景知识 图像金字塔 金字塔算法 一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降 低的图像集合
一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降 低的图像集合 金字塔的底部是待处理图像 的高分辨率表示,而顶部是 低分辨率近似。当向金字塔 的上层移动时,尺寸和分辨 率就降低。 一个金字塔图像结构
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3.3.1 多分辨率分析的背景知识 图像金字塔 高斯和拉普拉斯金字塔编码
首先对图像用高斯脉冲响应作低通滤波,滤波后的结果从原图像中减去,图像中的高频细节则保留在差值图像里;然后,对低通滤波后的图像进行间隔采样,细节并不会因此而丢失
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3.3.1 多分辨率分析的背景知识 图像金字塔 高斯和拉普拉斯金字塔编码 拉普拉斯金字塔编码策略
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3.3.1 多分辨率分析的背景知识 子带编码和解码 双通道子带编码和重建
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3.3.1 多分辨率分析的背景知识 子带编码和解码 子带图像编码的二维4频段滤波器组
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3.3.1 多分辨率分析的背景知识 哈尔变换 哈尔基函数是众所周知的最古老也是最简单的正交小波。哈尔变换本身是可分离的,也是对称的,可以用下述矩阵形式表达: T=HFH 其中,F是一个N×N图像矩阵,H是N×N变换矩阵,T 是N×N变换的结果
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3.3.1 多分辨率分析的背景知识 哈尔变换 哈尔基函数对图像的多分辨率分解
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3.3.2 多分辨率展开 函数的伸缩和平移 给定一个基本函数 ,则 的伸缩和平移公式可记为:
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3.3.2 多分辨率展开 函数的伸缩和平移 函数的伸缩和平移
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3.3.2 多分辨率展开 序列展开 信号或函数常常可以被很好地分解为一系列展开函数的线性组合。
其中,k是有限或无限和的整数下标,ak是具有实数值 的展开系数, 是具有实数值的展开函数
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多分辨率展开 尺度函数
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多分辨率展开 小波函数 给定尺度函数,则小波函数 所在的空间跨越了相邻两尺度子空间Vj和Vj+1的差异。令相邻两尺度子空间Vj和Vj+1的差异子空间为Wj,则下图表明了Wj与Vj和Vj+1间的关系。 尺度及小波函数空间的关系
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一维小波变换 一维离散小波变换(DWT)
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一维小波变换 一维离散小波变换(DWT) Morlet 小波
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一维小波变换 一维离散小波变换(DWT) Mexihat小波
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快速小波变换算法 离散小波变换算法
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快速小波变换算法 离散小波逆变换
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二维离散小波变换 对于M×N的离散函数f(x,y)的离散小波变换对为:
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二维离散小波变换 二维离散小波变换的一次分解
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二维离散小波变换 图像的二维离散小波变换
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小波分析在图像处理中的应用 小波变换 傅里叶变换用在频谱分析和滤波方法的分析上。但傅里叶反映的是信号或函数的整体特征,而实际问题关心的是信号的局部范围中的特征。如,在音乐和语言信号中人们关心的是什么时刻奏什么音符,发出什么样的音节;对地震记录,关心什么位置出现反射波;在边缘检测中,关心的是信号突变部分的位置。引进的窗口傅里叶,用一个窗口去乘所研究的函数,然后进行傅里叶变换。但引入的这种变换窗口的尺寸和形状与频率无关而且是固定不变的。这与高频信号的分辨率应比低频信号高,因而与频率升高应当窗口减小这一要求不符,为此未能得到广泛的应用与发展
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3.3.6 小波分析在图像处理中的应用 小波 2) 小波并不一定要求是正交的,其时宽频宽乘积很小,因而展开系数的能量较为集中。
小波分析在图像处理中的应用 小波 1) 从分辨率看,小波很好地解决了时间与频率分辨率的矛盾,它巧妙的利用了非均匀分布的分辨率,在低频段用高的频率分辨率和低的时间分辨率,而在高频段则采用低的频率分辨率和高的时间分辨率。即子波分析的窗宽是可变的,在高频时用短窗口,而在低频时,则使用宽窗口。 2) 小波并不一定要求是正交的,其时宽频宽乘积很小,因而展开系数的能量较为集中。 子波变换的基本思想:是用一族函数去表示或逼进一信号或函数,这族函数称为子波函数集,它通过一基本子波函数的不同尺度的平移和伸缩组成,它的特点是时宽频宽乘积很小,且在时间和频率轴上都很集中。
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3.3.6 小波分析在图像处理中的应用 小波的特点: a)能量集中 b)易于控制各子带噪声 c)与人类视觉系统相吻合的对数特征。
小波分析在图像处理中的应用 小波的特点: a)能量集中 b)易于控制各子带噪声 c)与人类视觉系统相吻合的对数特征。 d)突变信号检测中:由于分辨率随频率的不同而变化的 特点,能准确定位信号的上升沿和下降沿。
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小波分析在图像处理中的应用 应用: 1)图像压缩:小波把信号分解成具有不同时间和分辨率 的信号 2)正交小波变换在图像拼接和镶嵌中的应用 把两个图像按不同尺度下的小波分量先拼接下来,然后再用程序重构整个图像,这样得到的图像可以很好地兼顾清晰度和光滑度两个方面的要求。
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作业 3-1 离散傅里叶变换的性质及在图像处理中的应用? 3-2 小波变换有哪些特点? 3-3 求下列图像的二维离散傅里叶变换
(a)长方形图像
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作业 (b)旋转45°后的长方形图像 y b -b F E a x -a y 45° x
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作业 3-4 请实际编程做出以下图像的二维离散余弦变换 8×8 64×64 4×8
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