多分辨率图像增强技术研究与实现(11)

图像增强

多分辨率图像增强技术研究与实现

换到空间域，从而获得增强后的图像。对于一幅图像来说，高频部分大致对应着图像中的边缘细节，低频部分大致对应着图像中过渡比较平缓的部分。具体说来，频域法有低通滤波、高通滤波、带阻滤波、同态滤波。

低通滤波，是利用低通滤波器去掉反映细节和跳变性的高频分量，对图像的作用就是把尖峰去掉，但同时也将边缘的跳变信息也去掉了，因而使得图像比较模糊，故也称平滑滤波作用。例如，对灰度反差太强的图像，对受到尖峰天电干扰或有明显颗粒干扰的图像都可起平滑作用。低通滤波器有Ｂｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈ滤波器、指数滤波器和梯形滤波器等。

高通滤波，是利用高通滤波器忽略图像中过渡比较平缓的部分，突出那些能代表细节、跳变等的高频部分，使得增强后的图像边缘细节部分清晰。这种方法适宜于图像中物体的边缘提取。但由于通过的低频太少，故处理后的图像视觉效果不好。高通滤波器有Ｂｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈ滤波器、指数滤波器和梯形滤波器等。

同态滤波解决的是光照不均匀或光动态范围过大引起不清晰的图像。

空间域和频域线性滤波的基础都是卷积定理，该定理可以写为：

ｆ（ｘ，ｙ）＋ｈ（ｈ，ｙ）营Ｈ（ｕ，ｖ）Ｆ（ｕ，ｖ）

和（卜５）

ｆ（ｘ，ｙ）ｈ（ｈ，ｙ）营Ｈ（ｕ，ｖ）＋Ｇ（ｕ，ｖ）（卜６）

其中，符号“｝”表示两个函数的卷积，双箭头两边的表达式组成了傅里叶变换对。例如，第一个表达式表明两个空间函数的卷积可以通过计算两个傅里叶变换函数的乘积的逆变换得到。相反地，两个空间函数的卷积的傅里叶变换恰好等于两个函数的傅里叶变换的乘积。

频域滤波的目的是选择一个传递函数，以便按照指定的方式修改Ｆ（ｕ，ｖ）。图像的边缘和噪声都对应于傅里叶变换中的高频部分，所以能够让低频信息畅通无阻而同时滤掉高频分量的低通滤波器能够平滑图像，去除噪声。常用的几种频域低通滤波器有理想低通滤波、巴特沃斯低通滤波器、指数低通滤波器。图像中灰度发生骤变的部分与其频谱的高频分量相对应，所以采用高通滤波器衰减或抑制低频分量，使高频分量畅通并能够对图像进行锐化处理。常用的高通滤波器有理想高通滤波器，巴特沃斯高通滤波器、指数高通滤波器。

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