matlab 二维高斯滤波 傅里叶_机器视觉 03.2 频域低通滤波
生活随笔
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matlab 二维高斯滤波 傅里叶_机器视觉 03.2 频域低通滤波
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本文介紹常見三種頻域低通濾波器:理想低通、布特沃斯、高斯低通濾波器
(1)理想低通濾波器(ILPF)
小于截止頻率的全部保留
其中
表示點(u,v)到頻域原點的距離,D0表示截止頻率。對圖像分別用不同大小的截止頻率做低通濾波,
右圖的不同半徑就是截止頻率的大小每個小圈對應的濾波結果振鈴現象:由于采用了尖銳的不連續曲線,圖像中‘a’字母的周圍出現的一層層的漣漪現象,類似一個sinc曲線。當把一個理想低通濾波器,逆變換到空間域中后,會出現震蕩曲線。用這樣的模板做空間域卷積時,就相當于與把這個模板復制到每個點周圍(每個圖像點就是一個沖激)。
(2)布特沃斯低通濾波器(BLPF)
傳遞函數:
不同階數的截斷由于傳遞函數沒有明顯的不連續現象,所以能有效避免振鈴現象。它的截止頻率是H(u,v)下降到最大值的50%時的頻率。
同樣的截止頻率,巴特沃斯并沒有振鈴現象,歸功于在截止頻率處的平滑過渡雖然巴特沃斯低階時沒有振鈴現象,但是曲線太平緩,不能達到理想的分水嶺效果,不能立即截止。想要提高截斷的效果,就要提高濾波器的階數。但是高階的BLPF振鈴現象會越來越明顯。
n=1,2,5,20階的巴特沃斯濾波器(3)高斯低通濾波器(GLPF)
高斯濾波器的傅里葉變換和反變換都是高斯函數
二維離散情況下:
令擴展度
作為截斷頻率,當 時,H(u,v)的值下降到最大值的60.7%處。高斯低通濾波器頻域圖像特點:
①高斯濾波器的傅里葉變換對都是高斯函數;
② 高斯濾波器完全沒有振鈴現象。但沒有巴特沃斯和理想低通濾波器截斷的緊湊,分水嶺效果差。
③σ越大,H(u)越低胖,濾除的高頻部分越少,h(x)也越高瘦;σ趨于無限大時,H(x)近似于常量函數,h(x)近似于沖激函數。
高斯濾波器頻域濾波結果總結
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