關(guān)于“數(shù)字濾波技術(shù)對圖像”的問題，小編就整理了【3】個相關(guān)介紹“數(shù)字濾波技術(shù)對圖像”的解答：
簡要分析空間域濾波和頻率域濾波的關(guān)聯(lián)性，并說明各自的適用范圍？圖像的空間域是指圖像平面所在的二維平面，對于空間域的圖像處理主要是對像元灰度值的改變，其位置不變。
圖像的頻率域是圖像像元的灰度值隨位置變化的空間頻率，以頻譜表示信息分布特征，傅立葉變換能把遙感圖像從空間域變換到只包含不同頻率信息的頻率域，原圖像上的灰度突變部位、圖像結(jié)構(gòu)復雜的區(qū)域、圖像細節(jié)及干擾噪聲等信息集中在高頻區(qū)，，而原圖像上灰度變化平緩部位的信息集中在低頻區(qū)。
二者可以通過傅里葉變換，因為在頻率域就是一些特性比較突出，容易處理。比如在空間圖像里不好找出噪聲的模式，如果變換到頻率域，則比較好找出噪聲的模式，并能更容易的處理。
二者關(guān)系：空間域與空間頻率域可互相轉(zhuǎn)換。在空間頻率域中可以引用已經(jīng)很成熟的頻率域技術(shù),處理的一般步驟為：
①對圖像施行二維離散傅立葉變換或小波變換,將圖像由圖像空間轉(zhuǎn)換到頻域空間。
②在空間頻率域中對圖像的頻譜作分析處理,以改變圖像的頻率特征。即設計不同的數(shù)字濾波器,對圖像的頻譜進行濾波。頻率域處理主要用于與圖像空間頻率有關(guān)的處理中。
哪些濾波方法可用于突出圖像的邊緣或線狀目標？圖像降噪是圖像處理中的專業(yè)術(shù)語。在現(xiàn)實生活中，我們看到的數(shù)字圖像，在數(shù)字化和傳輸過程中由于常受到成像設備與外部環(huán)境噪聲干擾等影響，把這些圖像稱為含噪圖像或者叫噪聲圖像。減少數(shù)字圖像中噪聲的過程稱為圖像降噪,有時候又稱為圖像去噪。
圖像濾波就是在盡量保留圖像細節(jié)特征的條件下，對目標圖像的噪聲進行抑制，是圖像預處理中不可缺少的操作，其處理效果的好壞將直接影響到后續(xù)圖像處理和分析的有效性和可靠性。
圖像濾波是圖像降噪的方法，圖像降噪有很多方法，主要有：
1、均值濾波器
此法適用于去除通過掃描得到的圖象中的顆粒噪聲。
領(lǐng)域平均法能夠有力地抑制噪聲,同時也由于平均而引起了模糊現(xiàn)象,模糊程度與鄰域半徑成正比。幾何均值濾波器所達到的平滑度可以與算術(shù)均值濾波器相比,但在濾波過程中會丟失更少的圖象細節(jié)。諧波均值濾波器對“鹽”噪聲效果更好,但是不適用于“胡椒”噪聲。它善于處理像高斯噪聲那樣的其他噪聲。逆諧波均值濾波器更適合于處理脈沖噪聲,但它有個缺點,就是必須要知道噪聲是暗噪聲還是亮噪聲,以便于選擇合適的濾波器階數(shù)符號,如果階數(shù)的符號選擇錯了可能會引起災難性的后果。
2、自適應維納濾波器
它能根據(jù)圖象的局部方差來調(diào)整濾波器的輸出,局部方差越大,濾波器的平滑作用越強。它的最終目標是使恢復圖像f^(x,y)與原始圖像f(x,y)的均方誤差e2=E[(f(x,y)-f^(x,y)2]最小。該方法的濾波效果比均值濾波器效果要好,對保留圖像的邊緣和其他高頻部分很有用,不過計算量較大。維納濾波器對具有白噪聲的圖象濾波效果最佳。
簡述中位值數(shù)字濾波算法的基本原理？就是把數(shù)字圖像利用傅立葉變換，小波等數(shù)學方法，轉(zhuǎn)化為頻域進行處理，再把處理后的數(shù)據(jù)反變換成圖像數(shù)據(jù)。
最基本的應用算法如高通濾波，低通濾波，維納濾波，相位相關(guān)等等。不過用頻域處理都比較耗時，對實時性要求比較高的系統(tǒng)幾乎都不用頻域處理。
到此，以上就是小編對于“數(shù)字濾波技術(shù)對圖像”的問題就介紹到這了，希望介紹關(guān)于“數(shù)字濾波技術(shù)對圖像”的【3】點解答對大家有用。
