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OpenCv图像处理：时域滤波与频域滤波

news 来源：原创 2024/9/21 16:22:49

时域滤波：

空间域滤波的步骤一般如下：

1. 选择滤波器

选择一种低通滤波器，常见的包括：

均值滤波（平均滤波器）
高斯滤波（Gaussian filter）

2. 定义滤波器核

根据选择的滤波器类型，定义相应的滤波器核。例如，对于高斯滤波，可以使用高斯函数创建一个二维核。

3. 图像边界处理

决定如何处理图像边界。常见的方法有：

零填充（Zero padding）
镜像扩展（Mirror padding）

4. 卷积操作

对图像应用滤波器，通常使用卷积操作。具体步骤如下：

对图像中的每一个像素，使用滤波器核计算加权和。
替换图像中当前像素的值为加权和的结果。

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')# 定义均值滤波器核 lp
#kernel_size = 5
#kernel = np.ones((kernel_size, kernel_size), np.float32) / (kernel_size * kernel_size)# 拉普拉斯卷积核 hp
kernel = np.array([[0, -1, 0],[-1, 4, -1],[0, -1, 0]])# 应用卷积
low_pass_filtered = cv2.filter2D(image, -1, kernel)# 显示结果
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.title('Original Image')
plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis('off')plt.subplot(1, 2, 2)
plt.title('Low Pass Filtered Image (Spatial Domain)')
plt.imshow(cv2.cvtColor(low_pass_filtered, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis('off')plt.tight_layout()
plt.show()

频域滤波：

频域低通滤波的步骤通常如下：

1. 傅里叶变换

将图像从时域转换到频域。使用快速傅里叶变换（FFT）来实现。

2. 中心化傅里叶频谱

将频谱中心化，以便高频成分位于中心位置，便于创建滤波器。

3. 创建低通滤波器

设计一个低通滤波器，例如：

理想低通滤波器：保留中心圆内的频率，抑制外部频率。
高斯低通滤波器：根据高斯函数构建一个平滑的低通滤波器。

4. 应用低通滤波器

将低通滤波器应用于中心化后的频谱，通常通过逐元素相乘实现。

5. 逆傅里叶变换

对经过低通滤波的频谱进行逆傅里叶变换，将其转换回时域。

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)  # 以灰度图读取
# image = cv2.resize(image, (512, 512))  # 调整大小，方便处理# 进行傅里叶变换
dft = np.fft.fft2(image)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)# 获取图像尺寸
rows, cols = image.shape
crow, ccol = rows // 2, cols // 2# # 创建高斯低通滤波器
# def gaussian_lowpass(rows, cols, cutoff):
#     x = np.arange(0, cols)
#     y = np.arange(0, rows)
#     x, y = np.meshgrid(x, y)
#     gaussian = np.exp(-((x - ccol) ** 2 + (y - crow) ** 2) / (2 * (cutoff ** 2)))
#     return gaussian
#
# cutoff_radius = 30
# mask = gaussian_lowpass(rows, cols, cutoff_radius)# 创建理想高通滤波器
cutoff_radius = 30 # 设置截止频率（低频成分被抑制的半径）
mask = np.ones((rows, cols), np.uint8)
x, y = np.ogrid[0:rows, 0:cols]
center = (crow, ccol)
mask[(x - center[0])**2 + (y - center[1])**2 <= cutoff_radius**2] = 0# 应用低通滤波器
filtered_dft = dft_shift * mask  # 时域卷积=频域相乘# 进行逆傅里叶变换
filtered_image = np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(filtered_dft))
filtered_image = np.abs(filtered_image)# 显示结果
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.title('Original Image')
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.axis('off')plt.subplot(1, 2, 2)
plt.title('Low Pass Filtered Image (Frequency Domain)')
plt.imshow(filtered_image, cmap='gray')
plt.axis('off')plt.tight_layout()
plt.show()

cutoff_radius = 30 在频域高通滤波的上下文中指的是截止频率。具体而言，它代表了在频域中，低频成分被抑制的半径。

解释：
高通滤波器：当频率小于这个截止半径的频率成分会被滤除，而高于这个半径的成分会被保留。
单位：这个参数的单位通常与图像的尺寸相关，表示频谱中距离中心点的距离。

效果：
选择合适的截止频率非常重要，过低的截止频率会导致图像细节丢失，而过高的截止频率可能保留过多噪声。