跟我學Python圖像處理丨傅里葉變換之高通濾波和低通濾波

来源:https://www.cnblogs.com/huaweiyun/archive/2022/09/28/16737458.html
-Advertisement-
Play Games

摘要:本文講解基於傅里葉變換的高通濾波和低通濾波。 本文分享自華為雲社區《[Python圖像處理] 二十三.傅里葉變換之高通濾波和低通濾波》,作者:eastmount 。 一.高通濾波 傅里葉變換的目的並不是為了觀察圖像的頻率分佈(至少不是最終目的),更多情況下是為了對頻率進行過濾,通過修改頻率以達 ...


摘要:本文講解基於傅里葉變換的高通濾波和低通濾波。

本文分享自華為雲社區《[Python圖像處理] 二十三.傅里葉變換之高通濾波和低通濾波》,作者:eastmount 。

一.高通濾波

傅里葉變換的目的並不是為了觀察圖像的頻率分佈(至少不是最終目的),更多情況下是為了對頻率進行過濾,通過修改頻率以達到圖像增強、圖像去噪、邊緣檢測、特征提取、壓縮加密等目的。

過濾的方法一般有三種:低通(Low-pass)、高通(High-pass)、帶通(Band-pass)。所謂低通就是保留圖像中的低頻成分,過濾高頻成分,可以把過濾器想象成一張漁網,想要低通過濾器,就是將高頻區域的信號全部拉黑,而低頻區域全部保留。例如,在一幅大草原的圖像中,低頻對應著廣袤且顏色趨於一致的草原,表示圖像變換緩慢的灰度分量;高頻對應著草原圖像中的老虎等邊緣信息,表示圖像變換較快的灰度分量,由於灰度尖銳過度造成

高通濾波器是指通過高頻的濾波器,衰減低頻而通過高頻,常用於增強尖銳的細節,但會導致圖像的對比度會降低。該濾波器將檢測圖像的某個區域,根據像素與周圍像素的差值來提升像素的亮度。圖展示了“Lena”圖對應的頻譜圖像,其中心區域為低頻部分。

接著通過高通濾波器覆蓋掉中心低頻部分,將255兩點變換為0,同時保留高頻部分,其處理過程如下圖所示。

rows, cols = img.shape
crow,ccol = int(rows/2), int(cols/2)
fshift[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 0

通過高通濾波器將提取圖像的邊緣輪廓,生成如下圖所示圖像。

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
#讀取圖像
img = cv.imread('Lena.png', 0)
#傅里葉變換
f = np.fft.fft2(img)
fshift = np.fft.fftshift(f)
#設置高通濾波器
rows, cols = img.shape
crow,ccol = int(rows/2), int(cols/2)
fshift[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 0
#傅里葉逆變換
ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
iimg = np.fft.ifft2(ishift)
iimg = np.abs(iimg)
#顯示原始圖像和高通濾波處理圖像
plt.subplot(121), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('Original Image')
plt.axis('off')
plt.subplot(122), plt.imshow(iimg, 'gray'), plt.title('Result Image')
plt.axis('off')
plt.show()

輸出結果如下圖所示,第一幅圖為原始“Lena”圖,第二幅圖為高通濾波器提取的邊緣輪廓圖像。它通過傅里葉變換轉換為頻譜圖像,再將中心的低頻部分設置為0,再通過傅里葉逆變換轉換為最終輸出圖像“Result Image”。

二.低通濾波

低通濾波器是指通過低頻的濾波器,衰減高頻而通過低頻,常用於模糊圖像。低通濾波器與高通濾波器相反,當一個像素與周圍像素的插值小於一個特定值時,平滑該像素的亮度,常用於去燥和模糊化處理。如PS軟體中的高斯模糊,就是常見的模糊濾波器之一,屬於削弱高頻信號的低通濾波器。

下圖展示了“Lena”圖對應的頻譜圖像,其中心區域為低頻部分。如果構造低通濾波器,則將頻譜圖像中心低頻部分保留,其他部分替換為黑色0,其處理過程如圖所示,最終得到的效果圖為模糊圖像。

那麼,如何構造該濾波圖像呢?如下圖所示,濾波圖像是通過低通濾波器和頻譜圖像形成。其中低通濾波器中心區域為白色255,其他區域為黑色0。

低通濾波器主要通過矩陣設置構造,其核心代碼如下:

rows, cols = img.shape
crow,ccol = int(rows/2), int(cols/2)
mask = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8)
mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1

通過低通濾波器將模糊圖像的完整代碼如下所示:

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
#讀取圖像
img = cv2.imread('lena.bmp', 0)
#傅里葉變換
dft = cv2.dft(np.float32(img), flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
fshift = np.fft.fftshift(dft)
#設置低通濾波器
rows, cols = img.shape
crow,ccol = int(rows/2), int(cols/2) #中心位置
mask = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8)
mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1
#掩膜圖像和頻譜圖像乘積
f = fshift * mask
print f.shape, fshift.shape, mask.shape
#傅里葉逆變換
ishift = np.fft.ifftshift(f)
iimg = cv2.idft(ishift)
res = cv2.magnitude(iimg[:,:,0], iimg[:,:,1])
#顯示原始圖像和低通濾波處理圖像
plt.subplot(121), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('Original Image')
plt.axis('off')
plt.subplot(122), plt.imshow(res, 'gray'), plt.title('Result Image')
plt.axis('off')
plt.show()

輸出結果如圖所示,第一幅圖為原始“Lena”圖,第二幅圖為低通濾波器模糊處理後的圖像。

 

點擊關註,第一時間瞭解華為雲新鮮技術~


您的分享是我們最大的動力!

-Advertisement-
Play Games
更多相關文章
  • 綜述下關鍵點,代碼規範檢查基本原理可以基於AST語法樹來進行實現;AST結合Xpath可以方便進行相關規範規則的編寫;通過 PMD-Designer 能可視化的幫助我們實現 XPath 的相關代碼規範規則以及驗證相關規則;給出了一個例子... ...
  • 概念 線程死鎖描述的是這樣一種情況:多個線程同時被阻塞,它們中的一個或者全部都在等待某個資源被釋放。由於線程被無限期地阻塞,因此程式不可能正常終止。 我和同學都打掃衛生,我拿著掃帚等他的簸箕,他拿著簸箕等我的掃帚 產生條件 互斥條件:同一時刻一線程只能占用一個資源。 同一時刻,我拿著掃帚,他拿著簸箕 ...
  • 面向過程與函數式 面向過程 ”面向過程“核心是“過程”二字,“過程”指的是解決問題的步驟,即先乾什麼再乾什麼......,基於面向過程開發程式就好比在設計一條流水線,是一種機械式的思維方式,這正好契合電腦的運行原理:任何程式的執行最終都需要轉換成cpu的指令流水按過程調度執行,即無論採用什麼語言、 ...
  • java基礎-集合 以下內容為本人的學習筆記,如需要轉載,請聲明原文鏈接 https://www.cnblogs.com/lyh1024/p/16738857.html 1.集合框架概述 1.1集合框架 的作用 在實際開發中,我們經常會對一組相同類型的數據進行統一管理操作。到目前為止,我們可以使用數 ...
  • 你知道嗎,在 Jmix 中,REST API 有兩種實現方式! 很多應用是採取前後端分離的方式進行開發。這種模式下,對前端的選擇相對靈活,可以根據團隊的擅長技能選擇流行的 Angular/React/Vue 之一,或者前端為App/小程式等手機應用。Jmix 的一種典型應用場景就是作為這種類型應用程 ...
  • 1.問題分析 1.1. 公司雲桌面win7系統把之前C盤中自帶的py3.7環境給還原了,之前跑得好好的PlayWright案例不能運行了 2.解決過程 2.1. 參考網上的解決方案,說是node的版本問題,但是我將之前可以運行的V12.22.12版本回退到V12.9.1以後,還是不行,但是我發現我的 ...
  • Mac下protobuf生成文件報錯問題解決辦法,windows下就不會這麼麻煩了,如果linux下出現類似報錯信息按照下麵的解決邏輯依然適用。 1、由--go_out引發的報錯 1.報錯信息: user@C02FP58GML7H pbfile % protoc --go_out=./ ./user ...
  • 1.property 裝飾器:裝飾器是在不修改被裝飾對象源代碼以及調用方式的前提下為被裝飾對象添加新功能的可調用對象 property是一個裝飾器,是用來綁定給對象的方法偽造成一個數據屬性 裝飾器property,可以將類中的函數“偽裝成”對象的數據屬性,對象在訪問該特殊屬性時會觸發功能的執行,然後 ...
一周排行
    -Advertisement-
    Play Games
  • Timer是什麼 Timer 是一種用於創建定期粒度行為的機制。 與標準的 .NET System.Threading.Timer 類相似,Orleans 的 Timer 允許在一段時間後執行特定的操作,或者在特定的時間間隔內重覆執行操作。 它在分散式系統中具有重要作用,特別是在處理需要周期性執行的 ...
  • 前言 相信很多做WPF開發的小伙伴都遇到過表格類的需求,雖然現有的Grid控制項也能實現,但是使用起來的體驗感並不好,比如要實現一個Excel中的表格效果,估計你能想到的第一個方法就是套Border控制項,用這種方法你需要控制每個Border的邊框,並且在一堆Bordr中找到Grid.Row,Grid. ...
  • .NET C#程式啟動閃退,目錄導致的問題 這是第2次踩這個坑了,很小的編程細節,容易忽略,所以寫個博客,分享給大家。 1.第一次坑:是windows 系統把程式運行成服務,找不到配置文件,原因是以服務運行它的工作目錄是在C:\Windows\System32 2.本次坑:WPF桌面程式通過註冊表設 ...
  • 在分散式系統中,數據的持久化是至關重要的一環。 Orleans 7 引入了強大的持久化功能,使得在分散式環境下管理數據變得更加輕鬆和可靠。 本文將介紹什麼是 Orleans 7 的持久化,如何設置它以及相應的代碼示例。 什麼是 Orleans 7 的持久化? Orleans 7 的持久化是指將 Or ...
  • 前言 .NET Feature Management 是一個用於管理應用程式功能的庫,它可以幫助開發人員在應用程式中輕鬆地添加、移除和管理功能。使用 Feature Management,開發人員可以根據不同用戶、環境或其他條件來動態地控制應用程式中的功能。這使得開發人員可以更靈活地管理應用程式的功 ...
  • 在 WPF 應用程式中,拖放操作是實現用戶交互的重要組成部分。通過拖放操作,用戶可以輕鬆地將數據從一個位置移動到另一個位置,或者將控制項從一個容器移動到另一個容器。然而,WPF 中預設的拖放操作可能並不是那麼好用。為瞭解決這個問題,我們可以自定義一個 Panel 來實現更簡單的拖拽操作。 自定義 Pa ...
  • 在實際使用中,由於涉及到不同編程語言之間互相調用,導致C++ 中的OpenCV與C#中的OpenCvSharp 圖像數據在不同編程語言之間難以有效傳遞。在本文中我們將結合OpenCvSharp源碼實現原理,探究兩種數據之間的通信方式。 ...
  • 一、前言 這是一篇搭建許可權管理系統的系列文章。 隨著網路的發展,信息安全對應任何企業來說都越發的重要,而本系列文章將和大家一起一步一步搭建一個全新的許可權管理系統。 說明:由於搭建一個全新的項目過於繁瑣,所有作者將挑選核心代碼和核心思路進行分享。 二、技術選擇 三、開始設計 1、自主搭建vue前端和. ...
  • Csharper中的表達式樹 這節課來瞭解一下表示式樹是什麼? 在C#中,表達式樹是一種數據結構,它可以表示一些代碼塊,如Lambda表達式或查詢表達式。表達式樹使你能夠查看和操作數據,就像你可以查看和操作代碼一樣。它們通常用於創建動態查詢和解析表達式。 一、認識表達式樹 為什麼要這樣說?它和委托有 ...
  • 在使用Django等框架來操作MySQL時,實際上底層還是通過Python來操作的,首先需要安裝一個驅動程式,在Python3中,驅動程式有多種選擇,比如有pymysql以及mysqlclient等。使用pip命令安裝mysqlclient失敗應如何解決? 安裝的python版本說明 機器同時安裝了 ...