简述空域处理方法和频域处理方法的区别

6.6 频域技术与空域技术
一方面，许多空域增强技术可借助频域概念来分析和帮助设计，另一方面，许多空域增强技术可转化到频域实现，而许多频域增强技术可转化到空域实现。

空域滤波主要包括平滑滤波和锐化滤波。

平滑滤波是要滤除不规则的噪声或干扰的影响，从频域的角度看，不规则的噪声具有较高的频率，所以可用具有低通能力的频域滤波器来滤除。

由此可见空域的平滑滤波对应频域的低通滤波。

锐化滤波是要增强边缘和轮廓处的强度，从频域的角度看，边缘和轮廓处都具有较高的频率，所以可用具有高通能力的频域滤波器来增强，由此可见，空域的锐化滤波对应频域的高通滤波。

频域里低通滤波器的转移函数应该对应空域里平滑滤波器的模板函数的傅里叶变换。

频域里高通滤波器的转移函数应该对应空域里锐化滤波器的模板函数的傅里叶变换。

即空域和频域的滤波器组成傅里叶变换对。

给定一个域内的滤波器，通过傅里叶变换或反变换得到在另一个域内对应的滤波器。

空域的锐化滤波或频域的高通滤波可用两个空域的平滑滤波器或两个频域的低通滤波器实现。

（P155）
在频域中分析图像的频率成分与图像的视觉效果间的对应关系比较直观。

空域滤波在具体实现上和硬件设计上有一定优点。

区别：
例如，空域技术中无论使用点操作还是模板操作，每次都只是基于部分像素的性质，而频域技术每次都利用图像中所有像素的数据，具有全局性，有可能更好地体现图像的整体特性，如整体对比度和平均灰度值等。

总结：
考虑到傅里叶变换的对称性，带通或带阻滤波器必须两两对称地工作以保留或消除不是以原点为中心的给定区域内的频率（对称性）。

实验目的：1.熟悉Matlab处理图像的基本原理，并熟练地运用进行一些基本的图像操作；2.能够用Matlab来进行亮度变换，直方图处理以及一些简单的空间滤波；实验内容：去噪，灰度变换，直方图处理，空域和频域平滑锐化，同态滤波；结果分析：1.直方图处理：⑴显示原图直方图以及原图：代码：>> imread('');>> imshow(f);>> imhist(f);原图以及原图直方图为：⑵直方图均衡化：代码：>> f=imread('');>> n=imnoise(f);>> imwrite(n,'');>> [thr,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',im2double(n));>> r=wdencmp('gbl',im2double(Noise),'sym2',2,thr,sorh,keepapp); >> r=wdencmp('gbl',im2double(n),'sym2',2,thr,sorh,keepapp);>> imwrite(r,'');>> imshow(f);现在的图片以及直方图为：结论：直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。

这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。

通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。

这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。

2.灰度变换：代码：>> f=imread('');>> n=imnoise(f);>> imwrite(n,'');>> [thr,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',im2double(n));>> r=wdencmp('gbl',im2double(Noise),'sym2',2,thr,sorh,keepapp); >> r=wdencmp('gbl',im2double(n),'sym2',2,thr,sorh,keepapp); >> imwrite(r,'');>> imshow(f);变换的图像(f为图a，a1为图b,a2为图c，a3为图d)：（图a）（图b）（图c）（图d）结论：一些图片的像素过于集中于中间灰度部分，而其他部分的像素数很少，可以压缩像素数小的部分，扩展像素数集中的部分。

空域和频域的概念
空域和频域是信号处理中常用的两个概念。

空域指的是信号在时域中的分布情况，即信号在时间轴上的变化。

频域则指的是信号在频率上的分布情况，即信号中不同频率成分的大小和相位。

在信号处理中，通常需要将信号从时域转换到频域，进行频域分析。

这可以通过傅里叶变换来实现，将时域信号转换为频域信号。

在频域中，可以分析信号的频率成分，找到信号中的主要频率以及频率分量的相对大小。

相对地，在空域中可以分析信号的时域特征，如信号的幅度、周期、峰值等。

空域分析通常用于处理时域信号，如音频、图像等。

空域和频域都是信号处理中非常重要的概念，可以帮助我们更好地理解和处理信号数据。

在实际应用中，根据具体需求选择合适的空域或频域处理方法，可以有效提高信号处理的效率和精度。

- 1 -。

图像平滑处理的空域算法和频域分析1 技术要求对已知图像添加高斯白噪声,并分别用低通滤波器(频域法)和邻域平均法(空域法)对图像进行平滑处理(去噪处理),并分析比较两种方法处理的效果。

2 基本原理2.1 图像噪声噪声在理论上可以定义为“不可预测，只能用概率统计方法来认识的随机误差”。

实际获得的图像一般都因受到某种干扰而含有噪声。

引起噪声的原因有敏感元器件的内部噪声、相片底片上感光材料的颗粒、传输通道的干扰及量化噪声等。

噪声产生的原因决定了噪声的分布特性及它和图像信号的关系。

根据噪声和信号的关系可以将其分为两种形式：（1）加性噪声。

有的噪声与图像信号g(x,y)无关，在这种情况下，含噪图像f(x,y)可表示为f(x,y)=g(x,y)+n(x,y)（2）乘性噪声。

有的噪声与图像信号有关。

这又可以分为两种情况：一种是某像素处的噪声只与该像素的图像信号有关，另一种是某像点处的噪声与该像点及其邻域的图像信号有关，如果噪声与信号成正比，则含噪图像f(x,y)可表示为f(x,y)=g(x,y)+n(x,y)g(x,y)另外，还可以根据噪声服从的分布对其进行分类，这时可以分为高斯噪声、泊松噪声和颗粒噪声等。

如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声，一般为加性噪声。

2.2 图像平滑处理技术平滑技术主要用于平滑图像中的噪声。

平滑噪声在空间域中进行，其基本方法是求像素灰度的平均值或中值。

为了既平滑噪声又保护图像信号，也有一些改进的技术，比如在频域中运用低通滤波技术。

（1）空域法在空域中对图像进行平滑处理主要是邻域平均法。

这种方法的基本思想是用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。

假定有一幅N*N 个像素的图像f(x,y)，平滑处理后得到一幅图像g(x,y)。

g(x,y)由下式决定式中，x,y=0,1,2,…，N-1；S 是(x,y)点邻域中点的坐标的集合，但其中不包括(x,y)点；M 是集合内坐标点的总数。

【复习要点比较杂，比较乱，总结得比较宽泛，需要各人筛选记忆复习】1.什么是模拟图像与数字图像，二者有什么区别？模拟图像:空间坐标和明暗程度连续变化的、计算机无法直接处理的图像，属于可见图像。

三维空间连续，时间上连续，波谱上连续，可见物理图像。

图像上信息是连续变化的模拟量。

数字图像:用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续，以离散数学原理表达的图像，在计算机内部，数字图像表现为二维矩阵属于不可见图像。

区别：模拟图像连续可见，不便于用计算机处理,也不便于图像的储存、传输；数字图像不连续不可见。

2.数字图像处理包括哪几个层次？各层次之间有何区别和联系？数字图像处理层次：①狭义的图像处理；②图像识别与分析；③图像理解。

区别：狭义的图像处理:主要在图像像素级上进行的，是低级处理，处理的数据量非常大，输入输出均为图像，是图像—图像的过程，如图像缩放、图像平滑、对比度增强；图像识别与分析: 通过分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式的描述，是中级处理，输入图像，输出提取的特征，是图像—数值或符号的过程，如区域分割、边界检测；图像理解: 根据较抽象的描述进行解析、判断、决策，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处，是高级处理，输入为图像，输出为规则，是图像—描述及解释的过程，如无人驾驶，自动机器人、模式识别。

联系：随着抽象程度的提高，数据量是逐渐减少的。

具体说来，原始图像数据经过一系列的处理过程，逐步转化为更有组织和用途的信息。

在这个过程中，语义不断引入，操作对象也逐步发生变化。

另外，高层操作对低层操作有指导作用，能提高低层操作的效能，完成复杂的任务。

3.数字图像处理系统由哪些模块组成？各模块起何作用？模块组成：数字图像处理系统由图像输入,图像存储,图像输出,图像通信,图像处理和分析5个模块组成。

各模块作用:图像输入模块：图像输入也称图像采集或图像数字化,它是利用图像采集设备(如数码照相机,数码摄像机等)来获取数字图像,或通过数字化设备(如图像扫描仪)将要处理的连续图像转换成适于计算机处理的数字图像。

空域处理方法和频域处理方法是数字图像处理中常用的两种方法。

它们有着各自独特的特点和应用场景。

本文将从原理、应用和区别三个方面对这两种处理方法进行详细比较。

一、原理1. 空域处理方法空域处理方法是指直接对图像的像素进行操作。

它是一种基于图像的原始信息进行处理的方法。

常见的空域处理操作包括亮度调整、对比度增强、图像锐化等。

这些操作都是基于每个像素点周围的邻域像素进行计算和处理的。

2. 频域处理方法频域处理方法是将图像从空间域转换到频率域进行处理。

其基本原理是利用傅里叶变换将图像信号从空间域转换到频率域，然后对频率域的图像进行滤波、增强等处理，最后再利用傅里叶反变换将图像信号转换回空间域。

二、应用1. 空域处理方法空域处理方法适用于对图像的局部信息进行处理，如调整图像的明暗、对比度和色调等。

它可以直接对原始图像进行处理，因此在实时性要求较高的场景下具有一定优势。

2. 频域处理方法频域处理方法适用于对图像的全局信息进行处理，如去除图像中的周期性噪声、增强图像的高频细节等。

由于频域处理方法能够通过滤波等手段对图像进行全局处理，因此在一些需要对图像进行频谱分析和滤波的场景下有着独特的优势。

三、区别1. 数据处理方式空域处理方法是直接对图像的像素进行操作，处理过程直接，但只能处理原始图像信息。

而频域处理方法是将图像信号转换到频率域进行处理，可以更全面地分析和处理图像的频率特性。

2. 处理效果空域处理方法主要用于对图像的局部信息进行处理，因此适合对图像的亮度、对比度等进行调整。

而频域处理方法主要针对图像的全局信息进行处理，能够更好地处理图像的频率特性，如滤波、增强等。

3. 处理速度空域处理方法直接对原始图像进行处理，处理速度较快；而频域处理方法需要将图像信号转换到频率域进行处理，处理速度相对较慢。

空域处理方法和频域处理方法分别适用于不同的处理场景。

空域处理方法主要用于对图像的局部信息进行处理，处理速度较快；而频域处理方法主要用于对图像的全局信息进行处理，能够更全面地分析和处理图像的频率特性。

实验图像的滤波增强处理实验目的1了解空域增强的基本原理2掌握平滑滤波器和锐化滤波器的使用3掌握图像中值滤波增强的使用4了解频域增强的基本原理5掌握低通滤波器和高通滤波器的使用实验原理1．空域增强空域滤波是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作，处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。

空域滤波基本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制，同时保证其他分量不变，从而改变输出图像的频率分布，达到增强图像的目的。

空域滤波一般分为线性滤波和非线性滤波两类。

线性滤波器的设计常基于对傅立叶变换的分析，非线性空域滤波器则一般直接对领域进行操作。

各种空域滤波器根据功能主要分为平滑滤波器和锐化滤波器。

平滑可用低通来实现，平滑的目的可分为两类：一类是模糊，目的是在提取较大的目标前去除太小的细节或将目标内的小肩端连接起来；另一类是消除噪声。

锐化可用高通滤波来实现，锐化的目的是为了增强被模糊的细节。

结合这两种分类方法，可将空间滤波增强分为四类：1）线性平滑滤波器（低通）2）非线性平滑滤波器（低通）3）线性锐化滤波器（高通）4）非线性锐化滤波器（高通）空间滤波器都是基于模板卷积，其主要工作步骤是：1（1）将模板在图中移动，并将模板中心与图中某个像素位置重合；2（2）将模板上的系数与模板下对应的像素相乘；3（3）将所有乘积相加；（4）将和（模板的输出响应）赋给图中对应模板中心位置的像素。

1.1平滑滤波器线性低通平滑滤波器也称为均值滤波器，这种滤波器的所有系数都是正数，对3×3 的模板来说，最简单的是取所有系数为1，为了保持输出图像任然在原来图像的灰度值范围内，模板与象素邻域的乘积都要除以9。

MATLAB 提供了fspecial 函数生成滤波时所用的模板，并提供filter2 函数用指定的滤波器模板对图像进行运算。

函数fspecial 的语法格式为：h=fspecial(type)h=fspecial(type,parameters)其中参数type 指定滤波器的种类，parameters 是与滤波器种类有关的具体参数。

空域处理方法和频域处理方法是数字图像处理中常用的两种处理方式，它们在处理图像时具有不同的特点和优势。

本文将对这两种处理方法进行比较和分析，探讨它们的区别和应用场景。

一、空域处理方法1. 空域处理方法是指直接对图像的像素进行处理，通过对图像的像素值进行加减乘除等操作，来实现对图像的处理和增强。

2. 空域处理方法的优势在于简单直观，操作方便。

常见的空域处理方法包括灰度变换、直方图均衡化、平滑滤波、锐化滤波等。

3. 空域处理方法的缺点是无法充分利用图像的局部特征和频域信息，对某些复杂的图像处理任务效果不佳。

二、频域处理方法1. 频域处理方法是指将图像转换到频域进行处理，通过对图像的频谱进行操作，来实现对图像的处理和增强。

2. 频域处理方法的优势在于能够充分利用图像的频域信息，对图像进行更加精细和复杂的处理。

常见的频域处理方法包括傅里叶变换、频谱滤波、离散余弦变换等。

3. 频域处理方法的缺点是操作复杂，需要进行频域变换和逆变换，计算量大，处理过程较为繁琐。

三、空域处理方法和频域处理方法的区别1. 原理差异：空域处理方法是直接对图像的像素进行处理，而频域处理方法是将图像转换到频域进行处理。

2. 应用范围差异：空域处理方法适用于简单的图像处理和增强任务，频域处理方法适用于对图像进行精细和复杂的处理。

3. 操作难易度差异：空域处理方法操作简单直观，频域处理方法操作复杂繁琐。

四、空域处理方法和频域处理方法的应用场景1. 空域处理方法适用于对图像进行一些简单的增强和处理，如亮度调整、对比度增强、边缘检测等。

2. 频域处理方法适用于对图像进行复杂的增强和处理，如去除噪声、图像复原、频谱滤波等。

在实际的图像处理任务中，根据具体的处理要求和效果需求，可以灵活选择空域处理方法和频域处理方法，以达到最佳的处理效果。

总结：空域处理方法和频域处理方法在数字图像处理中各有优势和特点，应用于不同的处理场景和任务中。

了解和掌握这两种处理方法的区别和优势，能够更好地进行图像处理和增强，提高处理效率和质量。

a. A chest X-ray
image
b. Result of
Butterworth high
pass filtering
c. Result of high-
frequency
emphasis
filtering
d. Result of
performing
histogram
equalization on
(c)
对比度拉伸
()b
=
=
s+
T
r
ar
17
Original
S=1.0-r 或s=255-r
非线性点运算
（1）对数变换：对数变换的一般表达式为：
s = c log(1 + r)
低灰度区扩展，高灰度区压缩。

（2）幂变换：幂变换的一般形式为：
高灰度区扩展，低灰度区压缩。

γ
cr s =
(a) 航拍图像(b)灰度化结果(c)增强结果
表示灰度级为
表示图像中像素的总数
◆实例分析：
图像较暗且不清晰
直方图表现为统计结果集中在灰度值比较低的区域，多数像素的灰度值之间差异不大。

要增加图像的清晰度，可以通过增加像素之间的灰度差实现。

常采用直方图均衡化方法来对图像进行处理。

直方图均衡化。

目录1 技术要求 (1)2 基本原理 (1)2.1 图像平滑 (1)2.2 图像噪声 (1)2.3 噪声处理 (1)3 建立模型描述 (1)4 源程序代码 (3)4.1 邻域平均法源程序 (3)4.2 低通滤波法源程序 (4)5 调试过程及结论 (5)6 心得体会 (8)7 参考文献 (8)图像平滑处理的空域算法和频域分析1 技术要求对已知图像添加高斯白噪声，并分别用低通滤波器和邻域平均法对图像进行平滑处理，并分析比较两种方法处理的效果。

2 基本原理2.1 图像平滑图像平滑的目的之一是消除噪声，其二是模糊图像。

在提取大目标之前去除小的细节或弥合目标间的缝隙。

从信号频谱角度看，信号缓慢变化的部分在频率域表现为低频，而迅速变化的部分变现为高频。

对图像而言，它的边缘，跳跃以及噪声等灰度变化剧烈的部分代表图像的高频分量，而大面积背景区和灰度变化区域代表图像低频分量。

因此，可以通过低通滤波即减弱或消除高频分量而不影响低频分量来是想图像平滑。

2.2 图像噪声噪声可以理解为“妨碍人们感觉器官对所接受的信信息理解的因素”。

也可以理解为不可预测的，只能用概率统计方法来认识的随机误差。

噪声可以借用随机过程及其概率密度函数来描述，通常用其数字特征，如均值，方差等。

2.3 噪声处理(1) 领域平均法领域平均法的思想是用像素及其指定领域内像素的平均值或加权平均值作为该像素的新值，以便去除突变的像素点，从而滤除一定的噪声。

(2) 低通滤波法低通滤波器允许低频成分通过，而抑制高频成分。

因此它能够去除图像的噪声，实现图像平滑作用。

当然这必然会引起图像模糊。

常用的是低通巴特沃斯滤波器。

3 建立模型描述1 领域平均法程序一开始利用函数imread（）将源图片读入，然后利用函数rgb2gray （）将其转换成灰度图像再利用函数Imnoise（）给图像添加高斯白噪声，再利用函数filter2（）分别分别生成3*3,5*5,7*7,9*9模板，并利用这些模板对灰度图像进行平滑处理，最后将灰度图像及处理后的图像全部输出，其流程图如图1所示。

空域和频域图像处理增强实验目的：1.熟悉Matlab处理图像的基本原理，并熟练地运用进行一些基本的图像操作；2.能够用Matlab来进行亮度变换，直方图处理以及一些简单的空间滤波；实验内容：去噪，灰度变换，直方图处理，空域和频域平滑锐化，同态滤波；结果分析：1.直方图处理：⑴显示原图直方图以及原图：代码：>> imread('hui.jpg');>> imshow(f);>> imhist(f);原图以及原图直方图为：⑵直方图均衡化：代码：>> f=imread('test2.jpg');>> n=imnoise(f);>> imwrite(n,'n.tif');>> [thr,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',im2double(n));>> r=wdencmp('gbl',im2double(Noise),'sym2',2,thr,sorh,keepapp);>> r=wdencmp('gbl',im2double(n),'sym2',2,thr,sorh,keepapp);>> imwrite(r,'r.tif');>> imshow(f);现在的图片以及直方图为：结论：直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。

这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。

通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。

这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。

里仁学院课程设计说明书题目：空域滤波和频域滤波的实现及比较学院（系）：里仁学院年级专业：09工业自动化仪表2班学号： 09学生姓名：苏胜指导教师：赵彦涛、程淑红教师职称：讲师、副教授燕山大学课程设计（论文）任务书学号0120 学生姓名苏胜专业（班级）09工业自动化仪表2班设计题目5空域滤波和频域滤波的实现及比较设计技术参数要求用不同的滤波器分别实现图像的空域和频域滤波，然后比较结果。

设计要求数字信号处理中，图像的空域滤波和频域滤波可以实现相同的目的，用不同的滤波器实现其空域和频域滤波，然后比较其结果。

要求用不同的滤波器同时实现图像的空域和频域滤波。

设计中应具有自己的设计思想、设计体会。

工作量1周工作计划周一：分析题目，查阅相关资料，熟悉MATLAB程序设计方法。

周二至周三：方案设计周四：编写程序代码、调试、运行周五：答辩考核参考资料1.数字图像处理学电子工业出版社贾永红 20032.数字图像处理（Matlab版）电子工业出版社冈萨雷斯 20063.其他数字图像处理和matlab编程方面的书籍及相关学习资料指导教师签字基层教学单位主任签字说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。

2012年6 月29日燕山大学课程设计评审意见表指导教师评语：成绩：指导教师：2012年6月29 日答辩小组评语：成绩：评阅人：2012年6月29 日课程设计总成绩：答辩小组成员签字：2012年6月29 日目录第一章摘要 (1)第二章引言 (2)第三章空域滤波和频域滤波 (3)3.1 空域滤波器的设计 (3)3.1.1 空域低通滤波器 (3)3.1.2 空域高通滤波器 (5)3.2 时域滤波器的设计 (5)3.2.1 时域低通滤波器 (6)3.2.2 时域高通滤波器 (6)3.3空域与时域滤波的比较 (12)第四章心得体会 (15)第五章参考文献 (16)一、摘要此次课程设计是在MATLAB软件下进行数字滤波技术的仿真分析，有助于我对数字图像处理技术的分析和理解。