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图像频域分析,数字图像处理

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因此，通过分析和处理频域图像，可以有效地实现图像去噪、图像增强和图像压缩等操作 。在图像和频域的空间域中，在频率域中，低频分量通常对应图像的较平滑部分，而高频分量通常对应图像的细节和变化，频域中的数值图像是什么意思？在频域图像中 ， 数值表示图像中的频率信息，即从图像中提取的频率分量的大小和相位信息 。

1、与空域图象增强中平滑和镜化相对应的 频域方法是什么?1、灰度直方图处理:使处理后的图像在一定的灰度范围内具有更好的对比度 。2.干扰抑制:叠加在图像上的随机干扰通过低通滤波、多图像平均和一些空域算子进行抑制 。3.边缘锐化:通过高通滤波、微分运算或某些变换来增强图形的轮廓 。4.伪彩色处理:黑白图像被转换成彩色图像，使人很容易察觉到分析所包含的信息 。由于图像的质量要求越来越高，单一的增强处理往往难以达到满意的效果 。

2、怎么用matlab对 图像在 频域进行滤波的实例CLC；clearall%阅读原文图像% formatlonglurredimread(图525 (b) 。BMP’)；支线剧情(1，1)；imshow(模糊)；标题(原创图像)；%维纳滤波的自设函数% k0.0025过滤只是一种手段 ， 会用到图像恢复和图像增强 。空间域是一种直接增强方法，在图像灰度空间上操作 。频域是一种间接的增强方法 ， 比如过滤高频噪声 。利用数字图像处理技术 ， 可以强调图像中感兴趣的部分，抑制不感兴趣的部分 。强调的部分对用户更清晰，甚至可以给出一定数量的分析或不同的颜色 。这种技术通常被称为图像增强 。图像恢复是通过图像过滤实现的 。

实际应用中，原图像无法达到理想要求，如光照不均匀，图像部分太亮部分太暗 。不同时间得到的相机图像的平均亮度相差太大；运动物体在拍摄过程中运动，图像本身混有受干扰的条纹和噪点高光 。图像增强和恢复是图像预处理的重要组成部分 。图像对增强和恢复的研究是一项长期的任务 。到目前为止，在理论和技术上还有很多困难 。
3、用matlab 频域低通滤波, 频域高通滤波处理彩色 图像的程序【图像频域分析,数字图像处理】 color 图像是由RGB三色分量组成的，而color 图像的过滤是将三个分量分别过滤 。originalRGBimread( peppers . png )；支线剧情(311)；im show(original RGB)；标题(原图)；[Mn index]大小(original RGB)；lpfzeros(m，n)；%首先 ， 构造频域理想低通滤波器for i1:mfor J1:NDS qrt((I round(m/2))2 (j round(n/2))2)；if 。

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