opencv的频域滤波

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了opencv的频域滤波相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

频域滤波流程总结如下:

    1. 给定一幅大小为M×N的输入图像f(x,y),从式(6.1-25)和式(6.1-26)得到填充参数PQ。典型地,我们选择P=2MQ=2N
    2. 对f(x,y)添加必要数量的0,形成大小为P×Q填充后的图像
    3. 用(-1)(x+y)乘以fp(x,y),进行频谱中心化的预处理;
    4. 计算中心化预处理过的fp(x,y)的傅里叶变换,得到Fp(u,v);
    5. 生成一个实的、对称的滤波函数H(u,v),其大小为P×Q,频谱零点位于(P/2,Q/2)处。用阵列相乘形成乘积G(u,v)=F(u,v)H(u,v);
    6. 经过频域滤波后的图像:
            gp(x,y)={real[fft-1[G(u,v)]]}(-1)(x+y)
      其中,为忽略由于计算不准确导致的寄生复分量,选择了实部,下标P指出我们处理的是填充后的阵列;
    7. 通过从 gp(x,y)的左上象限提取M×N区域,得到最终处理结果g(x,y)
下面是频域滤波示例程序:

在本程序中,共有四个自定义函数,分别是:
1. myMagnitude(),在该函数中封装了Opencv中的
magnitude函数,实现对于复数图像的幅值计算。
2. dftshift(),该函数实现对图像四个象限的对角互换,
相当于MatLab中 fftshift()。
3. displayDftSpectrum(),该函数用于显示复数图像。
4. makeFilter(),用于制作频域滤波器,该函数利用了ptr()
   指针遍历图像的方法,实现了圆等滤波函数。
在主程序内容,参见注释。

#include <iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;

void myMagnitude(Mat & complexImg,Mat & mI)
{
    Mat planes[2];
    split(complexImg,planes);
    magnitude(planes[0],planes[1],mI);
}
void dftshift(Mat& ds)
{
    int cx=ds.cols/2;//图像的中心点x 坐标
    int cy=ds.rows/2;//图像的中心点y 坐标
    Mat q0=ds(Rect(0,0,cx,cy));//左上
    Mat q1=ds(Rect(cx,0,cx,cy));//右上
    Mat q2=ds(Rect(0,cy,cx,cy));//左下
    Mat q3=ds(Rect(cx,cy,cx,cy));//右下
    Mat tmp;
    q0.copyTo(tmp);
    q3.copyTo(q0);
    tmp.copyTo(q3);
    q1.copyTo(tmp);
    q2.copyTo(q1);
    tmp.copyTo(q2);
}
void displayDftSpectrum(Mat&dftDst,String winName,bool inverseSpectrum)
{
    Mat magI;
    myMagnitude(dftDst,magI);
    if(!inverseSpectrum)//如果是正向傅里叶变换谱
    {
        magI+=Scalar::all(1);
        log(magI,magI);
    }
    normalize(magI,magI,0,1,NORM_MINMAX);
    imshow(winName,magI);
}
void makeFilter(Mat&filter,int R,bool isLowPassFilter)
{
    int cx=filter.cols/2,cy=filter.rows/2;
    int R2=R*R;

    for(int i=0;i<filter.rows;i++)
    {
        Vec2d* pf=filter.ptr<Vec2d>(i);
        for(int j=0;j<filter.cols;j++)
        {
            int r2=(j-cx)*(j-cx)+(i-cy)*(i-cy);
            if(r2<R2)
            {
                pf[j][0]=1;
                pf[j][1]=pf[j][0];
            }
        }
    }
    if(!isLowPassFilter)
    {
     filter =Scalar::all(1)-filter;
    }
    Mat displayFilter;
    extractChannel(filter,displayFilter,0);
    imshow("filter image",displayFilter);
}

int main()
{
    ///读入灰度图像
    Mat src=imread("D:\\Qt\\MyImage\\baboon.jpg",0);
    int ny=src.rows,nx=src.cols;
    cv::copyMakeBorder(src,src,0,ny,0,nx,BORDER_CONSTANT);
    imshow("original image",src);
    /***************傅里叶变换*************/
    src.convertTo(src,CV_64FC1);//转成浮点数据类型
    Mat dftDst(src.size(),CV_64FC2);//预设dft的输出结果矩阵
    dft(src,dftDst,DFT_COMPLEX_OUTPUT,0);//离散傅立叶变换
    dftshift(dftDst);//将傅里叶变换的结果,四象限对角互换
    displayDftSpectrum(dftDst,"dftSpectrum display",false);//显示傅里叶频谱图

    /***************频域滤波*************/
    Mat filter(src.size(),CV_64FC2,Scalar::all(0));
    makeFilter(filter,80,false);
    Mat fftTemp=dftDst.mul(filter);//复数频谱图与滤波器相乘,实现频域滤波
    Mat srcFiltered;
    dft(fftTemp,srcFiltered,DFT_INVERSE);//逆傅里叶变换
    //显示经过滤波后的图像
    displayDftSpectrum(srcFiltered,"filtered image",true);//显示逆傅里叶频谱图
    waitKey();
    return 0;
}

 

 

 



以上是关于opencv的频域滤波的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

数字图像处理学习笔记(十四)——频域图像增强(图像的频域分析)

在matlab中,如何对一个信号的频域进行分析,并画出频域图?

【转载】opencv 频域高通、低通滤波演示

OpenCV-一维频域滤波器

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