引言 “任何”周期信號都可以用一系列成諧波關系的正弦曲線來表示。 —— 讓·巴普蒂斯·約瑟夫·傅里葉 由於頻率和與時間變化率直接相關，因此容易想到 傅里葉變換中的頻率與圖像中的灰度值變化模式 也可以關聯起來。 空間域　英文： spatial domain。 釋義： 又稱圖像 ...

首先讀入這次需要使用的圖像 使用numpy帶的fft庫完成從頻率域到空間域的轉換。 低通濾波器 低通濾波器的公式如下 \[H(u,v)= \begin{cases} 1, & \text{if $D(u,v)$ } \leq D_{0}\\ 0, & ...

空間濾波原理 使用大小為m*n的濾波器對大小為M*N的圖像進行線性空間濾波，將濾波器模板乘以圖像中對應灰度值，相加得模板中心灰度值 ...

圖像退化/復原過程模型 高斯噪聲 PDF（概率密度函數） 生成高斯隨機數序列 算法可參考<http://www.doc.ic.ac.uk/~wl/papers/07/csur07dt.pdf> 代碼實現 生成高斯噪聲圖及直方圖 下面給一幅圖 ...

仿射變換及坐標變換公式 幾何變換改進圖像中像素間的空間關系。這些變換通常稱為橡皮模變換，因為它們可看成是在一塊橡皮模上印刷一幅圖像，然后根據預定的一組規則拉伸該薄膜。在數字圖像處理中，幾何變換由兩個基本操作組成： (1)坐標的空間變換 (2)灰度內插，即對變換后的像素賦灰度值 ...

參考自：數字圖像處理第三版-岡薩勒斯 平滑濾波用於模糊處理和降低噪聲。模糊處理常用於預處理任務中，如在目標提取之前去除圖像中的一些瑣碎細節，以及橋接直線或曲線的縫隙。通過線性或非線性平滑濾波也可降低噪聲。 線性濾波器 均值濾波器（均值平滑、均值濾波） 平均值或加權平均值 常見 ...

參考自：數字圖像處理第三版-岡薩勒斯 銳化處理的主要目的是突出灰度的過渡部分。增強邊緣和其他突變（噪聲），削弱灰度變化緩慢的區域。 注意：垂直方向是x，水平方向是y 基礎 圖像模糊可用均值平滑實現。因均值處理與積分類似，在邏輯上，我們可以得出銳化處理可由空間微分來實現。微分算子 ...

一 中值濾波概念 中值濾波算法以某像素的領域圖像區域中的像素值的排序為基礎，將像素領域內灰度的中值代替該像素的值[1]； 如：以3*3的領域為例求中值濾波中像素5的值 ...