小波变换增强图像的原理,傅里叶变换原理

小波变换增强图像的原理,傅里叶变换原理

该算法首先对图像进行小波分解，得到图像的低频分量使用以中值滤波模板代替高斯滤波模板的改进MSR处理以增强低频系数，对高频分量进行同态滤波以限制噪声，最后通过小波逆变换重建图像。本文将改进的小波变换是在傅立叶变换基础上发展起来的一种具有多分辨率分析特点的时一频分析方法，其基本思想是通过伸缩、平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到

数字图像处理——第七章(小波变换和多分辨率处理) 于正交小波变换只对信号的低频(近似)信息做进一步分解，而对高频(细节)信息不再继续分解，使得它的频率分辨率一、傅里叶变换(FT) 二、傅里叶变换(FT)的缺点与短时傅里叶变换(STFT) 三、短时傅里叶变换(STFT)的缺点与连续小波变换(CWT) 四、连续小波变换(CWT)的缺点与离散小波变换(DWT)一、

频域法是将图像变换到频域后再进行处理，一般采用的变换方式是线性的正交变换(酉变换),主要包括傅立叶变换、离散余弦变换、沃尔什变换、霍特林变换和小波变换等灰度变换增强的原理如下：设r和s分别代表原始图像和增强图像的灰度，T(•为映射函数，通过映射函数T(•将原始图像f(x,y)中的灰度r映射成增强图像g(x,y)中的灰度s,使得图像灰

然而，在一次STFT中，窗口的宽度是固定，即时域分辨率是固定的，根据海森堡测不准原理，其频域分辨率也是固定的。也就是说，不论高频低频，其时域和频域分辨率都不可调，这是STFT的缺点。1小波变换的基本思想是，变换应只允许时间延伸的变化，而不允许形状的变化。这是通过选择合适的基函数来实现的。时间延伸的变化需要符合基函数的相应分析频率，基于

75. 图像增强：是为特定目的，突出遥感图像中某些信息削弱或去除某些不需要的信息，使图像更易判读。P148 76. 灰度直方图：反映了一幅图像中灰度级与其出现概率之间的关系。P149 小波的标准去噪方法由小波变换、阈值处理、小波反变换三步组成：1)在小波变换部分有两个问题需要研究：一是根据小波性质选择适合的小波函数进行分解；二是分解层数的确定，分析合理的分