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1、第5章，傅里叶变换傅里叶分析，10 .傅里叶变换，Image radio metric Enhancement spatial Enhancement spectral Enhancement hyperspectral Image processing Fourier analysis radar imagery eenterprise，5.1傅立叶变换的定义和基本概念，常识也可以用指数表示。格式中：5.1傅立叶变换的定义和基本概念，振幅函数称为傅立叶谱，摊销。傅里叶频谱的平方：通常是能量频谱(功率频谱)，5.1傅立叶变换的定义和基本概念，扩展到二维函数：格式，u，v是频率变量，5.1傅立叶

2、变换的定义和基本概念，相位频谱：能量频谱(功率频谱):5。5 .如果离散傅里叶变换、离散傅里叶变换和f(x)是离散数值序列(x=0，1，N-1)，则离散傅里叶变换定义为，5 .离散傅里叶变换，在常识中，傅立叶逆变换为，表达式，x=0，1，N-1。5 .离散傅里叶变换，二维离散傅里叶变换，二维离散数据(x=0，1，-1；Y=0，1，N-1。离散傅里叶变换定义可以表示为，表达式，u=0，1，M-1。V=0，1，N-1，5。离散傅里叶变换，反向转换：格式，x=0，1，M-1；Y=0，1，N-1，在图像处理中，通常是正方形数据，即(u，v=0，1，N-1)，正变换：(x，y M，N为整数，M，N，5

3、.二维离散傅立叶变换的性质，所以：2，对称共轭性，形式中的m，n如上所示。3，可分离性，5。二维离散傅里叶变换的性质，5 .二维离散傅里叶变换的性质，5 .二维离散傅立叶变换的性质，分离性的优点是二维傅立叶变换或逆变换由两个连续的一维傅立叶变换实现。对于一个图像f(x，y)，4，分布和比例，5。二维离散傅立叶变换的性质，f(x，y)可以用离散函数f1(x，y)和f2(x，y)线性表示。也就是说，根据傅里叶变换对的定义，5。二维离散傅立叶变换的性质还可以证明傅立叶变换的正比性：4节：5.4快速傅里叶变换，5.4快速傅里叶变换，二维傅立叶变换只讨论一维快速傅立叶变换，因为它具有可分离性。5.4快速

4、傅里叶变换，5.4快速傅里叶变换，1965年，Cooly-Tudey提出了将运算作业降低到Nlog2N供求的算法。也就是说，N可以被小整数的乘积整除。N牙齿2的幂(即N=2P，其中P是快速傅立叶变换)。部分5:5.5频域增强，5.5频域增强，1，频域平滑1。理想低通滤波器、5.5频域增强、理想低通滤波器、5.5频域增强、D0的大小可以根据需要具体确定。理论上，低频分量全部无损通过，DD0高频分量全部移除，然后通过傅立叶逆变换获得平滑的图像。高频部分包含大量边缘信息，过滤处理后会发生边缘损失，从而使图像边缘模糊。远视图像(TM1)傅里叶变换后的图像低通滤波器(Idea)、远视图像(TM1)低通滤

5、波器图像(Idea)、5.5频域增强、2 .蓝牙低通滤波器，传输函数，N=，5.5频域增强，5.5频域增强，3。金志洙低通滤波器，传递函数，n=1，2，5.5频域增强、金志洙低通滤波器、金志洙低通滤波器在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊度大于Butterworth滤波器。5.5频域增强，5.5频域增强，4 .梯形低通滤波器，5.5频域增强，梯形低通滤波器，0，d0，1，D1，梯形低通滤波器效果介于理想低通滤波器和金志洙低通滤波器之间，5.5频域增强，5.5频域增强，2，理想的高通滤波器，5.5频域增强，理想的高通滤波器，0，d0，1，5.5频域增强，与理想的低通滤波器相反，DD0高频分量全部通过

6、，然后通过傅立叶逆变换获得平滑图像。原始图像(TM1)傅里叶变换后的图像痛苦过滤器(Idea)，原始图像(TM1)痛苦过滤器结果图像(Idea)，傅里叶变换图像(TM1)痛苦过滤器(Idea)痛苦过滤器(Idea) 2Butterworth高通过滤器，通过函数，n=1，2，5.5频域增强，5.5频域增强，3 .金志洙高通过滤器，通函数，n=1，2，5 .Butterwoth锐化效果更好，边缘抖动不明显，但计算很复杂。金志洙痛苦过滤器的效果比Butterworth低，边缘抖动现象不明显。梯形痛苦过滤器产生轻微的抖动现象，但计算简单，经常使用。5.5频域增强，5.5频域增强，3，周期噪声消除，输入图像首先分解为徐璐重叠128128的像素块，每