东莞光纤通信工程解析视频图像频率增强方法

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  频率域图像增强是将图像视为2维信号,东莞光纤通信工程小编告诉您,变换到频率域进行过滤增强操作。图像从空间域·转换到变换域的变换方法很多,如傅立叶变换、沃尔什-傻哈达玛变换、余弦变换、K-L变换以及小波变换等。而傅立叶变换和小波变换则是常见的用于图像去噪的变换方法。

  低通过滤:类似空间平滑滤波,将高频部分过滤到,达到去噪的目的。常用到的有巴特沃斯低通滤波器,高斯低通滤波器等。

  高通滤波:类似锐化空间滤波,保留更多高频部分,达到提升图像细节的目的,但也会带来噪点的放大。频率域图像增强由于要进行频率变换,计算复杂度比较高,在监控系统应用受到一定限制。

  其他方法

  前面提到了都是数字图像处理的传统方法,运算简单,缺点也很明显,因此,东莞弱电工程布线小编告诉您这样针对性比较强,效果单一,很难在噪声过滤和边缘细节保持上同时兼顾。近些年来,为了噪声过滤的同时兼顾到细节保持发展出了很多新的方法。比如PDE方法,3D降噪等。

  PDE方法:将偏微分方程方法用在图像去噪中,可以利用偏微分方程具有各向异性的特点,在去除噪声的同时,很好的保持边缘。该方法通过建立噪声图像为某非线性偏微分方程的初始条件,然后求解这个PDE,得到了不同时刻的解,即为滤波效果。该方法的各向异性去噪模型可以根据图像的梯度值决定扩散的速度,使之能兼顾噪声消除和边缘保持两方面的要求。

  3D降噪:3D降噪利用了视频帧前后帧图像内容相关的特性,通过对前后帧图像的信息融合,找出噪点的像素进行过滤,是视频图像过滤噪点特有的方法。同时,可以根据帧间运动信息对不同的视频区域采用不同的降噪策略,在降噪的同时兼顾保留运动细节,有效地提升了视频质量。

  还有很多图像增强和去噪方法在噪声点去除、边缘细节处理和对比度提升上都有很好的表现,但由于其运算复杂度高或者针对性比较强,并不适合在视频监控领域内使用,而更多面向专门图像处理系统,如医疗图像、遥感等领域。但随着硬件设备和图像技术的不断发展和进步,必将有更多的新的视频增强技术应用到视频监控中来。

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