我一直在思考一个问题,图像增强以后,哪些方面的特征最为显著,思来想去,无果而终!翻看了一篇知网的paper,基于保真度(VIF)的增强图像质量评价,文章中指出无参考质量评价,可以从三个方面考虑:平均梯度(AG)、信息熵(IE)、空间频率(SF)。这些特征不是很全面,效果也未必是好的,在数据库上测试的结果的确不是很理想,就以空间频率为主吧,研究一下:

1、什么是图像的频率:

不同频率信息在图像结构中有不同的作用。图像的主要成分是低频信息,它形成了图像的基本灰度等级,对图像结构的决定作用较小;中频信息决定了图像的基本结构,形成了图像的主要边缘结构;高频信息形成了图像的边缘和细节,是在中频信息上对图像内容的进一步强化。

用傅里叶变换可以得到图像的频谱图:

上面的图像左边是原图,右边是频谱图

• 图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度。如:大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域,对应的频率值很低;而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域,对应的频率值较高。

对图像而言,图像的边缘部分是突变部分,变化较快,因此反应在频域上是高频分量图像的噪声大部分情况下是高频部分图像平缓变化部分则为低频分量。也就是说,傅立叶变换提供另外一个角度来观察图像,可以将图像从灰度分布转化到频率分布上来观察图像的特征。

• 图像进行二维傅立叶变换得到频谱图,就是图像梯度的分布图,当然频谱图上的各点与图像上各点并不存在一一对应的关系,即使在不移频的情况下也是没有。傅立叶频谱图上我们看到的明暗不一的亮点,实际是上图像上某一点与邻域点差异的强弱,即梯度的大小,也即该点的频率的大小(可以这么理解,图像中的低频部分指低梯度的点,高频部分相反)。

那么什么是图像的空间频率(⊙o⊙)?

2、图像的空间频率:

     定义: 空间频率域。 英文: spatial frequency domain。 释文: 以空间频率(即波数)为自变量描述图像的特征,可以将一幅图像像元值在空间上的变化分解为具有不同振幅、空间频率和相位的简振函数的线性叠加,图像中各种空间频率成分的组成和分布称为空间频谱。这种对图像的空间频率特征进行分解、处理和分析称为空间频率域处理或波数域处理。和时间域与频率域可互相转换相似,空间域与空间频率域也可互相转换。

图像的空间频率指每度视角内图象或刺激图形的亮暗作正弦调制的栅条周数,单位是周/度。它是根据19世纪数学家J.-B.-J. 傅里叶提出的分析振动波形的理论而出现的描述视觉系统工作特性的概念。最初在物理光学中,空间频率指每毫米具有的光栅数,单位为线/毫米。60年代引入视觉的研究中。这一概念的广泛运用,为视觉特性、图形知觉以及视觉系统信号的传输、信息的加工等研究提供了一个新的途径。
  在用空间频率描述视觉系统的特性时,栅条空间频率的大小和栅条本身的对比度都是重要的因素。栅条图形的对比度是(最高亮度-最低亮度)/(最高亮度+最低亮度)。调整某一空间频率栅条的对比度,当观察者能有50%的正确分辨率时,这个对比度就是该空间频率的对比阈限。对比阈限值的倒数即观察者对这个空间频率的对比感受性。实验测定,人眼对比阈限是随空间频率的改变而改变的,即是空间频率的函数,称之为对比感受性函数(简称CSF)。因它类似于光学系统的调制传递函数(简称MTF),故也称之为MTF。一般视力正常的观察者对每度视角3周或4周的栅条最敏感,高于或低于这个频率时感受性都降低。如果空间频率超过每度视角60周时,不论对比度怎样加大,都不能看清栅条。在不能看清栅条时的频率称为截止频率,它可作为视觉锐度的指标。
  1968年F.W.坎贝尔和J.罗布森经过实验证明了在人的视觉系统中存在许多频道,每一频道所调制的空间频率的区域是不同的。他们还估计了每个频道的有效带宽,这就是视觉的多通道理论。这一理论后来又为许多实验所证实。视觉实验还证明,各频率通道对栅条的方向也敏感。L.马费伊等所作的电生理学的实验也证明,在视皮层上有对不同空间频率敏感的神经元,因而他认为视觉系统是一个傅里叶分析器。H.R.魏尔逊从视网膜细胞分布的不均匀性出发,提出了四通道理论。他认为视网膜的每一点上都存在4种频率的通道,而且这4种频率通道的感受性又各不相同。后来他又把4通道补充为6个频率通道。

paper 54 :图像频率的理解的更多相关文章

  1. Linux图像系统框架-理解X11与Qt的层次结构

    转:http://blog.csdn.net/kjfureone/article/details/52848550 1. 前言 图形子系统是linux系统中比较复杂的子系统之一:对下,它要管理形态各异 ...

  2. 关于TF(词频) 和TF-IDF(词频-逆向文件频率 )的理解

    ##TF-IDF TF(词频):  假定存在一份有N个词的文件A,其中‘明星‘这个词出现的次数为T.那么 TF = T/N; 所以表示为: 某一个词在某一个文件中出现的频率. TF-IDF(词频-逆向 ...

  3. paper 14 : 图像视觉领域部分开源代码

    做图像处理,没有一定的知识储备是不可能的,但是一定要学会“借力打力”,搜集一些很实用的开源代码,你们看看是否需要~~ 场景识别: SegNet: A Deep Convolutional Encode ...

  4. 『cs231n』作业3问题1选讲_通过代码理解RNN&图像标注训练

    一份不错的作业3资料(含答案) RNN神经元理解 单个RNN神经元行为 括号中表示的是维度 向前传播 def rnn_step_forward(x, prev_h, Wx, Wh, b): " ...

  5. Deep learning:五十(Deconvolution Network简单理解)

    深度网络结构是由多个单层网络叠加而成的,而常见的单层网络按照编码解码情况可以分为下面3类: 既有encoder部分也有decoder部分:比如常见的RBM系列(由RBM可构成的DBM, DBN等),a ...

  6. 使用OpenCV3处理图像

    不同色彩空间的转换 当前,在计算机视觉中有三种常用的色彩空间:灰度.BGR.以及HSV(Hue,Saturation,Value) 灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处 ...

  7. zz图像卷积与滤波的一些知识点

    Xinwei: 写的通俗易懂,终于让我这个不搞CV.不搞图像的外行理解卷积和滤波了. 图像卷积与滤波的一些知识点 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 ...

  8. Opencv 实现图像的离散傅里叶变换(DFT)、卷积运算(相关滤波)

    我是做Tracking 的,对于速度要求非常高.发现傅里叶变换能够使用. 于是学习之. 核心: 最根本的一点就是将时域内的信号转移到频域里面.这样时域里的卷积能够转换为频域内的乘积! 在分析图像信号的 ...

  9. 图像滤波与OpenCV中的图像平滑处理

    .About图像滤波 频率:可以这样理解图像频率,图像中灰度的分布构成一幅图像的纹理.图像的不同本质上是灰度分布规律的不同.但是诸如"蓝色天空"样的图像有着大面积近似的灰度强度,而 ...

随机推荐

  1. 备份mysql

    #!/bin/bash # 要备份的数据库名,多个数据库用空格分开USER=rootPASSWORD=rootdatabases=("shopnc") # 备份文件要保存的目录ba ...

  2. C/C++的编译器|编译环境(非常全面的比较)

    C/C++编译器的一些易混淆概念,总结一下. 关于什么是Unix-like操作系统,常见操作系统间差异,什么是操作系统接口等等,请参考<操作系统宝鉴>. C/C++编译器有哪些? 首先是如 ...

  3. JavaScript函数小结

    JS基础知识 /********************** 1:基础知识 1 创建脚本块 1: <script language=”JavaScript”> 2: JavaScript ...

  4. android部分机型(HTC D610) menu键的显示问题

    今天遇到了一个很恶心的问题... htc某些机器的menu键是在屏幕里的,可以由系统控制显示和隐藏.今天遇到了一个问题,有两个应用,一个运行后显示menu键,另一个不显示... 找了好一会儿,发现是  ...

  5. [LeetCode]题解(python):078 Subsets

    题目来源 https://leetcode.com/problems/subsets/ Given a set of distinct integers, nums, return all possi ...

  6. 获得输入框的文本document.getElementById('id').value;

    <input id="demo" type="text" value="" > x=document.getElementByI ...

  7. LightOj1385 - Kingdom Division(数学几何题)

    题目链接:http://lightoj.com/volume_showproblem.php?problem=1385 题意:下图中已知面积 a b c 求 d; 如果d的面积不确定,输出-1. 连接 ...

  8. 读写ZIP&JAR文件

    1. ZipEntry 是包括目录的,也就是目录也被当做是一个单独的Entry,在列出它下面的文件之前先列出这个directory entry. 这个在解压ZIP文件的的时候特别有用,我们要先创建这个 ...

  9. php数组遍历

    <?php $arr = array('a','b','c','d','e','f'); //for语句只能遍历索引数组 for($i = 0; $i < 6; $i++){ echo $ ...

  10. UVA 10127题目描述

    Given any integer 0 ≤ n ≤ 10000 not divisibleby 2 or 5, some multiple of n is a number whichin decim ...