2.5 图像滤波和增强
滤波的作用是：图像中包含需要的信息，也包含我们不感兴趣或需要屏蔽的干扰，去掉这些干扰需要使用滤波。
增强的作用是：通过突出或者抑制图像中某些细节，减少图像的噪声，增强图像的视觉效果。
对于空间域和频率域的专业解释如下：
空间域，又称图像空间，由图像像元组成的空间。在图像空间中以空间长度为自变量，直接对像元值进行处理称为空间域处理。
频率域，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，图像中各种频率成分的组成和分布称为空间频谱。也就是通常说的频谱图，描述了信号的频服务器托管网率结构及频率与该频率信号幅度的关系。
我的理解是这样的：
空间域和频域是表达图像的两种方式，图像还是同一个图像，它们是通过傅里叶变换进行转换，这个也是傅里叶变换在数字图像中最重要的地方。空间域关注的是图像的像素和它们的排列，而频域关注的是图像中的不同的频率的成分。空间域里面的像素值是它们的灰度值（即亮度），我们在空间域里面使用的方法有图像灰度修正、图像平滑、中值滤波，这些都是对像素灰度值进行处理。频域关注的点不同，它帮助我们分析图像中的纹理和结构，高频部分代表着边缘和细节，而低频部分代表着图像平滑区域（变化小的区域），在频域里面使用的方法有高通滤波、低通滤波等。
学习了解一下频谱，频谱可以在一定程度上展示频率的分布，用matlab对两张图像进行频谱分析，一张细节比较多（二维码），一张细节少：
代码如下：
img = imread('1.bmp');%1.bmp为灰度图像或二值图像
f = fft2(img);% FFT频谱中心化
f = fftshift(f);
% magnitude
mag = abs(f);
% phase
phase = angle(f);
% plot
subplot(211);imshow(img);title('riginal image');axis on;
subplot(212);imshow(log(mag+1),[]);title('Magnitude spectrum');axis on;效果如下：
通过观察傅立叶变换后的频谱图，我们可以看出图像的能量分布，如果频谱图中暗的点数更多，那么实际图像是比较柔和的（因为各点与邻域差异都不大，梯度相对较小），反之，如果频谱图中亮的点数多，那么图像是尖锐的，细节纹理多的。正好印证了图一细节多，图二细节少情况。
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空间域法：
1、图像修正可以使图像在空间域中增强，常见在3种情况：当图像成像不均匀（半边暗、半边亮）而对图像逐点进行不同程度的灰度修正，使灰度均衡；当图像部分或者整体曝光不足而进行灰度级修正，这样可以增强对比度；对于灰度直方图的修正，可以达到预期的图像特征，图像均衡化就是这类方法。
2、图像平滑对包含某点的一个小区域的各点灰度值进行平均值计算，用所得到的平均值代替该点的灰度值，这就是平时所说的平滑处理。如邻域平均法的3X3模板：
邻域平均处理的方法是以图像模糊为代价减小噪声，模板的尺寸越大，噪声减少得越显著。它的作用就是：使邻域灰度均匀，起到平滑灰度的作用。
3、中值滤波：采用一个含有奇数个点的滑动窗口，用窗口的各点灰度值的中值代替指定点（一般中心点）的灰度值。它的作用：处理图像噪声和脉冲干扰。但是对于细节多的图像不宜采用中值滤波。visionpro不能给图片加噪声，我拿以下visionpro里面的图片实现了一下中值滤波：
I = imread('3.bmp'); % 读取彩色图像
J=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);%向图像I添加均值为0，方差为0.01的高斯白噪声。
img=imnoise(J,'salt & pepper',0.05);%向图像I添加强度为0.05的椒盐噪声。
% 对红、绿、蓝三个通道分别进行中值滤波
r1 = medfilt2(img(:,:,1), [3 3]);%3*3窗口
g1 = medfilt2(img(:,:,2), [3 3]);
b1 = medfilt2(img(:,:,3), [3 3]);
img1 = cat(3, r1, g1, b1);
r2 = medfilt2(img(:,:,1), [5 5]);%5*5窗口
g2 = medfilt2(img(:,:,2), [5 5]);
b2 = medfilt2(img(:,:,3), [5 5]);
img2 = cat(3, r2, g2, b2);
r3 = medfilt2(img(:,:,1), [7 7]);%7*7窗口
g3 = medfilt2(img(:,:,2), [7 7]);
b3 = medfilt2(img(:,:,3), [7 7]);
img3 = cat(3, r3, g3, b3);
subplot(2,2,1), imshow(img), title('原始图像');
subplot(2,2,2), imshow(img1), title('3*3滤波后的图像');
subplot(2,2,3), imshow(img2), title('5*5滤波后的图像');
subplot(2,2,4), imshow(img3), title('7*7滤波后的图像');效果如下，原始图像是加了高斯噪声和椒盐噪声的：
频率域法：图像频域法通常是先对图像进行傅里叶变换，再对图像的频谱进行某种修正（如滤波），最后再修正图像进行傅里叶变换回到空间域中，从而达到增强图像的效果。它的好处是：把时域里面复杂卷积的滤波操作变成频率域里简单的乘积操作。
低通滤波器和高通滤波器：低通滤波器抑制频谱高频成分，让低频成分通过，起到了突出背景或平滑图像的作用。高通滤波器抑制图像频谱低频信号而保留高频信号，起到了图像锐化作用。H(u,v)是传递函数，D0代表了截止频率，D(u,v)代表了点(u,v)到频率原点(0,0)（u=v=0）的距离。
理想低通滤波器：
其图像如下：
理想高通滤波器：
其图像如下：
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