关于“数字滤波技术对图像”的问题，小编就整理了【3】个相关介绍“数字滤波技术对图像”的解答：
简要分析空间域滤波和频率域滤波的关联性，并说明各自的适用范围？图像的空间域是指图像平面所在的二维平面，对于空间域的图像处理主要是对像元灰度值的改变，其位置不变。
图像的频率域是图像像元的灰度值随位置变化的空间频率，以频谱表示信息分布特征，傅立叶变换能把遥感图像从空间域变换到只包含不同频率信息的频率域，原图像上的灰度突变部位、图像结构复杂的区域、图像细节及干扰噪声等信息集中在高频区，，而原图像上灰度变化平缓部位的信息集中在低频区。
二者可以通过傅里叶变换，因为在频率域就是一些特性比较突出，容易处理。比如在空间图像里不好找出噪声的模式，如果变换到频率域，则比较好找出噪声的模式，并能更容易的处理。
二者关系：空间域与空间频率域可互相转换。在空间频率域中可以引用已经很成熟的频率域技术,处理的一般步骤为：
①对图像施行二维离散傅立叶变换或小波变换,将图像由图像空间转换到频域空间。
②在空间频率域中对图像的频谱作分析处理,以改变图像的频率特征。即设计不同的数字滤波器,对图像的频谱进行滤波。频率域处理主要用于与图像空间频率有关的处理中。
哪些滤波方法可用于突出图像的边缘或线状目标？图像降噪是图像处理中的专业术语。在现实生活中，我们看到的数字图像，在数字化和传输过程中由于常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，把这些图像称为含噪图像或者叫噪声图像。减少数字图像中噪声的过程称为图像降噪,有时候又称为图像去噪。
图像滤波就是在尽量保留图像细节特征的条件下，对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。
图像滤波是图像降噪的方法，图像降噪有很多方法，主要有：
1、均值滤波器
此法适用于去除通过扫描得到的图象中的颗粒噪声。
领域平均法能够有力地抑制噪声,同时也由于平均而引起了模糊现象,模糊程度与邻域半径成正比。几何均值滤波器所达到的平滑度可以与算术均值滤波器相比,但在滤波过程中会丢失更少的图象细节。谐波均值滤波器对“盐”噪声效果更好,但是不适用于“胡椒”噪声。它善于处理像高斯噪声那样的其他噪声。逆谐波均值滤波器更适合于处理脉冲噪声,但它有个缺点,就是必须要知道噪声是暗噪声还是亮噪声,以便于选择合适的滤波器阶数符号,如果阶数的符号选择错了可能会引起灾难性的后果。
2、自适应维纳滤波器
它能根据图象的局部方差来调整滤波器的输出,局部方差越大,滤波器的平滑作用越强。它的最终目标是使恢复图像f^(x,y)与原始图像f(x,y)的均方误差e2=E[(f(x,y)-f^(x,y)2]最小。该方法的滤波效果比均值滤波器效果要好,对保留图像的边缘和其他高频部分很有用,不过计算量较大。维纳滤波器对具有白噪声的图象滤波效果最佳。
简述中位值数字滤波算法的基本原理？就是把数字图像利用傅立叶变换，小波等数学方法，转化为频域进行处理，再把处理后的数据反变换成图像数据。
最基本的应用算法如高通滤波，低通滤波，维纳滤波，相位相关等等。不过用频域处理都比较耗时，对实时性要求比较高的系统几乎都不用频域处理。
到此，以上就是小编对于“数字滤波技术对图像”的问题就介绍到这了，希望介绍关于“数字滤波技术对图像”的【3】点解答对大家有用。
