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Prof. Dr. Marcelo Andrade da Costa [email protected]
Aula 6 – Processamento no Domínio da Frequência
SEL5895 - Introdução ao Processamento Digital de Imagens
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2
Processamento no Domínio da Frequência
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Filtros no Domínio da Frequência
Passa-Baixas
Passa-Altas
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4
Efeito dos filtros
Filtropassa-baixa
Filtropassa-banda
Filtropassa-alta
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5
Os Filtros devem ser circulares e concêntricos
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6
Filtros Passa-Baixa
• Retira os componentes de alta-frequência da imagem,ou seja, que estão acima da frequência de corte (D0)definida na construção do filtro;
• Mantém na imagem apenas as baixas-frequências, ouseja, que estão abaixo da freqüência de corte (D0);
• Não há realce de nenhum componente espectral daimagem.
• Podem ser de vários tipos. Os mais comuns são:Ideal, Butterworth e Gaussiano.
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Filtro Passa-Baixa Ideal
H (u,v) = 1 , se D (u,v) ≤ D0
0 , se D (u,v) > D0
• Todas as frequências acima dafrequência de corte (D0) são retiradas daimagem;
• As frequências mais baixas que D0 nãosão alteradas.
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8
Filtro Passa-Baixas Ideal:
Resultados obtidos à medida que se aumenta a
frequência de corte
Efeito indesejado de ringing
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Filtro Passa-Baixa Butterworth
n
DvuD
vuH 2
0
),(1
1),(
úû
ùêë
é+
=
• A frequência de corte (D0) define o valor ondea amplitude do espectro é reduzida em 50%;
• As altas-frequências são cada vez maisatenuadas na imagem a medida que sãomaiores que D0 , ou seja, o filtro possuitransição mais suave que o filtro ideal;
• O valor de n (ordem do filtro) determina a“suavidade” do filtro.
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10
Filtro Passa-Baixa Butterworth (n=2)
Resultados obtidos à medida que se aumenta a
frequência de corte
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Filtro PB Ideal Filtro PB Butterworth
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Filtro Passa-Baixa Gaussiano
20
2
2]),([
),( DvuD
evuH-
=
• A frequência de corte (D0) define o valor onde aamplitude do espectro é reduzida em 60,7%;
• Altas-frequências são cada vez mais atenuadasna imagem a medida que são maiores que D0 , ouseja, o filtro possui transição mais suave que ofiltro ideal;
• O filtro Gaussiano pode ser bem mais suave queo filtro Butterworth.
0.607
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13
Filtro Passa-Baixa Gaussiano
Resultados obtidos à medida que se aumenta a
frequência de corte
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Filtro PB GaussianoFiltro PB Butterworth (n=2)
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15
Filtros Passa-Alta
• Retira os componentes de baixa-frequência daimagem, ou seja, que estão abaixo da freqüência decorte (D0) definida na construção do filtro;
• Mantém na imagem apenas as altas-frequências, ouseja, que estão acima da freqüência de corte (D0);
• Não há realce de nenhum componente espectral daimagem.
• Podem ser de vários tipos. Os mais comuns são:Ideal, Butterworth e Gaussiano.
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16
Filtros Passa-Alta Ideal
H (u,v) = 0 , se D (u,v) ≤ D0
1 , se D (u,v) > D0
• Todas as frequências abaixo dafrequência de corte (D0) são retiradas daimagem;
• As frequências mais altas que D0 nãosão alteradas.
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Filtro Passa-Alta Ideal
Resultados obtidos à medida que se aumenta a frequência de corte
Efeito indesejado de ringing
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Filtro Passa-Alta Butterworth
n
vuDD
vuH 20
),(1
1),(
úû
ùêë
é+
=
• A frequência de corte (D0) define o valor onde aamplitude do espectro é reduzida em 50%;
• Baixas-frequências são cada vez maisatenuadas na imagem a medida que sãomenores que D0 , ou seja, o filtro possuitransição mais suave que o filtro ideal;
• O valor de n (ordem do filtro) determina a“suavidade” do filtro.
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19
Filtro Passa-Alta Butterworth (n=2)
Resultados obtidos à medida que se aumenta a frequência de corte
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20
Filtros Passa-Alta
Ideal
Butterworth
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Filtro Passa-Alta Gaussiano
20
2
2]),([
1),( DvuD
evuH-
-=
• A frequência de corte (D0) define o valor onde aamplitude do espectro é reduzida em 60,7%;
• Baixas-frequências são cada vez maisatenuadas na imagem a medida que são menoresque D0 , ou seja, o filtro possui transição maissuave que o filtro ideal;
• O filtro Gaussiano pode ser bem mais suaveque o filtro Butterworth.
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22
Filtro Passa-Alta Gaussiano
Resultados obtidos à medida que se aumenta a frequência de corte
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23
Filtros Passa-Alta
Gaussiano
Butterworth
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Filtros
Rejeita-Banda e
Passa-Banda
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25
Filtros Rejeita-Banda
• Retira os componentes que estão dentro de uma faixa(banda) de frequência da imagem, definida naconstrução do filtro;
• Mantém na imagem apenas as frequências que estãofora da banda definida;
• Não há realce de nenhum componente espectral daimagem.
• Podem ser de vários tipos. Os mais comuns são:Ideal, Butterworth e Gaussiano.
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Filtro Rejeita-Banda Ideal
H (u,v) = 1 , se D (u,v) < (D0 – W/2)
0 , se (D0 – W/2) ≤ D (u,v) ≤ (D0 +W/2)
1 , se D (u,v) > (D0 +W/2)
• Todas as frequências que pertencem à faixa definida por W (banda) sãoretiradas da imagem. As frequências externas à banda W não sãoalteradas;• A frequência de corte corresponde ao centro da banda W.
(D0 – W/2) (D0 + W/2)
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27
Filtro Rejeita-Banda Ideal
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28
Filtro Rejeita-Banda Butterworth
(D0 – W/2) (D0 + W/2)
w
n
DvuDWvuD
vuH 2
20
2),(),(1
1),(
úû
ùêë
é
-×
+
=
• A frequência de corte (D0) define o valor onde aamplitude do espectro é reduzida em 50%;
• Frequências dentro da faixa definida são cadavez mais atenuadas na imagem a medida que seaproximam de D0, ou seja, o filtro possuitransição mais suave que o filtro ideal;
• O valor de n (ordem do filtro) determina a“suavidade” do filtro.
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29
Filtro Rejeita-Banda Gaussiano
(D0 – W/2) (D0 + W/2)
w
• A frequência de corte (D0) define o valor onde aamplitude do espectro é reduzida em 60,7%;
• Frequências dentro da faixa definida são cadavez mais atenuadas na imagem a medida que seaproximam de D0, ou seja, o filtro possuitransição mais suave que o filtro ideal;
• O filtro Gaussiano pode ser bem mais suaveque o filtro Butterworth.
úúû
ù
êêë
é
×-
×
-= WvuDDvuD
evuH ),(),(
21 2
02
1),(
0.607
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30
Filtros Passa-Banda
• Retira os componentes que estão fora de uma faixa(banda) de frequência da imagem, definida naconstrução do filtro;
• Mantém na imagem apenas as frequências que estãodentro da banda definida;
• Não há realce de nenhum componente espectral daimagem.
• Podem ser de vários tipos. Os mais comuns são:Ideal, Butterworth e Gaussiano.
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31
Filtros Passa-Banda
As equações dos filtros Passa-Banda podem ser obtidosa partir das equações dos filtros Rejeita-Banda:
RBPB vuHvuH ),(1),( -=
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32
Filtro Passa-Banda Ideal
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Relação entre a posição do pixel e a frequência espacial
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34
DFT 2-D
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35
xMu
D×=D
1
Intervalo de frequência a partir do centro (passo)
yNv
D×=D
1
Imagem M x N pixels
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xMu
D×=D
1Intervalo de frequência a partir do centro (passo) =
Em uma imagem digital, qual o valor da frequênciamáxima representada no espectro de Fourier?
xumáx D
=21Frequência Máxima
(Teorema de Nyquist) =
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Image Padding
Preenchimento com zeros
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),(),(),(),( vuGvuFyxgyxf Û*
),(*),(),(),( vuGvuFyxgyxf Û
Convoluçãono domínio do tempo/espaço
Multiplicaçãono domínio da
frequência
Multiplicaçãono domínio do tempo/espaço
Convoluçãono domínio da
frequência
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Wrap-around Error
Como a DFT é periódica. A multiplicação no domínio da frequência equivale a
uma convolução circular no domínio do espaço.
Isso gera um erro na convolução
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Wrap-around Error
shows a considerably sharpened image. Notice that unlike operations such as the unsharp mask (a high-pass filter) that increase the contrast at edges and make the image appear to be sharper visually, deconvolution actually recovers additional resolution and reveals faint details not visible in the original.
For deconvolution, we divide the complex frequency-domain image from the out-of-focus test pattern by that for the point-spread function (as indicated in Figure 6.55). This is complex division, performed by dividing the magnitude values and subtracting the phase values. One of the problems with division is that division by very small values can cause numeric overflow problems, and the Fourier transform of a symmetrical and well-behaved point-spread function often contains zero values. The usual solutions to this problem are either apodization to restrict
(c)(a) (b)
Figure 6.56 Hubble telescope image sharpening: (a) original; (b) measured point-spread function, with enlargement to show pixel detail; (c) deconvolution result.
(a)
(b)Figure 6.55 The processes of convolution (a) and deconvolution (b).
Processing Images in Frequency Space 379
7254_Book.indb 379 11/1/06 4:10:06 PM
TEAM LinG
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A solução é preencher (padding) com zeros as
funções a serem multiplicadas para evitar o
erro na convolução
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Os Filtros devem ser circulares e concêntricos
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• Os filtros circulares devem ser construídos calculando-se asdistâncias dos pixels em relação ao ponto central do espectro(frequência zero).• À medida que a distância aumenta, a frequência de corte tambémaumenta.
Distância Euclidiana: 221
221 )()(),( yyxxqpDe -+-=
Distância City-Block: ||||),( 2121 yyxxqpDcb -+-=
|}||,max{|),( 2121 yyxxqpDch --=Distância Chessboard:
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Distribuição de Frequências após a Transformada de Fourier
Matriz de Tamanho Ímpar 7x7
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Distribuição de Frequências após a Transformada de Fourier
Matriz de Tamanho Par 6 x 6
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Distribuição de Frequências de um filtro
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Filtro Passa-Baixa Ideal ‘Circular’
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X
=IFFT2
Filtro Passa-Baixa Ideal
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58
FIM