【OpenCV 例程200篇】86. 频率域滤波应用：指纹图像处理

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4. 频率域高通滤波器

图像边缘化其它灰度的急剧变化与高频分量有关，因此可以在频率域通过高通滤波实现图像锐化。高通滤波衰减傅里叶变换中的低频分量而不干扰高频信息。

简单地，在频率域中用 1 减去低通滤波器的传递函数，就可以得到相应的高通滤波器传递函数：
$$H_{HP}(u,v)=1-H_{LP}(u,v)$$
式中，$H_{HP}(u,v)$、$H_{LP}(u,v)$ 分别表示高通滤波器、低通滤波器的传递函数。

高斯高通滤波器（GHPF）的传递函数为：
$$H(u,v)=1-e^{-D^2(u,v)/2D_0^2}$$

例程 8.25：指纹图像处理（高通滤波+阈值处理）

（1）最优扩充的快速傅立叶变换；
（2）构建 高斯高通滤波器 (Gauss low pass filter)；
（3）在频率域修改傅里叶变换: 傅里叶变换 点乘 高斯高通滤波器；
（4）对高通傅里叶变换 执行傅里叶逆变换；
（5）阈值处理，得到锐化的图像。

# OpenCVdemo08.py
# Demo08 of OpenCV
# 8. 图像的频率域滤波
# Copyright 2021 Youcans, XUPT
# Crated：2021-12-15# 8.25：指纹图像处理（高通滤波+阈值处理）def gaussHighPassFilter(shape, radius=10):  # 高斯高通滤波器# 高斯滤波器：# Gauss = 1/(2*pi*s2) * exp(-(x**2+y**2)/(2*s2))u, v = np.mgrid[-1:1:2.0/shape[0], -1:1:2.0/shape[1]]D = np.sqrt(u**2 + v**2)D0 = radius / shape[0]kernel = 1 - np.exp(- (D ** 2) / (2 *D0**2))return kerneldef dft2Image(image):  #　最优扩充的快速傅立叶变换# 中心化, centralized 2d array f(x,y) * (-1)^(x+y)mask = np.ones(image.shape)mask[1::2, ::2] = -1mask[::2, 1::2] = -1fImage = image * mask  # f(x,y) * (-1)^(x+y)# 最优 DFT 扩充尺寸rows, cols = image.shape[:2]  # 原始图片的高度和宽度rPadded = cv2.getOptimalDFTSize(rows)  # 最优 DFT 扩充尺寸cPadded = cv2.getOptimalDFTSize(cols)  # 用于快速傅里叶变换# 边缘扩充(补0), 快速傅里叶变换dftImage = np.zeros((rPadded, cPadded, 2), np.float32)  # 对原始图像进行边缘扩充dftImage[:rows, :cols, 0] = fImage  # 边缘扩充，下侧和右侧补0cv2.dft(dftImage, dftImage, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)  # 快速傅里叶变换return dftImagedef imgHPFilter(image, D0=50):  #　图像高通滤波rows, cols = image.shape[:2]  # 图片的高度和宽度# 快速傅里叶变换dftImage = dft2Image(image)  # 快速傅里叶变换 (rPad, cPad, 2)rPadded, cPadded = dftImage.shape[:2]  # 快速傅里叶变换的尺寸, 原始图像尺寸优化# 构建 高斯高通滤波器 (Gauss low pass filter)hpFilter = gaussHighPassFilter((rPadded, cPadded), radius=D0)  # 高斯高通滤波器# 在频率域修改傅里叶变换: 傅里叶变换 点乘 高通滤波器dftHPfilter = np.zeros(dftImage.shape, dftImage.dtype)  # 快速傅里叶变换的尺寸(优化尺寸)for j in range(2):dftHPfilter[:rPadded, :cPadded, j] = dftImage[:rPadded, :cPadded, j] * hpFilter# 对高通傅里叶变换 执行傅里叶逆变换，并只取实部idft = np.zeros(dftImage.shape[:2], np.float32)  # 快速傅里叶变换的尺寸(优化尺寸)cv2.dft(dftHPfilter, idft, cv2.DFT_REAL_OUTPUT + cv2.DFT_INVERSE + cv2.DFT_SCALE)# 中心化, centralized 2d array g(x,y) * (-1)^(x+y)mask2 = np.ones(dftImage.shape[:2])mask2[1::2, ::2] = -1mask2[::2, 1::2] = -1idftCen = idft * mask2  # g(x,y) * (-1)^(x+y)# 截取左上角，大小和输入图像相等result = np.clip(idftCen, 0, 255)  # 截断函数，将数值限制在 [0,255]imgHPF = result.astype(np.uint8)imgHPF = imgHPF[:rows, :cols]return imgHPFimgGray = cv2.imread("../images/Fig0457a.tif", flags=0)  # flags=0 读取为灰度图像rows, cols = imgGray.shape[:2]  # 图片的高度和宽度imgHPF = imgHPFilter(imgGray, D0=50)imgThres = np.clip(imgHPF, 0, 1)plt.figure(figsize=(10, 5))plt.subplot(131), plt.imshow(imgGray, 'gray'), plt.title('origial'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(132), plt.imshow(imgHPF, 'gray'), plt.title('GaussHPF'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(133), plt.imshow(imgThres, 'gray'), plt.title('Threshold'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.tight_layout()plt.show()

（本节完）

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