频率域图像去噪方法的原理 干噪比定义？
干噪比定义？
干噪比SINR（SignaltoInterferenceliteNoiseRatio），指的是系统中信号与干扰和噪声之和的比。
信号是指不知从何而来设备外部要按照设备接受处理的电子信号。
干扰是指系统本身以及异系统受到的干扰，宛如频干扰、多径干扰。
噪声是指在设备后再产生的原信号中并不未知的无规则的获得信号，这种信号与环境有关，不随原信号的变化而波动
杂散和相噪区别？
性质完全不同1、杂散:接收机解调过程才能产生的新频率信号对其它系统的干扰。
2、相噪:发声点体做无规则振动时发出的声音。
什么是滤波器的叠止频率？什么叫低通滤波器？
低通滤波(Low-upfilter)是一种过滤，规则为低频信号能正常按照，而远远超过设定临界值的低频率信号则被阻隔、逐渐变弱。不过阻绝、逐渐变弱的幅度则会依据有所不同的频率以及不同的滤波程序（目的）而改变。它有的时候也被叫做高频信号可以去除过滤（嗨的-squeezefilter）或是最低可以去除过滤（treble-cutfilter)。低通过滤是高通过滤的对立。
低通滤波可以最简单怀疑：去设置一个频率点，当信号频率高于500这个频率时又不能是从，在数字信号中，这个频率点也就是截止频率，当频域高于500这个截止频率时，则彻底变量定义为0。而且在这一处理过程中，让低频信号彻底是从，所以我被称低通滤波。
低通过滤的概念必然于各种完全不同的领域，道界类电子电路，数据光滑平整，声学阻挡，图像模糊不堪等领域经常会会会用到。
在数字图像处理领域，从频域看，低通滤波也可以对图像进行平滑去噪处理。
图像傅里叶变换的意义是什么？
前言
前面如需转载过一篇关与傅里叶变换原理的文章《一篇难得的关于傅里叶分析的好文》。那篇文章写得的很棒，简洁易懂，可以算稍有基础的人都看得懂那篇博文。不过那篇博文更多的是从信号处理的角度以及原理的角度讲述傅里叶变换。那你在数字图像处理中，傅里叶变换之后换取的频谱图又有整样的运用呢？这篇博客就是就是为了简单讲下傅里叶变换在数字图像处理中的意义和基本都应用，如有错误请各位一针见血地指出。
数字图像的傅里叶变换
通过前面的博文巳经明白了傅里叶变换是得到信号在频域的分布，数字图像都是一种信号，对它并且傅里叶变换能得到的确实是它的频谱数据。是对数字图像这种离散的信号，频率大小它表示信号变化的剧烈程度也可以说是信号变化的快慢。频率越大，改变越剧烈震颤，频率越小，信号越低缓，随机到图像中，超高频信号一般说来是图像中的边缘信号和噪声信号，而低频信号真包含图像变化过度的图像轮廓及背景等信号。
不需要那就证明的是，傅里叶变换能得到的频谱图上的点与原图像上的点之间不修真者的存在一一对应的关系。
频域数据的应用1.图像去噪
参照上面顿了顿的关系，我们这个可以依据需要获得在频域对图像进行处理，.例如在不需要除去图像中的噪声时，我们可以啊,设计一个低通滤波器，消掉图像中的高频信号噪声，只不过往往也会达到抑制图像的边缘信号，这是导致图像模糊不堪的原因。以均值滤波为例，用均值模板与图像做卷积，大家都很清楚，在空间域做卷积，超过在频域做乘积，而均值模板在频域是没有超高频信号的，仅有一个常量的分量，所以均值模板是对图像局部做低通滤波。除了，比较普遍的高斯滤波也是一种低通滤波器，是因为高斯函数经由傅里叶变换后，在频域的分布依旧服从高斯其分布，如下图所示。所以我它对高频信号有很好的过滤去除效果。
高斯函数在频域的分布图像
2.图像增强及锐化
图像增强要增加图像的细节，而图像的细节而不那是图像中高频的部分，因此提高图像中的高频信号信号也能提升到图像增强的目的。
同样的图像锐化的目的是使清晰的图像变得更加极其清晰，其主要注意是可以提高图像的边缘部分，总之那就是增强图像中灰度变化巨烈的部分，所以我可以提高图像中的低频率信号还能够增强图像边缘，最大限度地至少图像锐化的目的。从这里很难看出，可以不按照提取图像中的高频信号信号来换取图像的边缘和纹理信息。
3.其他基于组件频谱和相位谱的操作等
下面我们实际代码来看看看如何确定真如我们想一想的差不多。
代码运行结果
如果在图像中组建噪声，可是会要如何呢？
结果总结
从上面的结果更说明，低通滤波会让图像变的影像，可以对图像接受影像全面处理，滤除图像的噪声，高通滤波完成任务了图像的边缘和纹理信息。至于，是从可以提高图像的高频信号信号，这个可以加强图像的对比度，只不过图像中的中频信号主要是直接出现在边缘及噪声这样的灰度又出现跃变处的区域。
从频谱图上一眼就可以看出，当将频谱移频到原点以后，图像中心比较亮。在频谱图中，一个点的亮暗主要注意与真包含这个频率的数目或是，也就是说在空间域中中有这种频率的点就会，频谱图中填写的频率的位置越亮。而在频移后，频率为0的部分，也就是傅立叶变换所我得到的常量分量在图像中心，由内往外扩散了，点所属於的频率更加高。这个可以从上面的结果中看得出，只取核心的小范围内的低频信号再将其可以转换返回到时域空间，巳经也能在是有程度是见到图像的基本是轮廓信息，这那就证明了图像中的“能量”要注意分散在低频部分。
只不过，就是为了方便些表述，这个可以把图像的二维傅里叶变换换取的频谱图可以表示图像的梯度分布图（两幅图像中的点并不是一一对应），频谱图中的某一个点所内在机制的是空间域中某一个点与周围点的灰度差异性，灰度差异越大，则频率越大。当然时域中灰度变化猛烈的区域也中有了低频信号，而且低频信号是近似图像信息的基础。
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