s1081539 作業4

主題：影像還原練習

說明：

附件中的 image4 似乎受到某種頻域雜訊干擾，撰寫一個程式嘗試復原此圖像(將圖中雜訊去除)。

1. 開發環境

• Windows 10
• Visual Studio 2019
• C++
• OpenCV 4.7.0

2. 實作

程式中有自訂幾個function，以下是幾個function的主要功能：

(1) expand_img_to_optimal：對圖像做前置處理

(2) fourier_transform：進行傅立葉轉換。

(3) notchFilter：去除固定區域的噪音。

(4) highpassFilter：只保留中心頻域，去掉大部分噪音。

(5) crop_and_rearrange：對圖像進行重新排列。

(6) showMagnitudeSpectrum：對頻譜圖做歸一化，並顯示圖片。

Step1. 先以灰階模式(IMREAD_GRAYSCALE)讀入圖片並確認是否讀取成功。

Step2. 在圖像讀取成功後，用function (2)進行傅立葉轉換，在function (2)中會呼叫function (1)為轉換做前置作業，接著就可以用dft()對圖像進行轉換。

Step3. 用function(3)或function(4)產生遮罩，兩個function的差別在於function(3)只去掉小部分的含有噪音的頻域，成果會留下較多的細節，而function(4)是直接只保留中心最主要的頻域，其他部分就直接當噪音去除，出來的效果相對於function(3)來說，會比較乾淨，但也會比較模糊。

Step4. 用mulSpectrums()，將前面得到的頻域圖與步驟3產生的遮罩進行相乘得到想要的成果。

Step5. 接著呼叫function(5) 對圖像進行重新排列，再用function(6)將處理過的頻譜圖呈現。

Step6. 最後就是呼叫idft()對處理過的頻譜圖進行圖像重建的動作，然後一樣要對圖像進行歸一化再呈現。

結果

• 影片連結

High Pass Filter

High Pass Filter的結果

Notch Filter

Notch Filter的結果

參考資料

DFT：

https://blog.csdn.net/gxiaoyaya/article/details/72460483

Phase：

https://blog.csdn.net/long0801/article/details/77713797

滑鼠定位：

https://blog.csdn.net/weixin_45842951/article/details/122196799

Filter：

https://anothertechs.com/programming/cpp/opencv/opencv-low-high-pass-filter/