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Procesamiento Digital
      de Imágenes 4
                Profesor: Andrés Flores




Filtraje en el Dominio de la
Frecuencia
     Se define como:




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29/06/2009   Andrés Flores   4




                                 2
Transformada de Fourier - 2D

     Obtención:
     Se realiza a partir de la transformada de
     Fourier de 1D
     Se transforma primero a las filas y luego a
     las columnas (o viceversa)
     Se tienen las mismas propiedades que en el
     caso de 1D


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Fourier - 2D

Calculo de la FFT 2D a partir de la FFT 1D




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                                                       3
Fourier - 2D

Propiedades
  Rotación




             Imagen original                   Imagen rotada
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Fourier - 2D

Propiedades
  Linealidad




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                                                                   4
Fourier - 2D

Propiedades
  Traslación




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Fourier - 2D

Transformada de imágenes simples




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                                        5
Fourier - 2D
Muestreo y Aliasing


                          1 ciclo / 128 muestras




                           16 ciclos / 128 muestras


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 Fourier - 2D
  Muestreo y Aliasing


                                64 ciclos / 128 muestras



                             80 ciclos / 128 muestras

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                                                           6
Imagen Sencilla




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Transformada de Fourier




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Filtraje en el Dominio de la
Frecuencia
     Convolución es el proceso de filtraje.
     Sea f(x,y) la imagen que se desea filtrar con el filtro
     h(x,y).
     Se obtendrá la señal filtrada g(x,y) = f * h.
     El teorema de la convolución establece que la
     transformada de g = f * h es igual al producto de
     las transformadas de f y h.
                  G(u,v)=F(f * h) = F(u,v).H(u,v)
             donde F(u,v) = F(f(x,y)) y H= F(h(x,y)).
      F [.] es la Transformada Bidimensional de Fourier
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Filtraje en el Dominio de la
Frecuencia
     Entonces g(x,y) = F -1( F(u,v).H(u,v) )
     Ejemplo : Sea la imagen sencilla de escalón




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              x                               X




Filtro Pasabajo




             H(u,v)                      H(u,v).F(u,v)




                                       F-1(H.F)
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                                                              9
29/06/2009        Andrés Flores   19




Filtro PasaAlto




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                                       10
Ejemplo




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Filtro Pasabajo




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Filtro PasaAlto




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                                  17
Filtrado de Ruido Coherente
Periódico




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  • 2. 29/06/2009 Andrés Flores 3 29/06/2009 Andrés Flores 4 2
  • 3. Transformada de Fourier - 2D Obtención: Se realiza a partir de la transformada de Fourier de 1D Se transforma primero a las filas y luego a las columnas (o viceversa) Se tienen las mismas propiedades que en el caso de 1D 29/06/2009 Andrés Flores 5 Fourier - 2D Calculo de la FFT 2D a partir de la FFT 1D 29/06/2009 Andrés Flores 6 3
  • 4. Fourier - 2D Propiedades Rotación Imagen original Imagen rotada 29/06/2009 Andrés Flores 7 Fourier - 2D Propiedades Linealidad 29/06/2009 Andrés Flores 8 4
  • 5. Fourier - 2D Propiedades Traslación 29/06/2009 Andrés Flores 9 Fourier - 2D Transformada de imágenes simples 29/06/2009 Andrés Flores 10 5
  • 6. Fourier - 2D Muestreo y Aliasing 1 ciclo / 128 muestras 16 ciclos / 128 muestras 29/06/2009 Andrés Flores 11 Fourier - 2D Muestreo y Aliasing 64 ciclos / 128 muestras 80 ciclos / 128 muestras 29/06/2009 Andrés Flores 12 6
  • 7. Imagen Sencilla 29/06/2009 Andrés Flores 13 Transformada de Fourier 29/06/2009 Andrés Flores 14 7
  • 8. Filtraje en el Dominio de la Frecuencia Convolución es el proceso de filtraje. Sea f(x,y) la imagen que se desea filtrar con el filtro h(x,y). Se obtendrá la señal filtrada g(x,y) = f * h. El teorema de la convolución establece que la transformada de g = f * h es igual al producto de las transformadas de f y h. G(u,v)=F(f * h) = F(u,v).H(u,v) donde F(u,v) = F(f(x,y)) y H= F(h(x,y)). F [.] es la Transformada Bidimensional de Fourier 29/06/2009 Andrés Flores 15 29/06/2009 Andrés Flores 16 8
  • 9. Filtraje en el Dominio de la Frecuencia Entonces g(x,y) = F -1( F(u,v).H(u,v) ) Ejemplo : Sea la imagen sencilla de escalón 29/06/2009 Andrés Flores 17 x X Filtro Pasabajo H(u,v) H(u,v).F(u,v) F-1(H.F) 29/06/2009 Andrés Flores 18 9
  • 10. 29/06/2009 Andrés Flores 19 Filtro PasaAlto 29/06/2009 Andrés Flores 20 10
  • 11. Ejemplo 29/06/2009 Andrés Flores 21 Filtro Pasabajo 29/06/2009 Andrés Flores 22 11
  • 12. Filtro PasaAlto 29/06/2009 Andrés Flores 23 29/06/2009 Andrés Flores 24 12
  • 13. 29/06/2009 Andrés Flores 25 29/06/2009 Andrés Flores 26 13
  • 14. 29/06/2009 Andrés Flores 27 29/06/2009 Andrés Flores 28 14
  • 15. 29/06/2009 Andrés Flores 29 29/06/2009 Andrés Flores 30 15
  • 16. 29/06/2009 Andrés Flores 31 29/06/2009 Andrés Flores 32 16
  • 17. 29/06/2009 Andrés Flores 33 29/06/2009 Andrés Flores 34 17
  • 18. Filtrado de Ruido Coherente Periódico 29/06/2009 Andrés Flores 35 29/06/2009 Andrés Flores 36 18