3 幅图是经傅里叶变换得到的频谱，为了便于分析，根据傅里叶变换的周期性，把零频移到中间。
幅值谱的明暗程度反映了各频率成分的幅值大小，图像的能量主要集中在低频段（中央部分）。
尽管高频段包含少量的能量，但包含了图像的重要信息，图像的边缘信息属于高频信息，同样，噪声的灰度级变化迅速，也是高频信息。从图中可以看出，两种滤波方法都在一定程度上抑制图像的高频成分，能够有效滤除高频段的噪声，但是低频分量，也就是灰度变化平缓的部分-图像轮廓信息遭到了破坏，从直方图也可以看出变化缓慢的150~200灰度级遭到了破坏，而加权中值能够很好的保护轮廓信息，为了使细节更突出图3 是增强后图像。
从灰度处理后的直方图可以看出，直方图占据了整个图像灰度值允许的范围，增加了图像灰度动态范围，也增加了图像的对比度，在图像视觉上有了较大的反差，使细节更加突出。
3 结语
本文主要对采集的PCB图像整体偏暗，对比度差，噪声大进行图像的预处理，主要包括空间域的滤波技术以及图像增强的灰度变换，由于传统的中值滤波受滤波窗口尺寸的影响较大，处理后图像的细节变得模糊不清，通过一种改进的加权中值滤波算法，根据灰度直方图以及频谱图分析了处理后图像质量的好坏，结果表明其滤波速度及质量大大超过传统的中值滤波，显着地提高了PCB 图像走线，元器件等边缘，整体图像轮廓的保护能力，最后通过灰度变换使图像的细节变得更加清晰，提高PCB图像的识别率的后期处理。
责任编辑；zl
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