一幅图像,经过傅里叶变换后,将高频部分删除,再进行反变换,设想一下将会得到什么结果?
在频谱图上,白色的斑点、噪声和边界等会表现为高频部分,所以通过滤去高频,可以降噪(图像的频谱函数统计特征:图像的大部分能量集中在低频和中频中,高频部分的分量很弱,仅仅体现了图像的某些细节。因此,滤波器滤噪,也就是除去高频部分、能量低的部分)。傅里叶变换将时域转换为频域,对频域图像进行消噪,然后再反变换为时域,就达到了消除噪声的效果。
一幅图像,经过傅里叶变换后,将高频部分删除,再进行反变换,设想一下将会得到什么结果?
在频谱图上,白色的斑点、噪声和边界等会表现为高频部分,所以通过滤去高频,可以降噪(图像的频谱函数统计特征:图像的大部分能量集中在低频和中频中,高频部分的分量很弱,仅仅体现了图像的某些细节。因此,滤波器滤噪,也就是除去高频部分、能量低的部分)。傅里叶变换将时域转换为频域,对频域图像进行消噪,然后再反变换为时域,就达到了消除噪声的效果。
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