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 ...

引言： 　　采样是处理图像必不可少的一个步骤，同时抗锯齿也是成为当下游戏渲染的一个重要技术，本篇blog的目的便是解析一下它们的原理。　　首先，什么是采样？我们获取的信号往往是连续的，但实际上我们不可能无间隔地获取实时信号，因此我们只能获取离散的信号，这就是离散采样。而采样会导致很多问 ...

一、先放一些相关的结论： 1、傅里叶变换的幅值称为傅里叶谱或频谱。 2、F(u)的零值位置与“盒状”函数的宽度W成反比。 3、卷积定理：空间域两个函数的卷积的傅里叶变换等于两个函数的傅里叶变换在频率域中的乘积。f(t)*h(t) <=> H(u)F(u) 4、采样定理 ...

频谱图的横轴表示的是 频率， 纵轴表示的是振幅 #coding=gbk import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #依据快速傅里叶算法得到信号的频域 def test_fft ...

,[]); 傅里叶变换： (1) 分析代码： 1. I=imread('1.jpg'); 读取图像，不多说了 ...

对一幅BMP格式的灰度图像进行二元霍夫曼编码和译码 信息论的实验终于结束了,才开始写python,写的比较乱,仅供参考 主要思想 霍夫曼编码关键在于树的构造，其构造要达到的目的为权重越大越靠近叶子结点，权重越小越 ...

频域图像的意义： 灰度图经过傅里叶变换，是从空间域到频域的转变 　　空间域：原图像的横纵坐标为底面，灰度值为高度（从信号角度看，横纵坐标相当于时间轴，灰度值为信号值） 　　频域：经过中心化后，中心是低频，往外是高频，某频率的梯度越大(255)则亮度越强(白色) 　　　　中心化 ...

图像的正交变换在数字图像的处理与分析中起着很重要的作用，被广泛应用于图像增强、去噪、压缩编码等众多领域。本文手工实现了二维离散傅里叶变换和二维离散余弦变换算法，并在多个图像样本上进行测试，以探究二者的变换效果。 1. 傅里叶变换 实验原理 对一幅图像进行离散傅里叶变换（DFT），可以得到图像 ...