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 ...
2019-03-10 09:34 0 2689 推荐指数:
,[]); 傅里叶变换: (1) 分析代码: 1. I=imread('1.jpg'); 读取图像,不多说了 ...
//发现网上有好多FFT变换,感觉有一半都是互抄的, //那我也抄一下,加入了自己的理解!应该有部分与网上实现有点点不同! // 实际上FFT 与IFFT 可以在一个函数中实现就可以了!不过不想改了! #define PI (3.1415926535) typedef ...
冈萨雷斯版<图像处理>里面的解释非常形象:一个恰当的比喻是将傅里叶变换比作一个玻璃棱镜。棱镜是可以将光分解为不同颜色的物理仪器,每个成分的颜色由波长(或频率)来决定。傅里叶变换可以看作是数学上的棱镜,将函数基于频率分解为不同的成分。当我们考虑光时,讨论它的光谱或频率谱。同样 ...
http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7622228 冈萨雷斯版<图像处理>里面的解释非常形象:一个恰当的比喻是将傅里叶变换比作一个玻璃棱镜。棱镜是可以将光分解为不同颜色的物理仪器,每个成分的颜色由波长(或频率)来决定 ...
1. 通俗理解傅里叶变换 可参考: [1] 傅里叶分析之掐死教程 (图片摘自傅里叶分析之掐死教程) 2. 通俗理解数字图像傅里叶变换 傅里叶定理指出,任何信号都可以表示成一系列正弦信号的叠加。在一维领域,信号是一维正弦波的叠加,那么在二维领域,就是无数二维平面波的叠加。比如一帧图像 ...
,学习完第四章后又学习了小波变换,在学第八章图像压缩的时候,在P363页时,终于理解了这个傅里叶变换。 ...
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 ...