原文:理解图像中的高频、低频分量

原文:http: blog.sina.com.cn s blog a e a hpp.html cmt CFB F D EA A 不同频率信息在图像结构中有不同的作用。图像的主要成分是低频信息,它形成了图像的基本灰度等级,对图像结构的决定作用较小 中频信息决定了图像的基本结构,形成了图像的主要边缘结构 高频信息形成了图像的边缘和细节,是在中频信息上对图像内容的进一步强化。 用傅里叶变换可以得到图像 ...

2021-11-18 13:04 0 1888 推荐指数:

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针对于高频低频图像理解

1首先什么是高频图像,什么是低频图像 低频图像就是灰度变化比较小的图像 高频图像就是灰度变化比较大的图像 所谓灰度变化比较小的图像就是,内容 所谓灰度变化比较大的图像就是,边缘和纹理,   边缘:灰度变化较大,比如我穿了一件红色的衣服,北京是白色的,那么,红色衣服与白色背景的边缘 ...

Tue Apr 02 19:52:00 CST 2019 0 1248
图像细节是高频,轮廓是低频

图像的细节对应的是高频部分,如边缘分界处;轮廓对应的是图像低频部分,所以要留下轮廓的话应该去掉高频,结果是图像被模糊了噪声一般是白点或者黑点,大部分是高频所以一般会对信号先进行低通滤波处理即过滤掉高频部分留下低频 ...

Sun Aug 28 19:50:00 CST 2016 0 1684
理解图像的卷积

转自:https://www.zhihu.com/question/22298352 从数学上讲,卷积就是一种运算。 某种运算,能被定义出来,至少有以下特征: 首先是抽象的、符号化的 其次,在生活、科研,有着广泛的作用 比如加法: ,是抽象的,本身只是一个数学符号 ...

Thu Jul 04 23:25:00 CST 2019 1 49290
直观理解图像的傅里叶变换

由于不是专门的信号专业,当我我问很多身边的人怎么解释傅里叶变换时,很少有人能够理解,知道傅里叶变换是用来区分信号频率的这一层面已经算是比较难得了。在做数字图像处理时,图像的空间域和频率域相信也劝退了很多初学者,因此本文就从傅里叶变换的本质开始,逐步地对图像的傅里叶变换进行解释。 一、一维 ...

Fri Dec 10 04:06:00 CST 2021 0 5166
理解图像配准的LMeds、M-estimators与RANSAC算法

图像配准对于运动平台(无人机,移动机器人)上的视觉处理有着极其重要的作用。配准算法的第一步通常是找到两幅图像中一一对应的匹配点对(特征点提取、描述、点对匹配),然后通过匹配点对求取变换矩阵。在图像特征点匹配之KD-Tree一文中讲了配准第一步的点对匹配方法,本文 ...

Thu Dec 22 16:30:00 CST 2016 0 2108
理解图像Garbor和HOG特征的提取方法及实例应用

前言:今天接触到了这两个特征,看了课本和博客后很蒙蔽,没有理解这两个特征,本篇博客的目的是只是参考其他的博客总结这两个特征,如果未来能研究和工作领域是这方面的话再回来自己研学,如有错误也欢迎指出。 Garbor特征 一.Gabor 特征的简介 Gabor 特征是一种可以用来描述图像 ...

Wed May 01 03:09:00 CST 2019 0 663
 
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