一幅圖像，經過傅里葉變換后，將高頻部分刪除，再進行反變換，設想一下將會得到什么結果？ 在頻譜圖上，白色的斑點、噪聲和邊界等會表現為高頻部分，所以通過濾去高頻，可以降噪（圖像的頻譜函數統計特征：圖像的大部分能量集中在低頻和中頻中，高頻部分的分量很弱，僅僅體現了圖像的某些細節。因此，濾波器濾噪，也就 ...

引言： 　　采樣是處理圖像必不可少的一個步驟，同時抗鋸齒也是成為當下游戲渲染的一個重要技術，本篇blog的目的便是解析一下它們的原理。　　首先，什么是采樣？我們獲取的信號往往是連續的，但實際上我們不可能無間隔地獲取實時信號，因此我們只能獲取離散的信號，這就是離散采樣。而采樣會導致很多問 ...

一、先放一些相關的結論： 1、傅里葉變換的幅值稱為傅里葉譜或頻譜。 2、F(u)的零值位置與“盒狀”函數的寬度W成反比。 3、卷積定理：空間域兩個函數的卷積的傅里葉變換等於兩個函數的傅里葉變換在頻率域中的乘積。f(t)*h(t) <=> H(u)F(u) 4、采樣定理 ...

頻譜圖的橫軸表示的是 頻率， 縱軸表示的是振幅 #coding=gbk import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #依據快速傅里葉算法得到信號的頻域 def test_fft ...

,[]); 傅里葉變換： (1) 分析代碼： 1. I=imread('1.jpg'); 讀取圖像，不多說了 ...

對一幅BMP格式的灰度圖像進行二元霍夫曼編碼和譯碼 信息論的實驗終於結束了,才開始寫python,寫的比較亂,僅供參考 主要思想 霍夫曼編碼關鍵在於樹的構造，其構造要達到的目的為權重越大越靠近葉子結點，權重越小越 ...

頻域圖像的意義： 灰度圖經過傅里葉變換，是從空間域到頻域的轉變 　　空間域：原圖像的橫縱坐標為底面，灰度值為高度（從信號角度看，橫縱坐標相當於時間軸，灰度值為信號值） 　　頻域：經過中心化后，中心是低頻，往外是高頻，某頻率的梯度越大(255)則亮度越強(白色) 　　　　中心化 ...

圖像的正交變換在數字圖像的處理與分析中起着很重要的作用，被廣泛應用於圖像增強、去噪、壓縮編碼等眾多領域。本文手工實現了二維離散傅里葉變換和二維離散余弦變換算法，並在多個圖像樣本上進行測試，以探究二者的變換效果。 1. 傅里葉變換 實驗原理 對一幅圖像進行離散傅里葉變換（DFT），可以得到圖像 ...