原文:3_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?

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,也就是除去高頻部分 能量低的部分 。傅里葉變換將時域轉換為頻域,對頻域圖像進行消噪,然后再反變換為時域,就達到 ...

2019-03-10 09:34 0 2689 推薦指數:

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實現一下FFT 與 IFFT 變換

//發現網上有好多FFT變換,感覺有一半都是互抄的, //那我也抄一下,加入了自己的理解!應該有部分與網上實現有點點不同! // 實際上FFT 與IFFT 可以在一個函數中實現就可以了!不過不想改了! #define PI (3.1415926535) typedef ...

Thu Apr 19 00:43:00 CST 2012 0 6693
圖像傅里葉變換

  岡薩雷斯版<圖像處理>里面的解釋非常形象:一個恰當的比喻是將傅里葉變換比作一個玻璃棱鏡。棱鏡是可以將光分解為不同顏色的物理儀器,每個成分的顏色由波長(或頻率)來決定。傅里葉變換可以看作是數學上的棱鏡,將函數基於頻率分解為不同的成分。當我們考慮光時,討論它的光譜或頻率譜。同樣 ...

Sat May 08 22:32:00 CST 2021 0 195
圖像傅里葉變換含義

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7622228 岡薩雷斯版<圖像處理>里面的解釋非常形象:一個恰當的比喻是將傅里葉變換比作一個玻璃棱鏡。棱鏡是可以將光分解為不同顏色的物理儀器,每個成分的顏色由波長(或頻率)來決定 ...

Wed Sep 24 06:22:00 CST 2014 0 3832
圖像傅里葉變換

1. 通俗理解傅里葉變換 可參考: [1] 傅里葉分析之掐死教程 (圖片摘自傅里葉分析之掐死教程) 2. 通俗理解數字圖像傅里葉變換 傅里葉定理指出,任何信號都可以表示成一系列正弦信號的疊加。在一維領域,信號是一維正弦波的疊加,那么在二維領域,就是無數二維平面波的疊加。比如一幀圖像 ...

Wed Jul 22 19:46:00 CST 2020 0 755
二維傅里葉變換變換的理解

,學習完第四章后又學習了小波變換,在學第八章圖像壓縮的時候,在P363頁時,終於理解了這個傅里葉變換。 ...

Fri Aug 21 00:32:00 CST 2020 1 1484
圖像進行傅里葉變換的意義,以及處理圖像紋理特征

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,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 ...

Sun Jan 03 04:17:00 CST 2021 0 392
 
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