原文:圖像處理與Python實現(岳亞偉)筆記四——頻域濾波

為了更加有效的對數字圖像進行處理,常常需要將原始圖像以某種方式變換到另外一個空間,並利用圖像在變換空間中的特有性質對圖像信息進行加工,然后再轉換回圖像空間就可以得到所需的效果。圖像變換是雙向的,一般將從圖像控件轉換到其他空間的操作稱為正變換,由其他空間轉換回圖像空間稱為逆變換。 傅里葉變換可以將任何周期函數分解為不同頻率的信號成分。頻域變換為信號處理提供了不同的思路,有時在空間域無法處理的問題, ...

2021-06-07 15:27 0 182 推薦指數:

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圖像處理Python實現亞偉筆記三——空間濾波

一,空間濾波基礎   空間域指的是圖像平面本身,是相對於變換域而言的。空間域的圖像處理圖像本身不進行頻域變換,以圖像中的像素為基礎對圖像進行處理。空間與的圖像處理是在像素的鄰域進行操作。頻域圖像處理首先將圖像變換到頻域,然后再頻域進行處理處理之后將其反變換至空間域。頻域處理主要包括低通濾波 ...

Fri Jun 04 00:38:00 CST 2021 0 1321
圖像處理Python實現亞偉筆記

一,數字圖像處理的目的   數字圖像處理是指借助計算機強大的運算能力,運用去噪、特征提取、增強等技術對數字形式存儲的圖像進行加工、處理。數字圖像處理的目的主要有以下3點: 提升圖像的視覺感知質量:通過亮度、彩色等變換操作,抑制圖像中某些成分的表現力,提升圖像中特定成分的表現力,以改善圖像 ...

Thu May 27 22:05:00 CST 2021 0 1558
圖像處理Python實現亞偉筆記五——圖像特征提取

  圖像特征是指可以對圖像的特點或內容進行表征的一系列屬性的集合,主要包括圖像自然特征(如亮度,色彩,紋理等)和圖像人為特征(如圖像頻譜,圖像直方圖等)。圖像特征提取可以視為廣義上的圖像變換,即將圖像從原始屬性空間轉化到特征屬性空間。圖像特征提取過程是指對圖像包含的信息進行處理和分析,並將其中不易 ...

Thu Jun 17 19:45:00 CST 2021 0 4964
圖像處理 -- 空域高斯濾波頻域高斯濾波

卷積定理 函數空間域的卷積的傅里葉變換是函數傅里葉變換的乘積。對應地,頻率域的卷積與空間域的乘積存在對應關系。即: 由卷積定理可知所有頻域濾波理論上都可以轉化為空域的卷積操作。 給定頻率域濾波器,可對其進行傅里葉逆變換得到對應的空域濾波器;濾波頻域更為直觀,但空域 ...

Mon Apr 12 23:58:00 CST 2021 0 496
數字圖像處理-頻域濾波-高通/低通濾波

頻域濾波 頻域濾波是在頻率域對圖像處理的一種方法。步驟如下: 濾波器大小和頻譜大小相同,相乘即可得到新的頻譜。 濾波后結果顯示,低通濾波去掉了高頻信息,即細節信息,留下的低頻信息代表了概貌。常用的例子,比如美圖秀秀的磨皮,去掉了臉部細節信息(痘坑,痘印,暗斑等)。高通濾波則相反。 高 ...

Sun Mar 18 05:50:00 CST 2018 1 38549
數字圖像處理-頻域濾波-帶通/帶阻濾波

帶通/帶阻濾波 顧名思義,圓環帶通過或不通過。 1.理想的帶通/帶阻濾波 理想帶阻濾波函數為: W為帶寬。理想的帶通濾波器與此相反,1減去帶阻即可得到。 部分代碼: Ideal_band 2.Butterworth 帶通/帶阻濾波 ...

Mon Mar 19 18:58:00 CST 2018 0 6568
 
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