原文:理解圖像中的高頻、低頻分量

原文:http: blog.sina.com.cn s blog a e a hpp.html cmt CFB F D EA A 不同頻率信息在圖像結構中有不同的作用。圖像的主要成分是低頻信息,它形成了圖像的基本灰度等級,對圖像結構的決定作用較小 中頻信息決定了圖像的基本結構,形成了圖像的主要邊緣結構 高頻信息形成了圖像的邊緣和細節,是在中頻信息上對圖像內容的進一步強化。 用傅里葉變換可以得到圖像 ...

2021-11-18 13:04 0 1888 推薦指數:

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針對於高頻低頻圖像理解

1首先什么是高頻圖像,什么是低頻圖像 低頻圖像就是灰度變化比較小的圖像 高頻圖像就是灰度變化比較大的圖像 所謂灰度變化比較小的圖像就是,內容 所謂灰度變化比較大的圖像就是,邊緣和紋理,   邊緣:灰度變化較大,比如我穿了一件紅色的衣服,北京是白色的,那么,紅色衣服與白色背景的邊緣 ...

Tue Apr 02 19:52:00 CST 2019 0 1248
圖像細節是高頻,輪廓是低頻

圖像的細節對應的是高頻部分,如邊緣分界處;輪廓對應的是圖像低頻部分,所以要留下輪廓的話應該去掉高頻,結果是圖像被模糊了噪聲一般是白點或者黑點,大部分是高頻所以一般會對信號先進行低通濾波處理即過濾掉高頻部分留下低頻 ...

Sun Aug 28 19:50:00 CST 2016 0 1684
理解圖像的卷積

轉自:https://www.zhihu.com/question/22298352 從數學上講,卷積就是一種運算。 某種運算,能被定義出來,至少有以下特征: 首先是抽象的、符號化的 其次,在生活、科研,有着廣泛的作用 比如加法: ,是抽象的,本身只是一個數學符號 ...

Thu Jul 04 23:25:00 CST 2019 1 49290
直觀理解圖像的傅里葉變換

由於不是專門的信號專業,當我我問很多身邊的人怎么解釋傅里葉變換時,很少有人能夠理解,知道傅里葉變換是用來區分信號頻率的這一層面已經算是比較難得了。在做數字圖像處理時,圖像的空間域和頻率域相信也勸退了很多初學者,因此本文就從傅里葉變換的本質開始,逐步地對圖像的傅里葉變換進行解釋。 一、一維 ...

Fri Dec 10 04:06:00 CST 2021 0 5166
理解圖像配准的LMeds、M-estimators與RANSAC算法

圖像配准對於運動平台(無人機,移動機器人)上的視覺處理有着極其重要的作用。配准算法的第一步通常是找到兩幅圖像中一一對應的匹配點對(特征點提取、描述、點對匹配),然后通過匹配點對求取變換矩陣。在圖像特征點匹配之KD-Tree一文中講了配准第一步的點對匹配方法,本文 ...

Thu Dec 22 16:30:00 CST 2016 0 2108
理解圖像Garbor和HOG特征的提取方法及實例應用

前言:今天接觸到了這兩個特征,看了課本和博客后很蒙蔽,沒有理解這兩個特征,本篇博客的目的是只是參考其他的博客總結這兩個特征,如果未來能研究和工作領域是這方面的話再回來自己研學,如有錯誤也歡迎指出。 Garbor特征 一.Gabor 特征的簡介 Gabor 特征是一種可以用來描述圖像 ...

Wed May 01 03:09:00 CST 2019 0 663
 
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