在OpenCV中,频域滤波是一种在图像的频率域上应用滤波操作的技术。这种方法常用于图像处理中的去噪、边缘检测、图像增强等任务。下面,我将按照你的提示,详细解释如何使用OpenCV进行频域滤波,并附上相关的代码片段。 1. 加载图像并使用OpenCV转换到频域 首先,我们需要加载一幅图像,并使用OpenCV的dft函数将其转换到频域。
1.1 频域高通滤波和空域高通滤波 频域高通滤波和空域高通滤波都是为了增强图像的边缘和细节,但它们在工作原理、实现方式、滤波效果等很多地方有所不同。 处理域的不同 频域高通滤波:将图像从空间域变换到频率域,通过设计高通滤波器,在频域中对图像的频率成分进行滤波,再将结果转换回空间域。 空域高通滤波:直接在图像...
允许特定频率范围内的信号通过,抑制其他频率范围内的信号。可以用于提取图像中的特定特征,例如纹理或边缘。 带阻滤波器 抑制特定频率范围内的信号,允许其他频率范围内的信号通过。可以用于去除图像中的特定噪声,例如摩尔纹。 OpenCV实现与支持 其中高通与低通滤波根据滤波器不同又可以分为高斯滤波、巴特沃斯等。OpenCV实验...
OpenCV中有实现dft的算法,并且在Sample/c++中给出了示例,注意其中将频谱中心移到图像中心的操作。这里补充一点是计算图像的功率谱,还记得上述中提及的D0计算么? 功率谱计算公式如下: 巴特沃斯滤波器 根据求解的参数以及滤波器的传递函数,即可求解出滤波器,此时与DFT的结果一致,滤波器也包含实数与虚数两部分 频域滤波 ...
均值滤波器也称为低通滤波器,可以把每个像素都当成滤波核的核心,然后计算出核内所有像素的平均值,最后让核心像素等于这个平均值。 均值滤波计算速度比较快,但是随着模板尺寸的增加会在去噪的同时损坏图像的细节信息。 opencv将均值滤波封装成了blur()方法。
前面曾经介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处理,这种方法直接对图像空间操作,操作简单,所以也是空间域滤波。 频域滤波说到底最终可能是和空间域滤波实现相同的功能,比如实现图像的轮廓提取,在空间域滤波中我们使用一个拉普拉斯模板就可以提取,而在频域内,我们使用一个高通滤波...
前面以前介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处理,这个方案直接对图像空间操作,操作简单。所以也是空间域滤波。 频域滤波说究竟终于可能是和空间域滤波实现相同的功能,比方实现图像的轮廓提取,在空间域滤波中我们使用一个拉普拉斯模板就能够提取,而在频域内,我们使用一个高通滤...
通过修改频谱,达到频域滤波的效果 高通滤波 importcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotasplt# 读图img=cv2.resize(cv2.imread('1.png',0),(400,400))# 傅里叶变换img_fft=np.fft.fft2(img)img_fft_shift=np.fft.fftshift(img_fft)img_fft_shift_=20*np.log(np.abs(img_fft_shift))# 频域滤...
为了便于频域的滤波和频谱的分析,常在变换后进行频谱的中心化,即对掉频谱的四个象限,如下图所示: 经中心化后的频谱为: 在经过频谱居中后的频谱中,中间最亮的点是最低频率,属于直流分量,越往外,频率越高,如下所示: 4.3 在opencv中实现图像的傅里叶变换 ...
opencv 理想滤波、巴特沃兹滤波和高斯滤波的高通、低通滤波演示 Filter Parameters 窗口: 滤波器参数窗口 - d0: 滤波器大小 D0 - flag: 滤波器类型 0 - 理想滤波 1 - 巴特沃兹滤波 2 - 高斯滤波 - n: 巴特沃兹滤波的阶数 - lh: 低通滤波 or 高通滤波 ...