通过将原图进行傅里叶变换,得到频域图像,获得高频和低频,对高频和低频进行操作之后,进行逆变换回原图像达到对图像进行特色操作:图像增强、图像去噪、边缘检测、特征提取、压缩、加密等 1、低通滤波器:只保留低频信息,去掉高频信息,会去掉边缘特征信息,会让图像变模糊 2、高频滤波器:只保留高频信息,去掉低频信息,会增强...
从物理效果来看,傅里叶变换是将图像从空间域转换到频率域,其逆变换是将图像从频率域转换到空间域。换句话说,傅里叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数。 傅里叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数傅里叶变换以前,图像(未压缩的位图)是由对在连续空间(现实空间)上的采样得...
1. 傅里叶变换实现高通滤波(单通道图像) # -*- coding: utf-8 -*-importcv2ascvimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotasplt#读取图像:此处图像为单通道图像img=cv.imread('Lena.png',0)#傅里叶变换f=np.fft.fft2(img)fshift=np.fft.fftshift(f)#设置高通滤波器rows,cols=img.shape crow,ccol=int...
# 高通滤波:只保留高频成分,会使得图像细节增强 # 低通滤波:只保留低频成分,会使得图像变得模糊 # 1. cv2.dft(img, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 进行傅里叶变化 # 参数说明: img表示输入的图片, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT表示进行傅里叶变化的方法 # # 2. np.fft.fftshift(img) 将图像中的低频部分移动到图像...
频域图像增强,包括图像的傅里叶变换和反变换(需要考虑图像旋转、平移时的变换)、高通和低通滤波器(分别考虑:理想滤波器、巴特沃斯滤波器,指数滤波器)、特殊高通滤波器(高频增强滤波器、高频提升滤波器)、带通带阻滤波器;同态滤波器。 图像恢复,包括空域噪声滤波器(均值滤波器、排序统计滤波器),组合滤波器(包括混合滤...
通过以下制作饮料的过程可以很好的理解傅里叶变换。 1、从时域分析:就是六点零一放了1块冰糖,3颗红豆,2颗绿豆,4块西红柿,1杯纯净水,六点零二放了1块冰糖。。。随着时间的变化一直在变化 在这里插入图片描述 2、从频域角度分析:不在是以时间为参照物了,而是这个事情的频率,1分钟放1块冰糖,2分钟放3粒红豆...
除此之外,常见的高斯滤波也是一种低通滤波器,因为高斯函数经过傅里叶变换后,在频域的分布依然服从高斯分布,如下图所示,所以它对高频信息有很好的滤除效果。 图像增强及锐化 图像增强需要增强图像的细节,而图像的细节往往就是图像中高频的部分,所以增强图像中的高频信息能够达到图像增强的目的。