前言 数字图像处理(c++ opencv)--持续更新1 基本原理公式(1)一维离散傅里叶变换: 一维离散傅里叶逆变换: (2)二维离散傅里叶变换: 二维离散傅里叶逆变换: 2 c++ opencv代码#include<iostream> #inclu…
(1)认为图像f(x,y)由两部分组成:照射分量i(x,y),反射分量r(x,y): (2)但上式不能直接用于对两个分量在频率域进行处理,因为乘积的傅里叶变换不等于变换的乘积,因此,定义: (3)经过上面变换后可以进行傅里叶变换,有: (4)然后可以设置一个滤波器H(u,v),对Z(u,v)进行滤波: (5)对S(u,v)使用傅...
该函数将源图像复制到目标图像的中间。 复制的源图像左侧、右侧、上方和下方的区域将填充外插像素。 这不是基于它的过滤函数所做的(它们即时推断像素),而是其他更复杂的函数(包括您自己的函数)可以用来简化图像边界处理。 @param src源图像。 @param dst与 src 类型相同且大小相同的目标图像 Size(src.cols+left+...
在图像处理过程中,傅里叶变换就是将图像分解为正弦分量和余弦分量两部分,即将图像从空间域转换到频域。 数字图像经过傅里叶变换后,得到的频域值是复数。因此,显示傅里叶变换的结果需要使用实数图像(real image)加虚数图像(complex image),或者幅度图...
第一步: 计算图像的快速傅里叶变换矩阵F。 第二步: 计算傅里叶变换的幅度谱的灰度级graySpectrum。 第三步: 计算相位谱phaseSpectrum, 然后根据相位谱计算对应的正弦谱和余弦谱。 第四步: 对第二步计算出的灰度级进行均值平滑, 记为fmean(graySpectrum) 。
因为幅度谱的最大值在左上角(0, 0)处,通常将其移动到幅度谱的中心位置(w/2, h/2),因此需要在进行图像傅里叶变换前,将图像矩阵乘以(-1)^(r+c), 即傅里叶谱的中心化。综上所述,标准的傅里叶变换处理步骤如下: 计算幅度谱和相位谱的代码和结果如下: ...
将flag设置为DFT_REAL_OUTPUT,可以直接输入之前傅里叶变换得到的结果,得到实数矩阵的输出。 回到顶部 cv::mulSpectrums()频谱乘法 void mulSpectrums(InputArray a, //输入图像(ccs or complex) InputArray b, //和a一样为ccs格式单通道频谱or双通道复数频谱 OutputArray c, //目标数组,大小类型与输入一样 ...
傅立叶变换正是这一想法的实现。数学上,一张二维图像的傅里叶变换可表示如下: 这里,f是图像在空间域的图像值, F是图像在频率域的图像值,转换后的结果为复数,可以通过并且可以用实数图和复数图进行表示,也可以用幅度和相位图进行表示。然而,对于图像处理算法而言算法仅...
在之前了解的OpenCV为我们实现的图像变换,这些本质上是从图像到输出图像的映射,即输入仍是一幅图像。本章的傅里叶变换,输出数组的值在含义上和原图像的强度值大不相同,是输入图像的频域表示。 cv::dft()离散傅里叶变换 dft(InputArray src, // 输入图像,可以是实数或虚数 ...