第七步: 对第六步得到的点乘矩阵F filter进行傅里叶逆变换,得到复数矩阵F′。 第八步: 取复数矩阵F′的实部。 第九步: 与第二步类似, 将第八步得到的矩阵乘以(-1) r+c。 第十步:进行裁剪, 取该实部矩阵的左上角, 尺寸和原图相同。 裁剪得到的结果, 即为频率域滤波的结果。 11.2、低通滤波器和高通...
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频率域滤波器在程序或者数学运算中的呈现可以理解为一个矩阵,该矩阵的宽、高和图像的傅里叶变换的宽、高是相同的,下面所涉及的常用的低通、高通、带通、带阻 等滤波的关键步骤,就是通过一定的准则构造该矩阵的。 二、步骤 步骤如下: 下面通过一个简单的例子来详细解释频率域滤波的整个步骤。 第一步:输入图像矩...
有个问题向贴吧的大佬请教,我想把带通滤波的图像用cv2.imwrite()保存下来,但是保存后的图片一片黑,请问该怎么解决这个问题?这是带通的代码:import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltdef gaussian_bandstop_kernel(img, D0, W): assert img.ndim == 2 r, c = img.shape[1], img...
图像滤波: 尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制和平滑处理,是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 滤波器: 低通滤波器(允许低频通过),高通滤波器,带通滤波器,带阻滤波器,全通滤波器,陷波滤波器。
梯形高通滤波器(THPF) 带通/带阻滤波器:带通允许一定频率范围内的信号通过而阻止其他频率范围内的信号通过。 代码如下: #!usr/bin/python # coding=utf-8 import cv2 import random import copy import numpy as np path = r"C:\Users\Administrator\Desktop\00001.jpg" ...
// 高斯滤波 Mat gaussian_blurred_image; GaussianBlur(src,gaussian_blurred_image, Size(15,15),0); // 中值滤波 Mat median_blurred_image; medianBlur(src, median_blurred_image,15); // 双边滤波 Mat bilateral_filtered_image; bilateralFilter(src, bilateral_filtered_image,15,80,80); ...
均值滤波:blur()、boxFilter() 高斯滤波:GaussianBlur() 中值滤波:medianBlur() 双边滤波:bilateralFilter() 非线性滤波:fastNlMeansDenoising() 边缘检测滤波:Sobel()、Scharr()、Laplacian() 形态学滤波:erode()、dilate()、morphologyEx() 频域滤波:dft()、idft() ...
<3>对线性滤波器的简介 线性滤波器:经常用于剔除输入信号中不想要的频率或者从许多频率中选择一个想要的频率。 几种常见的线性滤波器: ---允许低频率通过的低通滤波器 ---允许高频率通过的高通滤波器 ---允许一定范围频率通过的带通滤波器 ---阻止一定范围频率通过并且允许其它频率通过的带阻滤波器 ---允许...
看来还是得细心啊。说明了频域滤波和空域滤波结果的一致性。再试一个拉普拉斯边缘算子。 下面在介绍几种滤波器: 但是一般我们不同理想的,而是用: 还有我们熟悉的高斯,不过这个是直接在频域里面。 和低通相反的就是高通: 还有带通和带阻滤波器: 其它变换方法 ...