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…
从傅里叶变换的步骤可以看出, 傅里叶变换理论上需要O((MN) 2) 次运算, 这 是非常耗时的, 并极大地降低了傅里叶变换在图像处理中的应用。 幸运的是, 当M=2m和N=2n时, 或者对于任意的M 和N, 傅里叶变换通过O(MN log (MN) ) 次运算就 可以完成, 这通常称为傅里叶变换的快速算法, 简称“快速傅里...
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。 回到顶部 cv::dft()离散傅里叶变换 dft(InputArray src, // 输入图像,可以是实数或虚数 OutputArray dst, // 输出...
如果vecsize 太大(非常接近 INT_MAX ),该函数将返回一个负数。 虽然该函数不能直接用于估计 DCT 变换的最佳向量大小(因为当前的 DCT 实现只支持偶数大小的向量),但它可以很容易地处理为 getOptimalDFTSize((vecsize+1)/2)*2。 @param vecsize向量大小。 CV_EXPORTS_W void copyMakeBorder(InputArray src, Output...
(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)使用傅里叶逆变换得到s(x,y),则滤波后的图像g(x,y): 1.2 滤波器原理 在图像中,认为低频成分与照射分量相相联系,高频成分与反射分量相联系。同态滤波就是设置一个滤波器H(x,y),使用...
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...
傅里叶逆变换（InverseFourierTransform）是傅里叶变换的逆过程。在OpenCV中，可以使用cv::dft()函数进行傅里叶变换，然后使用cv::idft()函数进行傅里叶逆变换。以下是一个简单的C++代码示例，演示如何使用OpenCV进行傅里叶逆变换：c复制代码 #include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream> intmain(){//创建一...
通过傅里叶变换,我们可以将图像从空间域转换到频率域,然后在频率域中对其进行滤波,主要有高通滤波和低通滤波。 概念: 高频:变化剧烈的灰度分量,例如边界 低频:变化缓慢的灰度分量 高通滤波器:只保留高频,过滤出边界 低通滤波器:只保留低频,使图像变模糊
傅里叶变换的目的,就是为了将图像从空域转换到频域,并在频域内实现对图像内特定对象的处理,然后再对经过处理的频域图像进行逆傅里叶变换得到空域图像。 2. Numpy实现傅里叶和逆傅里叶变换 2.1Numpy实现傅里叶变换 Numpy模块中的fft2()函数可以实...