它通过傅里叶变换转换为频谱图像,再将中心的低频部分设置为0,再通过傅里叶逆变换转换为最终输出图像“Result Image”。二.低通滤波 低通滤波器是指通过低频的滤波器,衰减高频而通过低频,常用于模糊图像。低通滤波器与高通滤波器相反,当一个像素与周围像素的插值小于一个特定值时,平滑该像素的亮度,常用于去燥和模糊化处理。如PS
也就是说你在opencv或者matlab下对图像进行傅里叶变换后其实是可以得到图像的振幅图与相位图的,而想把图像从频域空间恢复到时域空间,必须要同时有图像的振幅图与相位图才可以,缺少一个就恢复的不完整(后面会实验看看)。
傅里叶变换的基本原理是将图像中的每个像素点视为一个信号,该信号在整个图像平面上重复。通过傅里叶变换,我们可以将这个信号分解为不同频率的正弦波和余弦波的叠加。每个频率成分都对应于图像中的一种纹理或结构。在频率域中,我们可以使用滤波器来改变图像的频率成分。最常见的两种滤波器是高通滤波器和低通滤波器。...
对选取的灰度图像旋转一定的角度,观察并分析灰度图像傅里叶频谱和旋转后图像的傅里叶频谱之间的对应关系(注意零频率部分需要在频谱的中心)。 图像在空域旋转90度后其频谱也旋转90 度 采用低通滤波器对频域空间进行滤波,并输出其对应的时域图像,观察结果,说明图片中的高频和低频区域分别反应出图片的什么特征。 代码: ...
1. 高通滤波 高通滤波的原理是保留频率域中高频部分,抑制低频部分。在Python中,我们可以通过以下步骤实现高通滤波: 对图像进行傅里叶变换,得到频率域的图像; 将频率域图像中的低频部分置零,保留高频部分; 对处理后的频率域图像进行逆傅里叶变换,得到高通滤波后的图像。 以下是一个使用OpenCV库实现高通滤波的简单示例...
1) 原始正常的图像,加噪处理,得到img_noise; 2) img_noise图像进行傅里叶变换,得到频谱; 3) 对得到的频谱进行理想低通滤波; 4) 对滤波后的频谱进行反傅里叶变换,得到滤波后图像 源码 %傅里叶变换的低通滤波 %低通滤波选用理想低通滤波方式 % d0 是阈值,可以修改,初步设定为50 ...
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))# 频域滤波img_fft_shift_process=img_fft...
Python绘制傅里叶变换、反变换与带通滤波图像,功能描述:给定信号,对其进行傅里叶变换然后再进行反变换,绘制原始信号、傅里叶变换、傅里叶反变换的结果图像。给定信号,滤除其中某个频率范围的信号,绘制图像。参考代码: 运行结果:
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...
傅里叶变换可把信号从时间域转换到频率域,进而研究信号的频谱结构和变化规律。 图像滤波中空间域相当于信号中的时间域,使用傅里叶变换和逆傅里叶变换可实现空域与频域的相互转换。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。图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间...