使用ITK进行图像处理是一个非常常见的任务，而计算图像的正向FFT也是其中的一项重要操作

最新推荐文章于 2025-06-20 11:57:58 发布
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文章标签： 图像处理 计算机视觉 算法 编程
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本篇博客介绍如何利用ITK库处理图像，特别是计算图像的正向快速傅里叶变换(FFT)。首先，通过ImageFileReader类读取PNG图像文件，接着创建并应用ForwardFFTImageFilter进行FFT计算。然后，使用ComplexToModulusImageFilter和RescaleIntensityImageFilter处理FFT结果，将其转换并保存为新的图像文件。提供了完整的源代码示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用ITK进行图像处理是一个非常常见的任务，而计算图像的正向FFT也是其中的一项重要操作。在本篇文章中，我们将介绍如何使用ITK来计算一个图像的正向FFT，并提供相应的源代码。

首先，我们需要打开一个图像文件，可以使用ITK的ImageFileReader类来实现。在本文中，我们假设我们已经读入了一个名为"input_image.png"的PNG图像文件，其大小为256x256。

#include "itkImageFileReader.h"

typedef itk::Image<float, 2> ImageType;
typedef itk::ImageFileReader<ImageType> ReaderType;

ReaderType::Pointer reader = ReaderType::New();
reader->SetFileName("input_image.png");
reader->Update();

ImageType::Pointer inputImage = reader->GetOutput();

接下来，我们需要创建一个FFT滤波器以进行频谱变换。ITK中有一个名为"ForwardFFTImageFilter"的类可以实现此功能。我们还需要调用滤波器的"Update"方法以准备进行计算。


                

                
                
        

    

  


        

            

                

                

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计算图像的反向傅立叶变换（iFFT）——使用ITK

				
			

			

				

					2301_79331230的博客
				

				

					08-22
					
					298
					
				

			

		

		

			
				
这将创建一个名为“ifftFilter”的iFFT过滤器对象，并使用FFT过滤器的输出作为其输入。然后，我们通过调用“Update()”方法来计算频域表示的逆变换，并将其保存在输出图像对象“outputImage”中。这里，我们假设我们已经读入了一个灰度图像，并将其保存在名为“inputImage”的ITK图像对象中。最后，我们可以使用ITK的iFFT算法来计算频域表示的逆变换，并将其保存在名为“outputImage”的ITK图像对象中。接下来，我们将使用ITK的FFT算法来计算输入图像的频域表示。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
ITK:使用FFT与输入图像的掩码图像进行归一化相关

				
			

			

				

					希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
				

				

					05-20
					
					404
					
				

			

		

		

			
				
ITK:使用FFT与输入图像的掩码图像进行归一化相关内容提要输出结果C++实现代码
内容提要
使用FFT和两个输入图像的可选蒙版图像进行归一化相关。
输出结果

C++实现代码
#include "itkImage.h"
#include "itkImageFileReader.h"
#include "itkFFTNormalizedCorrelationImageFilter.h"
#include "itkRegionOfInterestImageFilter.h"
#include "itkImag

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
ITK学习笔记：图像FFT

				
			

			

				

					ljp1919的专栏
				

				

					12-03
					
					3029
					
				

			

		

		

			
				
就不磨叽了，直接上代码。
#include "itkImageFileReader.h"
#include "itkImageFileWriter.h"
#include "itkWrapPadImageFilter.h"
#include "itkForwardFFTImageFilter.h"
#include "itkComplexToModulusImageFilter.h"
#incl

			
		

	





	

		

			

				
					
ITK:计算图像的正向FFT

				
			

			

				

					希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
				

				

					05-19
					
					335
					
				

			

		

		

			
				
ITK:计算图像的正向FFT内容提要输出结果输入输出C++实现代码
内容提要
输出结果
输入

输出

C++实现代码
#include "itkImage.h"
#include "itkImageFileReader.h"
#include "itkImageFileWriter.h"
#include "itkWrapPadImageFilter.h"
#include "itkForwardFFTImageFilter.h"
#include "itkComplexToRealImageFilter

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
itk下FFTW的FFT和IFFT

				
			

			

				

					jacke121的专栏
				

				

					03-02
					
					2092
					
				

			

		

		

			
				
itk下FFTW的FFT和IFFT

			
		

	





	

		

			

				
					
ITK:计算图像的逆FFT

				
			

			

				

					希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
				

				

					05-19
					
					327
					
				

			

		

		

			
				
ITK:计算图像的逆FFT内容提要C++实现代码
内容提要
计算图像的逆FFT
C++实现代码
#include "itkImage.h"
#include "itkForwardFFTImageFilter.h"
#include "itkInverseFFTImageFilter.h"
#include "itkRescaleIntensityImageFilter.h"
#include "itkImageFileReader.h"
#include "itkCastImageFilter.h"
#i

			
		

	





	

		

			

				
					
Error：cannot open source file "itkImageToVTKImageFilter.h"

				
			

			

				

					阿兵-AI医疗的专栏
				

				

					04-23
					
					2918
					
				

			

		

		

			
				
在进行VTK和ITK混合编程时，遇到无法打开itkImageToVTKImageFilter.h源文件错误。
网上查了下，有些建议在自己的工程里新建该文件，也许能解决，但没有从根本上解决。科学上网找到解决方法：用CMake编译ITK时，选中Module_ITKVtkGlue项。如下图所示：

			
		

	





	

		

			

				
					
图像傅里叶变换

					
热门推荐

				
			

			

				

					Rachel Zhang的专栏
				

				

					06-01
					
					19万+
					
				

			

		

		

			
				
冈萨雷斯版里面的解释非常形象：一个恰当的比喻是将傅里叶变换比作一个玻璃棱镜。棱镜是可以将光分解为不同颜色的物理仪器，每个成分的颜色由波长（或频率）来决定。傅里叶变换可以看作是数学上的棱镜，将函数基于频率分解为不同的成分。当我们考虑光时,讨论它的光谱或频率谱。同样,
 傅立叶变换使我们能通过频率成分来分析一个函数。


Fourier theory讲的就是：任何信号（如图像信号）都可以表示成

			
		

	





	

		

			

				
					
ITK库梳理总结：

				
			

			

				

					qq_37806107的博客
				

				

					04-30
					
					4108
					
				

			

		

		

			
				
ITK库梳理总结： 



1、数据的表示与访问类：基类：itk::Image, itk::Mesh 和 itk::PointSet.

1）图像数据类： 

基类：itk::Image ITK支持多种像素类型、多种空间维度图像进行操作。itk::ImageRegion：图像区域类：由itk::Index和itk::Size类定义；可以通过使用图像的起始索引和大小初始化该区域。成员函数：SetSi...

			
		

	





	

		

			

				
					
ITK:在傅立叶域中过滤图像

				
			

			

				

					希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
				

				

					05-19
					
					328
					
				

			

		

		

			
				
ITK:在傅立叶域中过滤图像内容提要输出结果输入输出C++实现代码
内容提要
在傅立叶域中过滤图像在傅立叶域中执行的最常见的图像处理操作之一是对频谱进行掩蔽，以便调制来自输入图像的空间频率范围。通常通过获取输入图像，使用FFT滤波器计算其傅立叶变换，使用蒙版在傅立叶域中蒙版生成的图像，最后获取蒙版的结果并计算其傅立叶逆变换来执行此操作。
输出结果
输入

输出

C++实现代码
#include "itkImageFileReader.h"
#include "itkImageFileWriter.h"
#

			
		

	





	

		

			

				
					
【图像处理入门】9. 基础项目实战：从去噪到图像加密

				
			

			

				

					agito_cheung的博客
				

				

					06-17
					
					76
					
				

			

		

		

			
				
理论需与实践结合，才能真正掌握图像处理的核心。本文围绕三大实用项目展开：基于混合滤波的图像去噪系统、证件照背景替换，以及简单图像加密算法。通过完整代码实现与优化思路，带你将OpenCV操作、颜色空间转换等知识转化为工程能力，解决实际场景中的图像处理需求。去噪系统体现算法组合与智能决策的重要性证件照背景替换展示颜色空间与阈值分割的应用图像加密融合数学运算与信息安全思维下一篇预告：进入计算机视觉领域，学习如何用Haar级联分类器实现实时人脸识别，并探索文档扫描矫正的完整技术流程。

			
		

	





	

		

			

				
					
【图像处理入门】11. 深度学习初探：从CNN到GAN的视觉智能之旅

				
			

			

				

					agito_cheung的博客
				

				

					06-19
					
					100
					
				

			

		

		

			
				
深度学习为图像处理注入了革命性动力。本文将系统讲解卷积神经网络（CNN）的核心原理，通过PyTorch实现图像分类实战；深入解析迁移学习的高效应用策略，利用预训练模型提升自定义任务性能；最后揭开生成对抗网络（GAN）的神秘面纱，展示图像生成与增强的前沿技术。结合代码案例与可视化分析，帮助读者跨越传统算法与深度学习的技术鸿沟。CNN通过多层特征提取实现高精度图像分类与检测迁移学习大幅降低训练成本，适合中小数据集场景GAN开创了图像生成的新范式，推动内容创作与修复技术下一篇预告。

			
		

	





	

		

			

				
					
七天速成数字图像处理之七（颜色图像处理基础）

				
			

			

				

					2402_89354642的博客
				

				

					06-19
					
					1161
					
				

			

		

		

			
				
本文摘要（150字）： 数字图像处理中的颜色图像处理基础包含四大核心内容：1) 颜色模型(RGB/HSV/YCrCb/Lab)的结构与应用场景对比；2) 使用OpenCV实现颜色空间转换的代码实践；3) 颜色通道分离合并及增强技术；4) 伪彩色处理原理与实现方法。通过Python代码示例演示了各颜色模型的转换方法、通道操作技巧，以及如何应用伪彩色映射增强图像可视化效果。教程强调实践应用，指导读者根据任务需求选择合适颜色空间，并掌握通道处理、颜色增强等关键技术，适用于医学影像、热成像、工业检测等多个领域。

			
		

	





	

		

			

				
					
【图像处理基石】什么是EIS和OIS？

				
			

			

				

					agito_cheung的博客
				

				

					06-18
					
					854
					
				

			

		

		

			
				
总之，OIS和EIS各有优劣，前者依赖硬件实现高精度稳定，后者通过软件降低成本，实际应用中常根据设备定位和需求选择单一技术或混合方案。在零成本前提下提升防抖效果，核心在于“以软补硬”：通过AI算法挖掘现有硬件的潜力，用数据融合提升运动感知精度，借系统级优化缩短响应链路。这种思路已在手机、无人机等领域验证可行，未来随着边缘计算与轻量化AI的发展，防抖技术将进一步摆脱硬件成本的束缚，实现“无投入式”体验升级。

			
		

	





	

		

			

				
					
Python----OpenCV（图像处理——图像的多种属性、RGB与BGR色彩空间、HSB、HSV与HSL、ROI区域）

				
			

			

				

					weixin_64110589的博客
				

				

					06-10
					
					1547
					
				

			

		

		

			
				
本文系统介绍了图像处理中的关键属性与技术。主要内容包括：1）图像分类（二值图、灰度图、彩色图）及颜色空间（RGB、HSV等）；2）图像几何属性（尺寸、分辨率等）和纹理特征；3）RGB与BGR色彩空间的转换方法；4）HSB/HSV/HSL色彩模型的原理与应用；5）ROI（感兴趣区域）的操作技术；6）图像通道的分割与合并方法。文章通过代码示例详细展示了图像处理中色彩空间转换、区域选取和通道操作等核心技术的实现方式，为计算机视觉和图像处理提供了实用指导。

			
		

	





	

		

			

				
					
Efficient Non-Local Transformer Block: 图像处理中的高效非局部注意力机制

					
最新发布

				
			

			

				

					qq_18943707的博客
				

				

					06-20
					
					506
					
				

			

		

		

			
				
本文提出了一种高效非局部注意力机制(ENLA)及其组成的Transformer模块(ENLTB)，用于解决图像处理中传统自注意力计算复杂度过高的问题。通过卷积降维、特征匹配和全局池化等技术，ENLTB显著降低了计算量(复杂度从O(H²W²C)降低)，同时保持模型性能。实验表明ENLTB在图像任务中速度提高3-5倍，参数量减少10%以上。文章详细介绍了ENLTB的架构设计，包括卷积匹配网络、LayerNorm、ENLA模块和MLP前馈网络，并提供了PyTorch实现代码。该方法特别适合资源受限的实时应用。

			
		

	





	

		

			

				
					
关于球面投影SphericalProjector的介绍以及代码开发

				
			

			

				

					m0_59601332的博客
				

				

					06-18
					
					1047
					
				

			

		

		

			
				
球面投影将 2D 图像中的像素点（通常是平面）映射到一个虚拟的球面上，再将球面上的角度（经度、纬度）展开到平面图上。它是广角图像拼接、全景图生成中常用的投影方法。与圆柱投影（Cylinder Projection）不同的是，球面投影在水平与垂直两个方向都考虑了非线性映射，适合处理超大视角的图像。球面投影的示例代码：// 缩放因子float k[9];// 相机内参矩阵K（3x3）// 旋转矩阵R的逆（R^{-1}）// 矩阵乘积 R * K^{-1}// 矩阵乘积 K * R^{-1}

			
		

	





	

		

			

				
					
OpenCV计算机视觉实战（11）——边缘检测详解

				
			

			

				

					qq_30167691的博客
				

				

					06-18
					
					1248
					
				

			

		

		

			
				
在本节中，我们系统介绍了三大经典边缘检测算子，包括 Sobel 算子：一阶导数平衡了噪声抑制与边缘提取，结合方向信息可用于纹理分析与车道检测；Laplacian 算子：二阶导数对微小亮度突变尤为敏感，配合零交叉和细化技术，可精确捕捉任意方向的细节边缘；Canny 算法：集成多阶段处理与双阈值策略，通过多尺度融合与自适应阈值优化，达到抗噪与细节兼顾的卓越效果。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  



      
      

      
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 2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

              

            

          

      

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