OpenCV学习之路（十）离散傅里叶变换

最新推荐文章于 2025-06-17 02:53:00 发布

du_zhaohui

最新推荐文章于 2025-06-17 02:53:00 发布

阅读量557

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： OpenCV 学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dashujua/article/details/82289429

离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，缩写为 DFT），是指傅里叶变换在时域和频域上都呈现离散的形式，将时域信号的采样变换为在离散时间傅里叶变换（DTFT）频域的采样。在形式上，变换两端（时域和频域上）的序列是有限长的，而实际上这两组序列都应当被认为是离散周期信号的主值序列。即使对有限长的离散信号做 DFT ，也应当对其经过周期延长成为周期信号再进行变换。在实际应用中，通常采用快速傅里叶变换来高效计算 DFT。

官方文档

傅里叶分析说明

理解图像的傅里叶变换（细心分析）

为什么说图像的低频是轮廓，高频是噪声和细节

数字图像傅里叶变换的物理意义及简单应用

代码示例如下：

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<ostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	//1. 以灰度模式读取原始图并显示
	Mat srcImage = imread("cat.jpg", 0);
	i