编程速记(39)：Matlab篇-提取图像高频/低频信息-基于DCT

最新推荐文章于 2024-11-22 11:54:09 发布
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分类专栏： 编程速记
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版权

一、简述

希望通过离散余弦变换获取某张图片的高频/低频信息

二、Demo

转灰图处理方式

RGB = imread('autumn.tif');
I = rgb2gray(RGB);
J = dct2(I);
figure
imshow(log(abs(J)
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数字图像处理：高频分量与低频分量
UkkElm的博客
09-20 1131
总结起来，数字图像处理中的高频分量和低频分量是通过频域分析得到的。频域分析是将图像从空间域转换到频域，通过分析图像中的高频分量和低频分量，可以获得有关图像特征的重要信息。本文将介绍高频分量和低频分量的概念，并提供相应的源代码来演示它们的应用。通过以上代码，我们可以分别提取图像的高频分量和低频分量，并将它们显示出来。在频域中，图像的频率信息更加明显可见，可以通过分析频域图像来了解图像的特征。在频域中，频率较高的成分对应图像中的细节和边缘等高频信息，而频率较低的成分对应图像中的整体结构和低频信息。
matlab提取图像低频,获取图像频域并分解为高低频（MATLAB）
weixin_36270006的博客
03-20 2543
获取图像频域并分解为高低频(MATLAB)我们展示两种频域分解方案：DCT或SWT变换。代码需要适配。1. DCT变换%// Load an imageOrig = im2double((imread("output_HEVC/1_QP22_" + tab(i) + ".png")));%Orig = rgb2gray(Orig);%// TransformOrig_T = dct2(Orig);...
提取图片高频信息
最新发布
Guo_Python的博客
11-22 468
主要过程包括：平滑、梯度计算、二值化、边框处理，以及形态学操作。
利用傅里叶变换获取低频和高频部分图像
qq_38392229的博客
05-16 5682
1、高频、低频图像的获取 步骤： 图像转换为单通道、浮点数 傅里叶变换 傅里叶平移：使低分集中在中间 制作mask，过滤出低频、高频 逆傅里叶平移 逆傅里叶变换 计算绝对值，恢复至[0,255],uint8 2、滤波器（mask）的选择 振铃效应 在时域中使用矩形函数的滤波器会导致在频域中的涟波，其原因就如同Sinc滤波器(在频域中为矩形函数)在时域中产生的涟波一样；在这两个例子中，矩形函数的傅立叶变换就是Sinc函数。 3、code # -*- coding: utf-8 -*- import c
matlab读取图片的频率,MATLAB 1、 读取图像A和B，显示这两幅 ，对 作傅立叶变换 频域振幅 。 238万源代码下载- www.pudn.com...
weixin_39593427的博客
03-16 493
详细说明：1、 读取图像A和B，显示这两幅图像，对图像作傅立叶变换，显示频域振幅图像。作傅立叶逆变换，显示图像，看是否与原图像相同。2、 设计一个简单的巴特沃斯低通滤波器(截止频率自选)，对图像A作频域低通滤波，再作反变换，观察两种不同的截止频率下反变换后的图像与原图像的区别。3、 设计一个高斯高通滤波器(截止频率自选)，对图像B作高频强调滤波，再作反变换，观察两种不同的截止频率下反变换后的图像与...
DCT图像压缩：DCT压缩-matlab开发
05-30
在频率域中，图像的信息被分解为不同的频谱成分，低频部分主要包含图像的整体结构和亮度信息，高频部分则包含细节和边缘信息。通过保留低频部分并丢弃或量化高频部分，可以实现图像的压缩。 在MATLAB中，我们可以...
离散余弦变换（DCT）和APDCBT的实现：https://github.com/zabir-nabil/dsp-matlab-cpp/tree/master/Thesis oth/fsirdct-matlab开发
05-29
DCT有八种类型，其中最常用的是DCT-II，它在JPEG图像压缩标准中被广泛采用。在本项目中，可能实现了DCT-II的计算。 2. **逆离散余弦变换（IDCT）**： IDCT是DCT的逆过程，用于将频率域的表示恢复回原始数据。在...
基于DWT-DCT-SVD算法的音频水印嵌入和提取算法MATLAB仿真，
05-07
标题中的“基于DWT-DCT-SVD算法的音频水印嵌入和提取算法MATLAB仿真”涉及了多个关键概念，主要包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）这三种信号处理技术，以及MATLAB这一编程环境。...
基于DWT-DCT-SVD算法的彩色图像水印嵌入和提取matlab仿真
12-18
3.内容：基于DWT-DCT-SVD算法的彩色图像水印嵌入和提取matlab仿真。分别对加入水印的图像进行干扰，包括jpeg压缩，噪声，选择，缩放等等。分析提取的水印图片质量。 4.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，...
图像的低中高频信息
qq_39377134的博客
09-04 882
图像的低中高频的信息 （1）低频信息 低频就是颜色缓慢变化，也就是灰度缓慢地变化，就代表着那是连续渐变的一块区域，这部分就是低频。 （2）高频信息 高频就是频率变化快：简单解释就是就是相邻区域之间灰度相差很大 图像中，一个影像与背景的边缘部分，通常会有明显的差别，也就是说变化那条边线那里，灰度变化很快，也即是变化频率高的部位。 因此，图像边缘的灰度值变化快，就对应着频率高，即高频显示图像边缘。图像...
图像低频高频区域分离
羽凌寒
02-24 1万+
简介 　　本篇整理记录利用小波分离图像的高频、低频部分信息。 具体实现 　　实现代码参考资料：小波变换 C++ opencv 实现。 小波变换 　　小波生成和参考资料中一致。小波变换中，首先抽取出原图像的每一行，进行小波分解，获得水平方向的高、低频信息。 接着抽取出原图像的每一列，进行小波分解，获得垂直方向的高、低频信息。 　　生成的对应结果如下：
MATLAB图像处理学习——高通滤波（频域滤波（二））
长弓同学的python学习笔记
10-12 1万+
若简单的使用高通滤波，图像质量可能由于噪声严重而难以达到满意的改善效果，为了既加强图像的细节又抑制噪声，可采用。，这种滤波其实是由一个高通滤波器和一个全通滤波器构成的，这样便能在高通滤波的基础之上保留低频信息）（其中D0为巴特沃斯高通滤波器的截止频率，n为巴特沃斯滤波器的阶数，用来控制滤波器的陡峭程度）（其中D0为理想高通滤波器的截止频率）（其中D0为高斯高通滤波器的截止频率）使图像得到锐化处理，突出图像的边界。衰减或抑制低频分量，让高频分量通过。
机器视觉作业--分离图片的频谱并叠加
jy_mx的博客
05-28 292
图片的频谱分离，频谱混叠
图像的DCT算法
热门推荐
一千零一夜的博客
06-27 8万+
一，背景介绍 DCT，即离散余弦变换，常用图像压缩算法，步骤如下 1）分割，首先将图像分割成8x8或16x16的小块； 2）DCT变换，对每个小块进行DCT变换； 3）舍弃高频系数（AC系数），保留低频信息（DC系数）。高频系数一般保存的是图像的边界、纹理信息，低频信息主要是保存的图像中平坦区域信息。 二，图像 二维DCT变换就是将二维图像从空间域转换到频率域。形象的说，就是计算出图像...
opencv-python图像高通滤波与低通滤波
weixin_52564375的博客
01-31 7868
本文介绍了高通滤波低通滤波在图像处理方面原理以及应用实例
wbarb matlab,图像的高频低频分解
weixin_32916125的博客
04-03 2353
1. 实验目的：熟练掌握小波分析在图像分析等各方面的应用。2. 实验内容：对图像进行二维离散小波分解、多尺度二维离散小波分解并提取二维小波分解的高频系数和低频系数，画出原始图形并显示分解结果。3．实验原理单尺度二维离散小波分解[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname'),X是被分解的离散信号，wname为分解小波函数，返回值cA,cH,cV,cD分别为低频系数...
Matlab实现频域滤波——二维傅里叶变换、低通、高通
maggieyiyi的博客
08-27 1万+
目录 1、二维傅里叶变换 1.1二维傅里叶变换定义 1.2性质 2、低通滤波器 2.1理想低通滤波器 3、高通 1、二维傅里叶变换 1.1二维傅里叶变换定义 首先通过傅里叶变换将图像从空间域转换为频率域，然后在频率域内对图像进行处理，最后通过傅里叶反变换到空间域。 1.2性质 平移特性 旋转特性 尺度特性 卷积特性 相关特性 分离特性 频域滤波原理：输出图像傅氏变换==系统频域相应×输入图像傅氏变换 2、低通滤波器 低频成分通过，去除（衰弱）高频成分...
Matlab 图像处理
轻锋的专栏
09-14 5553
实验一 Matlab语言、数字图象基本操作 一、实验目的 1、复习MATLAB语言的基本用法； 2、掌握MATLAB语言中图象数据与信息的读取方法； 3、掌握在MATLAB中绘制灰度直方图的方法，了解灰度直方图的均衡化的方法。 二、实验原理     MATLAB是集数值计算，符号运算及图形处理等强大功能于一体的科学计算语言。作为强大的科学计 算平台，它几乎能够满足所有的计算需求。
数字图像处理报告：实验3 同态滤波、频域滤波、傅里叶变换性质、DCT变换性质
追星，但也不要忘了土地
05-29 2810
数字图像处理报告：实验3 同态滤波、频域滤波、傅里叶变换性质、DCT变换性质
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