关于图像的傅里叶变换的理解

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已于 2022-05-12 16:37:32 修改 · 3.2k 阅读

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#计算机视觉 #opencv #图像处理

于 2022-05-12 16:35:48 首次发布

最近再学opencv关于图像的傅里叶变换的知识，自己感觉很难理解，查阅相关书籍和博客发现很多写的都比较含糊。下面是转载自知乎一个博主关于图像的傅里叶变换的通俗解释：通俗讲解：图像傅里叶变换

文末加了一点冈萨雷斯《数字图像处理》中的关于频谱中心化的解释。

这里我们主要要讲的是二维图像傅里叶变换，但是我们首先来看一张很厉害的一维傅里叶变换动图。

妈耶~厉害哇！它把时域和频域解释的很清楚！

什么！你看不懂！

简单点说就是：所有的波都可以用很多个正弦波叠加表示。

然而这些波又可以通过频率、幅值和相位来表示。这样你就可以从左边那张图中时域的视角转化为咱们高大上的频域视角啦。

那首先来看一个例子~

其实右边图的每一个点，可以理解为它在描述一种平面波。那…其实还是有两个点之间还是有半分钱关系的

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2 条评论

weixin_46487231 2022.11.02
终于是看懂图像频率的频谱图是啥了，感谢大佬orz

麦甜守望者 2022.09.22
没人比你介绍的更清楚了，赶紧评论一下，🛋

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参考文章：数字图像频谱中心化研究数字图像有时需要变换到频率做处理，比如滤波等。但直接对数字图像进行二维DFT变换得到的频谱图是高频在中间，低频在四角。为了把能量（在低频）集中起来便于使用滤波器，可以利用二维DFT的平移性质对频谱进行中心化。频谱图比较亮的地方就是低频，因为图像的能量一般都是集中在低频部分。所以推导出来的结论是：对数字图像的每个像素点的取值直接乘以(-1)^(x+y)，x和y是像素坐标。这之后再做傅里叶变换，最后即为中心化后的傅里叶变换。代码： # 未中心化的傅里叶变

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