【傅里叶变换和其图像处理中的应用 - 优快云 App】

转载 已于 2023-10-17 22:51:31 修改 · 149 阅读 · 0
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#图像处理

于 2023-10-17 22:50:02 首次发布
本文详细探讨了傅里叶变换在信息技术中的重要角色，特别是在图像处理中的频域分析方法及其实际应用案例。
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图像处理之图像傅里叶变换
qq_44111805的博客
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傅里叶变换是在以时间为自变量的“信号”与频率为自变量的“频谱”函数之间的某域研究中较复杂的问题在频域中变得简单起来，从而简化其分析过程；当自变量“时间”或“频率”为连续形式和离散形式的不同组合时，就可以形成各种不同的傅里叶变换对，即“信号”与“频谱”的对应关系。即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，傅里叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。函数fft()和fft2()的关系为fft2(X)=fft(fft(X).‘).’。，坐标原点是低频，向外是高频。
MATLAB对图像作傅里叶变换处理
临风暖阳的博客
04-21 895
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图像检索：几种基于纹理特征的图像检索算法
dianyimo9099的博客
11-21 1697
本文节选自《基于纹理的图像检索算法研究》。描述了几种基于纹理特征的图像检索算法。 第 3 章基于纹理特征的图像检索 3.2 基于灰度共生矩阵的纹理分析法 灰度共生矩阵是分析纹理特征的一种有效方法，该方法研究了图像纹理中灰度级的空间依赖关系。它对灰度的分布特性是通过对灰度值不同的像素的分布来表示的，同时这些像素对空间位置关系和分布特性也得到了体现。主要过程是，以像...
傅里叶变换与图像处理
童二hsin的博客
04-21 1437
本文主要介绍的是傅里叶变换在图像处理当中的应用。本文参考：http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/6316319 第一部分介绍傅里叶变换。傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。连续情况下要求原始信号在一个周期内满足绝对可积条件。离散情况下，傅里叶变换一定存在。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
图像分析中的傅里叶变换
jeamywu的专栏
07-17 2290
本文介绍了FFT在图像处理中的应用及其与时域空间的对应关系
图像处理的傅里叶变换理解
u011555996的博客
02-11 4759
傅立叶变换在图像处理中有非常非常的作用。因为不仅傅立叶分析涉及图像处理的很多方面，傅立叶的改进算法， 比如离散余弦变换，gabor与小波在图像处理中也有重要的分量。 印象中，傅立叶变换在图像处理以下几个话题都有重要作用：1.图像增强与图像去噪 绝大部分噪音都是图像的高频分量，通过低通滤波器来滤除高频——噪声;边缘也是图像的高频分量，可以通过添加高频分量来增强原始图像的边缘；2.图像分割之边...
【零基础】看懂理解傅里叶变换后的频谱图-附例题
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python带界面的opencv可以进行图像处理（很绝
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在Python编程环境中，OpenCV库是一个非常强大的工具，用于图像处理和计算机视觉任务。这个"python带界面的opencv可以进行图像处理"项目表明，我们不仅可以利用OpenCV的强大功能，还能结合图形用户界面（GUI）来提供...
数字图像处理——第七章（小波变换和多分辨率处理）
denglavender的博客
06-04 1万+
所谓的小波的小是针对傅里叶波而言，傅里叶波指的是在时域空间无穷震荡的正弦（或余弦波）。 “小波”（wavelet）是一种“尺度”很小的波动，并具有时间和频率特性。 小波函数必须满足以下两个条件： （1）小波必须是振荡的； （2）小波是能量在时域非常集中的波，它的能量有限，都集中在某一点附近，即振幅只能在一个很短的一段区间上非0，即是局部化的，且积分的值为零。如下图所示 傅里叶变换和小波变换的区别: ■傅里叶变换：基础函数是正弦（或余弦）函数。反映的是图像的整体特征, 其频域分析具有很好的局部性，但空间(
数字图像处理课程设计，综合运用C++语言实现图像处理的程序设计
05-23
3. 图像变换：包括傅立叶变换、小波变换等，用于频域分析和图像压缩。 4. 图像分割：将图像划分为不同的区域或对象，如阈值分割、区域生长等。 5. 特征提取：识别图像中的关键元素，如边缘检测（Canny算法）、角点...
纹理图像分析的基本方法简述
春有百花秋有月，夏有凉风冬有雪！
05-25 4333
纹理是物体表面固有的一种特性，所以图像中的区域常体现出纹理性质。纹理可以认为是灰度（颜色）在空间以一定的形式变化而产生的团（模式）。纹理与尺度有密切的关系，一般仅在一定的尺度上可以观察到...
数字图像处理-Charpter11 图像特征分析 代码
qq_45479499的博客
10-31 1384
文章目录图像处理特征分析一、颜色特征描述颜色矩颜色直方图二、纹理特征描述1.灰度差分2.自相关函数3.灰度共生矩4 频谱分析法三、形状特征描述边界表示方式链码 归一化 一阶差分多边形近似标记图边界特征描述区域特征描述简单区域描述四叉树描述拓扑描述几何形状描述矩描述 图像处理特征分析 一、颜色特征描述 三原色RGB 色调饱和度亮度HSV %拆分一个HSV图像的图像阵列 RGB=reshape(ones(64,1)*reshape(jet(64),1,192),[64,64,3]); %调整颜.
进一步了解傅里叶变换的应用（附案例代码）
qq_45856698的博客
05-14 7291
傅里叶变换（Fourier Transform）是一种非常常见的数学工具，能够将一个函数（或时域信号）分解成一些基本频率的合成。它使我们可以将时域信号（例如波形图）转换成频域信号，因而更容易地看出信号中的频率成分。 傅里叶变换的基本思想是将一个连续信号分解成一些正弦波（即基本频率）的加权和，即任意周期信号都能表示成单频正弦函数或余弦函数的和的形式，这些正弦波的频率、振幅和相位可以表征原信号的特征。傅里叶变换可以在频域上对信号进行分析，以便检测特定频率的信号成分，因此常被用于信号处理、通信和图像处理等领域。
【图像处理基石】图像处理中的色彩经典算法原理与实战解析
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12-02 1049
色彩空间转换：为后续算法提供更合理的特征空间；直方图均衡化：提升图像对比度，优化视觉效果；色彩聚类：实现图像分割、主色调提取；白平衡：解决实际拍摄中的色彩偏色问题。自动驾驶（道路分割、交通灯识别）；医学影像（病理切片色彩增强）；电商平台（商品图片色彩校正、主色调提取）；手机摄影（自动白平衡、人像色彩优化）。掌握色彩处理的本质，就能让算法在“色彩维度”上更精准、更贴合实际需求——这正是图像处理的魅力所在。代码说明🚀。
图像处理OpenCV与深度学习框架YOLOv8的主要区别是什么？
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本文深入解析了图像处理中的三个核心概念：饱和度、色度与对比度。在饱和度部分，详细阐述了色彩纯度的定义、HSV色彩空间数学模型及实际应用场景。色度章节区分了色度与饱和度的差异，介绍了CIE 1931色度图和色差计算方法。对比度部分则从测量指标到局部增强技术CLAHE进行了全面讲解。文章包含数学公式推导、效果对比图示和Python/OpenCV、C++、MATLAB等多种语言的代码实现示例，为图像处理领域的专业技术人员提供了全面的理论指导和实践参考。
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基于Matlab的数字图像处理GUI平台设计与实现
此外，描述中提到“前短时间科研实习”，表明这个项目是在实际科研背景下诞生的，具备一定的应用背景和现实意义，可能涉及医学图像分析、遥感图像处理、计算机视觉预处理等多个领域，体现了Matlab在科研工作中的广泛...
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