【问题标题】:What does an image of Fourier Transformation of an image tell us?一幅图像的傅里叶变换告诉我们什么?
【发布时间】:2014-02-21 16:38:42
【问题描述】:

第一次学习图像处理...
我只是不明白图像的傅立叶变换图像描述了什么?
例如给定以下图片,第一个是图像,第二个是图像的傅立叶变换。


现在我的问题是:
通过给定傅立叶变换图像,我想从中理解什么?

我非常感谢这里的任何帮助,如果不了解这一点,我就无法继续学习。

提前致谢。

【问题讨论】:

  • 这是图像中的频率内容——但你已经用一张照片直接跳入了深渊,也许先看一些更简单的例子!例如image 和 transform
  • 查看this 网站。
  • @wim 谢谢,但是对于您提供的图像,问题仍然存在,这 3 个点是什么意思,我知道这些是图像中的频率内容,但是 frequency content in the images 是什么意思真的吗?
  • @tom10 不符合this!!!
  • 投票以离题结束。我不确定我的原始评论是如何被删除的,所以我重申一下。 (当然,这个论坛有很多图像处理问题,但是对数学算法的解释对我来说似乎无关紧要。顺便说一句,我觉得这个问题很有趣,所以无意冒犯 OP 或这个问题。)

标签: image-processing computer-vision fft


【解决方案1】:

中心部分包​​括低频分量。频率图像(右)中的明亮像素表示空间图像(左)中相应位置的强强度。请注意,频域和空间域中的像素没有一对一的映射。一个频率像素由具有相应频率的所有空间像素组成。

低频域对应于图像中的平滑区域(如皮肤、帽子、背景等)。图像中远离中心部分的高频域包括那些锐利的边缘或一些沿一个方向强度变化很大的结构(如头发、帽子的边界等)。但由于与平滑结构相比,这些部分的强度不够高,因此相应区域在右侧图像上显得较暗。

请注意,相机镜头聚焦在 Lenna 上,因此背景是模糊的。如果焦点区域在背景,Lenna 后面的垂直线条会很清晰,线条的锐利边缘会影响高频幅度,因此右图远离中心的区域会很亮。

【讨论】:

  • 谢谢,请问转换后的图片中的横竖白线(右)是什么意思,是什么原因造成的?
  • 这是沿 x 和 y 方向的 DC 偏移(0-x 频率和 0-y 频率)。如果你消除每一列的平均值,那么Lenna上的每一行,两条白线应该会消失。
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