图像的频域变换

转载请注明出处:http://xiahouzuoxin.github.io/notes 程序及分析 /* * FileName : fft2.cpp * Author : xiahouzuoxin @163.com * Version : v1.0 * Date : Wed 30 Jul 2014 09:42:12 PM CST * Brief : * * Copyright (C) MICL,USTB */ #include <iostream> #include <cv.h>

这篇文章实际上是笔者在学习冈萨雷斯 数字图像处理 matlab 版本 的第四章时,自己动手在matlab里敲入书上的程序实验得到的. 这个DFT的滤波步骤很重要,应该弄清楚. 1,  使用函数paddedsize()获得填充参数 FQ=paddedsize(size(I));%I为原始图像灰度矩阵 2,  得到使用填充的傅里叶变换 F=fft2(I,PQ(1,),PQ(2)); 3,  使用任何一种方法,例如lpfilter()生成一个大小为PQ(1)*PQ(2)的滤波函数H.这个函数如果居中,

真是惭愧,学<数字信号处理>好长时间了,也记住了傅里叶变换的公式,也会做FFT程序了,但是居然不知道傅里叶变换的意义何在!真是该!! 还好,算是搞明白了.抛开数学上的意义不说,单说一下实际的一些意义吧.傅里叶变换是将信号从时域转换到频域,这样在时域上一些交叉在一起的.看不出来的信号的特性,在频域上就很明显的能看出来了.比如下图: Figure1,是a=0.4*sin(4*w*(x))的图形,Figure2,是b=1.6*cos(12*w*(x))的图形.这两个图形,在时间轴上,很容易看出来.但

废话不多说先列提纲: 0.概述-需求分析-功能描述-受限和缺点改进+知识点预备 1.泰勒级数和傅里叶级数的本质区别,泰勒展开 2.  函数投影和向量正交 3.两个不变函数求导是本身e^x,sinx,cosx也是为什么要傅里叶转换的原因! 4.傅里叶技术推到过程 5.附录参考资料 0.有些时候,尤其是在图像处理中,矩阵运算数据量太大,特征提取量多,此时可以通过时域转频域来减少计算量,而且此转换不会损失数据完整性. 时域转频域的方法有周期函数用傅里叶技术,非周期函数(没有间断点的函数)用傅里叶转换,

1.获取Matrix对象,该Matrix对象既可新创建,也可直接获取其他对象内封装的Matrix(例如Transformation对象内部) 2.调用Matrix的方法进行平移.旋转.缩放.倾斜等. 3.将程序对Matrix所做的变换应用到指定的图像或组件. Matrix提供了如下方法来控制平移.旋转和缩放: setTranslate(float dx ,float dy):控制Matrix进行平移. setSkew(float kx ,float ky , float px , float p

题目:来源http://noi.openjudge.cn/ch0112/09/ 总时间限制:  1000ms 内存限制:  65536kB 描述 给定m行n列的图像各像素点灰度值,对其依次进行一系列操作后,求最终图像. 其中,可能的操作及对应字符有如下四种: A:顺时针旋转90度: B:逆时针旋转90度: C:左右翻转: D:上下翻转. 输入 第一行包含两个正整数m和n,表示图像的行数和列数,中间用单个空格隔开.1 <= m <= 100, 1 <= n <= 100.接下来m行,

http://blog.csdn.net/aqua_aqua/article/details/407660 对于二维图像的变形,最简单直接的方式就是将需要变形的不规则区域进行三角形划分,使复杂多边形由1到N个三角形组成,那么最终的变形动作也就转化为这些三角形变形. 三角形变形,就是将一个三角形通过某种变换变成另一个三角形,同时也要保证在源三角形中的点能够正确映射到目标三角形中合适的位置.如下图所示: 图中△ABC是源三角形,Z点是源三角形中的任意一点.△abc为目标三角形,而z点就是源三角形中Z

1 问题的提出 2 一维离散余弦变换 3 二维离散余弦变换 4 余弦变换的性质 5 余弦变换的应用 原文地址:https://www.cnblogs.com/Terrypython/p/10960879.html

图像处理(以及机器视觉)在学校里是一个很大的研究方向,很多研究生.博士生都在导师的带领下从事着这方面的研究.另外,就工作而言,也确实有很多这方面的岗位和机会虚位以待.而且这种情势也越来越凸显.那么图像处理到底都研究哪些问题,今天我们就来谈一谈.图像处理的话题其实非常非常广,外延很深远,新的话题还在不断涌现.下面给出的12个大的方向,系我认为可以看成是基础性领域的部分,而且它们之间还互有交叉 1.图像的灰度调节 图像的灰度直方图.线性变换.非线性变换(包括对数变换.幂次变换.指数变换等).灰度拉伸