傅里叶变换怎么用于图像处理?如何与图像进行对应?可以举个例子吗。。。
2个回答
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现在碧桐用的非常广泛的一种图像压缩方法JPEG（即拓展名为.jpg的图片）都是采用了将图像8X8分块再进行DCT变换的办法
DCT变换 级二维离散余弦变换，是傅闹慧大里叶变换简化。
对于图像的傅里叶变换 因为图像是二维矩阵，所以有二维离散傅里叶变换和二维连续傅里叶变换
在matlab中也有对应的函数F1=fft2(I);
一般8X8的图像，DCT变换之后变成8X8的频谱图，左上角为直流分量，表示图像较为平滑没液竖有太大变化的部分，其他为交流分量，右下为高频部分，对应图像中灰度数值变化比较快的部分
快断网了，如果还不清楚明天再说
DCT变换 级二维离散余弦变换，是傅闹慧大里叶变换简化。
对于图像的傅里叶变换 因为图像是二维矩阵，所以有二维离散傅里叶变换和二维连续傅里叶变换
在matlab中也有对应的函数F1=fft2(I);
一般8X8的图像，DCT变换之后变成8X8的频谱图，左上角为直流分量，表示图像较为平滑没液竖有太大变化的部分，其他为交流分量，右下为高频部分，对应图像中灰度数值变化比较快的部分
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追问
可以举个栗子咩？就是一幅图像怎么分别对应到空域和频域，这块感觉特别混乱。。。
追答
所谓空域就是这个图像本身
一副图像是由一个一个的像素点组成的每个像素点有0~255的取值范围
整个图像可以看做是一个矩阵
矩阵的大小就是图像的分辨率，每个像素就是矩阵里的一个数字
比如
对应矩阵如下（部分）
DCT变换之后得到频域图
上面这张图就是频域图了，只要你把它进行DCT反变换的话，就会变回原图的（有兴趣可以自己把这张存下来，然后用matlab直接DCT反变换试试）
代码如下
I=imread('E:\123.jpg'); %单引号里面是图片的存放路径 百分号后面是注释 图片的读取
H=idct2(I); %进行DCT反变换
figure,imshow(H,[]), title('反变换后的图像') ;%反变换后图像的显示
频域的不再是一个直观的图像，其数值代表每个频率上幅度的大小，也可以认为是权值
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东莞大凡
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