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在网上找的,还是比较清楚的说明了傅里叶变换在图像中的意义:
在频域中,频率越大说明原始信号变化速度越快;频率越小说明原始信号越平缓。当频率为0时,表示直流信号,没有变化。因此,频率的大小反应了信号的变化快慢。高频分量解释信号的突变部分,而低频分量决定信号的整体形象。
在图像处理中,频域反应了图像在空域灰度变化剧烈程度,也就是图像灰度的变化速度,也就是图像的梯度大小。对图像而言,图像的边缘部分是突变部分,变化较快,因此反应在频域上是高频分量;图像的噪声大部分情况下是高频部分;图像平缓变化部分则为低频分量。也就是说,傅立叶变换提供另外一个角度来观察图像,可以将图像从灰度分布转化到频率分布上来观察图像的特征。书面一点说就是,傅里叶变换提供了一条从空域到频率自由转换的途径。
另外,关于变换后频谱图像是四角亮的问题,主要是因为变换后的四角位置刚好对应着图像的低频成分,而一般来说图像的能量都集中在低频分量上,因此变换后低频位置处的幅度会大些,显示出来就更亮了。
在频域中,频率越大说明原始信号变化速度越快;频率越小说明原始信号越平缓。当频率为0时,表示直流信号,没有变化。因此,频率的大小反应了信号的变化快慢。高频分量解释信号的突变部分,而低频分量决定信号的整体形象。
在图像处理中,频域反应了图像在空域灰度变化剧烈程度,也就是图像灰度的变化速度,也就是图像的梯度大小。对图像而言,图像的边缘部分是突变部分,变化较快,因此反应在频域上是高频分量;图像的噪声大部分情况下是高频部分;图像平缓变化部分则为低频分量。也就是说,傅立叶变换提供另外一个角度来观察图像,可以将图像从灰度分布转化到频率分布上来观察图像的特征。书面一点说就是,傅里叶变换提供了一条从空域到频率自由转换的途径。
另外,关于变换后频谱图像是四角亮的问题,主要是因为变换后的四角位置刚好对应着图像的低频成分,而一般来说图像的能量都集中在低频分量上,因此变换后低频位置处的幅度会大些,显示出来就更亮了。
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追问
频谱图上的横纵坐标轴U、V指的是什么?是横向和纵向的频率吗,那其他方向呢?如45度方向?坐标轴上的频率数值表示的是变化强度(梯度)?还是频谱图的复数的模表示信号的变化强度?频谱图的每个点的值是一个复数(幅值),这个幅值表示的图像的什么信息?
追答
U, V是二维离散傅里叶变换的两个频率分量,它们共同构成了一个二维频率平面,坐标轴上的频率数值U, V表示的是某个具体的频率分量,(U, V)点处的数值(复数的幅值)表示的是图像中所含有的这个频率成分的强度,其取值越大表明该频率成分在图像中的强度越大,如果为零则说明图像中不含有该频率成分。
不好意思,说的可能也不太明确,建议去找本图像处理方面的书看看,比如冈萨雷斯的那本《数字图像处理》就很好。
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