中心化对数比变换原理

时间: 2023-10-24 10:31:45 浏览: 390

Opencv实现傅里叶变换

Opencv实现傅里叶变换 Opencv是一个功能强大的计算机视觉库，它提供了许多有用的函数和类来实现图像处理和计算机视觉任务。傅里叶变换是信号处理和图像处理的基本工具，它可以将图像从空域转换到频域，从而实现图像的频率域分析。Opencv提供了多种实现傅里叶变换的方法，本文将主要介绍Opencv中实现傅里叶变换的步骤和相关技术。傅里叶变换的原理傅里叶变换是一种数学变换，它可以将函数或信号从时域转换到频域。傅里叶变换的数学公式为： F(ω) = ∫∞ -∞ f(x)e^{-iωx}dx 其中，f(x)是时域信号，F(ω)是频域信号。 Opencv中实现傅里叶变换的步骤 1. 将图像扩展到最佳尺寸在进行傅里叶变换之前，需要将图像扩展到最佳尺寸，以提高傅里叶变换的性能。Opencv提供了getOptimalDFTSize函数来获取最佳尺寸。 2. 将图像转换为复数傅里叶变换的结果是一个复数，因此需要将图像转换为复数。Opencv提供了merge函数来将数组组合合并为一个多通道数组。 3. 进行傅里叶变换 Opencv提供了dft函数来进行傅里叶变换。 4. 将复数转换为幅值傅里叶变换的结果是一个复数，因此需要将其转换为幅值。Opencv提供了magnitude函数来计算幅值。 5. 进行对数尺度缩放傅里叶变换的结果是一个复数，需要进行对数尺度缩放以便于可视化。Opencv提供了log函数来进行对数尺度缩放。 6. 剪切和重分布幅度图象限傅里叶变换的结果是一个复数，需要剪切和重分布幅度图象限以便于可视化。实现程序下面是一个使用Opencv实现傅里叶变换的示例程序： ```cpp void _DFT(){ // 1. 以灰度模式读取原图像并显示 Mat srcImage = imread("miFan.jpg", 0); if (!srcImage.data){ cout << "Error\n"; } imshow("原图像", srcImage); // 2. 将输入图像扩展到最佳尺寸，边界用0补充 int m = getOptimalDFTSize(srcImage.rows); int n = getOptimalDFTSize(srcImage.cols); Mat padded; copyMakeBorder(srcImage, padded, 0, m - srcImage.rows, 0, n - srcImage.cols, BORDER_CONSTANT, Scalar::all(0)); // 3. 为傅里叶变换的结果（实部和虚部）分配存储空间 Mat planes[] = { Mat_<float>(padded), Mat::zeros(padded.size(), CV_32F) }; Mat complexI; merge(planes, 2, complexI); // 4. 进行傅里叶变换 dft(complexI, complexI); // 5. 将复数转换为幅值 split(complexI, planes); magnitude(planes[0], planes[1], planes[0]); Mat magImage = planes[0]; // 6. 进行对数尺度缩放 magImage += Scalar::all(1); log(magImage, magImage); // 7. 剪切和重分布幅度图象限 magImage = magImage(Rect(0, 0, magImage.cols&-2, magImage.rows&-2)); // 重新排列傅立叶图像中的象限，使得原点位于图像中心 int cx = magImage.cols / 2; int cy = magImage.rows / 2; Mat q0(magImage, Rect(0, 0, cx, cy)); Mat q1(magImage, Rect(cx, 0, cx, cy)); Mat q2(magImage, Rect(0, cy, cx, cy)); Mat q3(magImage, Rect(cx, cy, cx, cy)); // ... } ``` Opencv提供了多种实现傅里叶变换的方法，可以根据实际情况选择合适的方法来实现傅里叶变换。

中心化对数比变换（clr）是一种将成分数据转换为真实空间的方法。它的原理是通过对成分数据进行对数运算，然后对结果进行中心化处理，以将数据转换到一个没有约束的空间中。clr转换能够保留成分之间的相对比率关系，并且将数据映射到一个更适合进行统计分析的空间中。通过clr转换，可以对成分数据进行标准统计分析，如参数假设检验和回归分析等。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [微生物组和组学成分数据分析之ALR对数转换](https://blog.csdn.net/Hangzhou_Guhe/article/details/121440156)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [数学建模学习（102）：成分数据分析之中心对数比转换【已修改】](https://blog.csdn.net/weixin_46211269/article/details/127177660)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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