2-D 傅里叶变换F(u,v)有哪5个部分
时间: 2024-01-24 11:19:29 浏览: 21
2-D 傅里叶变换F(u,v)有以下5个部分:
1. 对原始图像进行二维离散傅里叶变换(DFT)得到频域图像。
2. 对频域图像进行中心化,即将低频分量移到频谱的中心,高频分量移到频谱的边缘。
3. 对中心化后的频域图像进行滤波或其他处理。
4. 将处理后的频域图像进行反中心化,即将中心化时移动的低频分量和高频分量移回原来的位置。
5. 对反中心化后的频域图像进行二维离散傅里叶逆变换(IDFT),得到处理后的空域图像。
相关问题
类似2-D 傅里叶变换F(u,v)有5个部分,2-D 傅里叶变换F(x,y)有那几个部分
2-D 傅里叶变换F(x,y)也有5个部分,分别为:
1. 原函数 f(x,y),即需要进行傅里叶变换的函数。
2. 实部 Re[F(x,y)],表示变换后的结果中每个频率对应的实数部分。
3. 虚部 Im[F(x,y)],表示变换后的结果中每个频率对应的虚数部分。
4. 幅度谱 |F(x,y)|,表示变换后的结果中每个频率对应的振幅大小。
5. 相位谱 arg(F(x,y)),表示变换后的结果中每个频率对应的相位角度。
2-D 傅里叶变换F(u,v)中低频部分和图像...相关? A
2-D 傅里叶变换中的F(u,v)表示的是图像在频域中的表现,其中频率分量为(u,v)。低频部分指的是频率较低的分量,也就是在图像中变化缓慢的部分。这通常包括图像中的背景或者平滑区域。
在图像处理中,我们可以利用低频部分提取图像中的特征。例如,我们可以通过高斯滤波器来模糊图像,这将会使得图像中的高频分量减小,从而强化图像中的低频分量。这种操作可以用于去除图像中的噪声或者平滑图像。
此外,我们也可以利用低频部分对图像进行压缩。由于低频部分包含了图像中的大部分信息,我们可以将高频部分去除,从而实现对图像的压缩。这种方法被称为基于DCT的图像压缩方法。
因此,低频部分和图像之间存在着密切的关系,我们可以通过对低频部分的处理来达到不同的图像处理目的。