数字图像处理中：什么是空间分量,什么是频率分量图像变换最常见的例子也许就是傅里叶变换,即将图像转换成源图像数据的另外一种表示.这类操作的结果仍然保存为OpenCV图像结构的形式,但
来源：学生作业帮助网 编辑：六六作业网 时间：2024/11/28 08:23:50
数字图像处理中：什么是空间分量,什么是频率分量图像变换最常见的例子也许就是傅里叶变换,即将图像转换成源图像数据的另外一种表示.这类操作的结果仍然保存为OpenCV图像结构的形式,但数字图像处理中：什么
数字图像处理中：什么是空间分量,什么是频率分量图像变换最常见的例子也许就是傅里叶变换,即将图像转换成源图像数据的另外一种表示.这类操作的结果仍然保存为OpenCV图像结构的形式,但
数字图像处理中：什么是空间分量,什么是频率分量
图像变换最常见的例子也许就是傅里叶变换,即将图像转换成源图像数据的另外一种表示.这类操作的结果仍然保存为OpenCV图像结构的形式,但是新图像的每个单独像素表示原始输入图像的频谱分量而不是我们通常所考虑的空间分量.
上面说到的空间分量,频率分量到底怎么理解!
数字图像处理中：什么是空间分量,什么是频率分量图像变换最常见的例子也许就是傅里叶变换,即将图像转换成源图像数据的另外一种表示.这类操作的结果仍然保存为OpenCV图像结构的形式,但
其实就是指空间域和频率域.空间域由图像像元组成的空间.在图像空间中以长度(距离)为自变量直接对像元值进行处理称为空间域处理.频率域 以频率(即波数)为自变量描述图像的特征,可以将一幅图像像元值在空间上的变化分解为具有不同振幅、空间频率和相位的简振函数的线性叠加,图像中各种空间频率成分的组成和分布称为空间频谱.这种对图像的空间频率特征进行分解、处理和分析称为空间频率域处理或波数域处理.
二者可以相互转换.在频率域就是一些特性比较突出,容易处理的特性.比如在空间图像里不好找出噪声的模式,如果变换到频率域,则比较好找出噪声的模式,并能更容易的处理.
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