图像处理中的傅里叶变换和频率域滤波概念
写在前面的话 作者是一名在读的硕士研究僧,方向是机器视觉。由于视觉是一门相对复杂的学科,作者在课堂上学到的东西只是非常浅显的内容,我们老师说是,领我们进了个门。现在打算利用图书馆和网络上的资源进行自学。由于是刚开始写自己的博客,并且所具备的专业知识非常的有限,难免有出错之处,如果有朋友发现一些毛病,希望能够指正。哈哈,话不多说,进入正题。 作者使用的是冈萨雷斯的《数字图像处理(Matlab版)》,打算先用matlab先跟着书上的内容把代码先练一练。以后,再重新学习深入一些的知识。这里不会将书中的全部内容都列一遍,我会选择性的把重要的部分代实现。 频率域 在介绍频率域图像处理之前,先提几个问题。 1.什么是频率域? 2.为什么要在频率域中进行图像处理? 频率域的概念 频率域是指从函数的频率角度出发分析函数,和频率域相对的是时间域。简单说就是如果从时间域分析信号时,时间是横坐标,振幅是纵坐标。而在频率域分析的时候则是频率是横坐标,振幅是纵坐标。 举个例子,我们认为音乐是一个随着时间变化的震动。但是如果站在频域的角度上来讲,音乐是一个随着频率变化的震动,这样我们站在时间域的角度去观察你会发现音乐是静止的。同理,如果我们站在时间域的角度观察频率域的世界,就会发现世界是静止的,也是永恒的。这是因为在频率域是没有时间的概念的,那么也就没有了随着时间变化着的世界了。 另外,我们需要借助傅立叶变换