图像空间域和频域的分析

图像空间域和频域的分析图像空间域和频域的分析图像空间域和频域的分析

1.频域表示是灰度变化的快慢

2.频率矩形的大小和输入图像的大小相同。

3.在频率域中的一点(x,y)的值P(x，y)，他并不决定于空间域中K（x,y）的值，而是跟整个图像空间域中的所有的点都有关系，因此，在频率域中的一点(x,y)的值，例如说P(15,15)和空间域上的这一点K(15,15)并没有什么关系，而是决定于整幅图像。

4.因为周期性的缘故，所以在傅里叶变换过后的频率图里，四角的是低频分量。因为为了方便图像处理，低频的四角会被拼在中间

5.频率图中的亮暗说明了对应频率的多少

6.如果从右图可以看出来是边上的四个点比较亮，这说明原图中低频分量比较多，也就是说原图中的变化比较少，边缘细节少。

7.频域中一条光线，代表了改方向上的变化。

1.傅里叶变换具有对称性，所以频谱图像一般是以图像中心为原点左上右下对称，右上左下对称
2.频谱一般是四个角，但是为了图像处理方便，放在了中心
3.频率图像中心一般是低频成分，从中心往外，频率逐渐增加。每一点亮度值越高表示这个频率特征很突出，亮点越多越亮表示该频率成分越多，一般都是把图像中心设置成低频。
4.亮带越长，表示涵盖的频谱越丰富，即灰度变化的范围大

示例图片1：

示例图片2：

示例图片3：

去除高频，就是模糊，图像变得接近背景

去除低频，就是去除背景，增强边缘细节

补充：halcon常用算子

* 快速傅里叶变换
fft_generic (ImagePart, ImageFFT, 'to_freq', -1, 'sqrt', 'dc_center', 'complex')
* 快速反傅里叶变换
fft_generic (ImageFFT, ImageFFT1, 'from_freq', 1, 'sqrt', 'dc_center', 'complex')

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图像空间域和频域的分析

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2.频率矩形的大小和输入图像的大小相同。

4.因为周期性的缘故，所以在傅里叶变换过后的频率图里，四角的是低频分量。因为为了方便图像处理，低频的四角会被拼在中间

5.频率图中的亮暗说明了对应频率的多少

6.如果从右图可以看出来是边上的四个点比较亮，这说明原图中低频分量比较多，也就是说原图中的变化比较少，边缘细节少。

7.频域中一条光线，代表了改方向上的变化。

示例图片1：

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示例图片3：

去除高频，就是模糊，图像变得接近背景

去除低频，就是去除背景，增强边缘细节

补充：halcon常用算子

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