图像的傅里叶谱

时间：2017-03-26 13:22:23

标签： image-processing

我不太了解傅立叶光谱及其图像的属性。 任何人都可以帮我解决以下问题吗？

对于问题e，我认为较大的亮点距离会产生较大的频率，因此c为a。但是我不理解3点的含义。

对于问题c ii，我认为傅里叶谱的大小将会发生变化，相位不会随着位置的变化而变化。对于c iii，傅里叶谱的大小在c ii中是相同的，但是由于位置的改变，相位发生了变化。是不是？

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另一个在这里： enter image description here

1 个答案:

答案 0 :(得分：2)

为了帮助理解这里有一些DFT响应示例：

DFT responses

所有输入图像均为64x64手绘，因此可能会被几个像素错位。 DFT响应图像被包裹并且幅度被强调多次，因此它是可见的并且与书籍的形状相匹配（原始DFT展开的图像看起来有点不同）。

  1. 积分幅度应与图像积分幅度相对应。因此，更明亮的图像具有更大的幅度。

  2. 细节越小，频率越大，幅度越大（黑色空间也越细）

  3. 位置不会影响频率，而是影响振幅分布

  4. 旋转也会旋转频域，但以包裹的中心或未包裹的图像中的4个角为中心

  5. 尖锐的非周期性边缘细节提供了许多频率

  6. 平滑周期形状提供更少的频率响应

    7. 不要忘记输入图像是真实的，因此响应始终在x，y方向上对称/镜像

    有关详细信息，请参阅相关的质量检查：

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