一文读懂傅立叶变换处理图像的原理

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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 图 (a): (从左到右) (1) 原始图片 (2) 使用高斯低通滤波器 (3) 使用高斯高通滤波器. 本文中的原始图像来自OpenCV Github示例。 数字图像现在已经成为我们日常生活的一部分。因此，数字图像处理变得越来越重要。如何提高图像的分辨率或降低图像的噪声一直是人们热门话题。傅里叶变换可以帮助我们解决这个问题。我们可以使用傅立叶变换将灰度像素模式的图像信息转换成频域并做进一步的处理。 今天，我将讨论在数字图像处理中，如何使用快速傅立叶变换，以及在Python中如何实现它。操作流程如下 (从左到右): 图（b） 1. 实现快速傅立叶变换，将灰度图像转换为频域 2. 零频域部分的可视化与集中 3. 应用低/高通滤波器过滤频率 4. 离散 5. 实现快速傅里叶逆变换生成图像 ………………………………