4개의 Transform은 이미지와 같은 신호의 빈도 성분을 분석하기 위하여 이용된 수학 기술입니다. 그것은 거르는 압축과 같은 각종 이미지 처리 일에 있는 중요한 역할을 하고, 특징 적출합니다. 이 가이드는 4개의 Transform가 이미지 처리에서 적용될 수 있는 방법의 단계별 개요를 제공합니다.

4가지 변형을 이해

Fourier Transform은 주파수 영역에서 이미지 변환합니다. 이 변환은 필터링 및 분석에 유용 할 수있는 이미지에서 다른 주파수 구성 요소를 나타냅니다.

Fourier Transform을 이미지에 적용

네이처 트랜스폼을 적용하려면 이미지는 픽셀 값의 매트릭스로 변환됩니다. 변환은 빠른 네이처 트랜스폼(FFT)과 같은 알고리즘을 사용하여 계산됩니다. 결과는 각 주파수 구성 요소의 진폭 및 위상을 나타내는 복잡한 매트릭스입니다.

주파수 영역에서 필터링

주파수 영역에서, 특정 주파수 향상 또는 억제 될 수 있습니다. 예를 들어, 높은 패스 필터는 저주파 구성 요소를 제거하여 저주파 필터가 고주파 정보를 제거하여 소음을 감소시킵니다.

Inverse 포니어 트랜스폼

주파수 영역에서 처리 한 후, inverse Fourier Transform은 공간 도메인으로 이미지를 다시 변환하는 데 적용됩니다. 이 단계는 소음 감소 또는 가장자리 향상과 같은 원하는 수정과 이미지를 재구성합니다.

  • FFT를 사용하여 이미지로 변환
  • 필터를 적용하여 주파수 구성을 수정
  • 처리 된 이미지를 재구성하기 위해 inverse FFT를 사용하십시오.
  • 필터링의 효과를 분석