4개의 분석은 주파수 영역으로 시간 또는 공간 영역에서 신호를 변환하는 데 사용되는 수학 기술입니다. 이미지 처리에서, 그것은 분석하고 이미지를 조작하는 데 도움이되며, 필터링, 압축 및 기능 추출과 같은 작업을 가능하게합니다.

이미지의 Fourier Transform 이해

네이처는 빈도 콘텐츠의 표현으로 이미지를 변환합니다. 고주파 구성 요소는 가장자리와 소음과 같은 픽셀 강도에서 급속한 변화에 대응합니다. 저주파 구성 요소는 매끄러운 지구와 점차적인 변화를 나타냅니다.

Practical 신청

4개의 분석은 각종 이미지 처리 작업에서 사용됩니다. 그것은 특정한 주파수 범위를 거르거나 기능을 억제하는 것을 허용합니다. 예를 들면, 고주파 소음 제거 또는 emphasizing 가장자리를 제거해서 이미지 질과 분석을 개량할 수 있습니다.

예: 이미지를 필터링

이미지가 잡음을 포함합니다. Fourier 분석 적용은 다음 단계를 포함합니다:

  • 이미지의 네이처 변환을 Compute.
  • 고주파의 소음을 제거하기 위해 저점 필터와 같은 주파수 영역에서 필터를 적용합니다.
  • inverse Fourier 변환을 수행하여 필터 이미지를 얻습니다.

계산 및 예

256x256 픽셀 크기의 이미지를 고려하십시오. 네이처 변환은 주파수 구성 요소를 나타내는 복잡한 숫자의 256x256 매트릭스를 생성합니다. 높은 주파수를 필터링하려면 마스크는 주파수 영역의 중심에서 특정 반경을 넘어서는 값을 0es로 만듭니다.

예를 들어, 50 픽셀의 컷오프 반경을 가진 원형 저수지 필터가 적용 될 수 있습니다. 필터링 후, inverse Fourier는 감소된 소음과 저주파 기능을 사용하여 이미지를 재구성합니다.