4ier Transform은 이미지 포함 신호의 주파수 구성 요소를 분석하는 데 사용되는 수학 기술입니다. 그것은 널리 이미지 처리에서 향상된, 필터를 적용, 또는 이미지를 수정하여 주파수 도메인 표현을 조작합니다.

Image Processing에 대한 Fourier Transform 이해

네이어 트랜스폼은 주파수 영역에서 이미지 변환합니다. 이 변환은 가장자리, 질감 및 매끄러운 지구와 같은 이미지를 만들 수있는 다른 주파수 구성 요소를 나타냅니다.

주파수 영역에서 높은 주파수는 가장자리와 같은 픽셀 강도에서 급속한 변화에 대응하고, 낮은 주파수는 매끄러운 지역에 의존합니다. 이 분리는 표적 필터링을 강화하거나 특정 기능을 억제 할 수 있습니다.

주파수 영역에서 필터 적용

이미지를 필터링하려면 다음 단계는 일반적으로 수행됩니다.

  • 이미지의 4가지 변형을 Compute.
  • 특정 주파수 구성 요소를 수정 필터 마스크를 설계.
  • 필터 마스크를 주파수 표현에 적용하십시오.
  • 필터 이미지를 얻기 위해 inverse Fourier Transform을 수행합니다.

일반적인 필터는 소음과 고위 필터를 감소시키기 위해 낮은 패스 필터를 포함 합니다. 필터의 선택은 원하는 결과를 달려 있습니다.

연구 및 개발

4개의 필터링을 적용할 때 이미지 크기와 경계효과와 같은 문제를 처리하는 것이 중요합니다. Zero-padding는 4개의 트랜스폼의 정확도를 개량할 수 있고, 창을 치는 기능은 artifacts를 감소시킬 수 있습니다.

OpenCV 및 MATLAB와 같은 소프트웨어 라이브러리는 실용적인 응용 프로그램에 접근 할 수있는 프로세스를 만드는 Fourier Transforms 및 필터 디자인을 수행 할 수있는 기능을 제공합니다.