Fourier Dönüşümü, görüntü onarımı bağlamında temel bir araçtır. Bu makale, uzaysal alan verilerin frekans alanına dönüştürülmesine izin verir ve bir görüntünün farklı bileşenlerini analiz etmek için daha kolay hale getirir.Bu makale, Fourier Dönüşüm teorisinin görüntü kalitesini artırmak için nasıl uygulandığını araştırıyor.
Fourier'in Image Processing'da Dönüştürmesi
Fourier, görüntüyü frekans bileşenlerine dönüştürürken, görüntüyü sinüsoid işlevlerinin toplamı olarak temsil eder. Yüksek frekanslı bileşenler kenarlar ve gürültü gibi hızlı değişikliklerle karşılık gelir, düşük frekanslı bileşenler düzgün bölgelere bağlanırken.Bu ayrım belirli özellikleri artırmak veya baskılamak için hedefli filtrelemeyi kolaylaştırır.
Dörtier Dönüşümü Kullanımı Filtre Tasarımı
Frekans alanında filtreler belirli frekans bileşenlerinin değiştiricisi için bir transfer işlevi yaratıyor. Common filtreler yüksek frekanslı gürültüyü azaltarak, yüksek frekanslı filtreleri ve yüksek frekanslı filtreleri azaltarak, bu işlem kenarları ve ayrıntıları artırır.
Görüntü Restorasyonunda Filtre Türleri
- [FONT=0)Gaussian Filtresi: [Dönetici: [Dönder: 1] Yüksek frekanslar tarafından parlak görüntüler.
- [FONT=0)Butterworth Filtresi: [Dönder:[Dönder: 1 ) Geçiş ve stopband arasında düzgün bir geçiş sağlar.
- [FONT:0)Ideal Filter:[Dönder:[Dönder: 1 ) Sharp cutoff, tamamen geçer veya belirli frekansları engeller.
- [FONT=0)Wiener Filter:[Dönetici:[Dönemli filtre) Doğruyu en aza indirmek için bir Adaptif filtre.