数字图像处理应用实例 傅立叶变换在图像处理中的作用？

傅立叶变换在图像处理中的作用？

在二维傅立叶变换在数字图像处理中的应用中，最常用的是用FFT将卷积运算转换成乘积运算，然后用IFFT得到结果，从而提高卷积运算的速度；在一些具体的算法中，傅立叶变换有着更神奇的功能，如对于对比度较浅的污点，利用傅立叶变换的相图用相机拍摄图像后，可以增强图像中对比度较差污点部分的对比度，有利于后期处理；然后利用傅里叶变换对图像上的周期条纹、周期网格等背景进行滤波；在数字图像处理中，傅里叶变换在滤除噪声方面的作用不是特别强，特别是在数字图像处理中，设置滤波的阈值是不合理的，但是会产生振铃效应会降低图像质量。因此，小波变换作为傅里叶变换的一种升级，可以用于噪声滤波和数字图像压缩。二维傅里叶变换的另一个应用是利用卷积响应法来识别图像中的目标物体。然而，由于傅立叶变换的特殊性，在频域中准确定位的目标无法在空域中定位。因此，这种方法只能判断图像中是否有物体，而不能知道物体的确切位置。因此，这种方法不如模板匹配方法流行。一维傅立叶变换在数字图像处理和识别中有很好的应用，它可以克服目标旋转、缩放等因素的影响。具体方法是对目标物体进行分割和提取，得到物体的边缘轮廓。边缘轮廓是端到端连接的。用中心建立的极坐标展开轮廓曲线实际上是一种一维信息，对信号进行傅立叶变换，提取傅立叶变换的特征进行识别。一般来说，傅立叶变换在数字图像处理中有着广泛的应用，特别是对于一些打包的算法库。虽然使用FFT进行优化对用户来说是不可见的，但在运算速度的优化中或多或少会有FFT效应。

ifftshift在数字图像处理中是什么意思？

通过FFT获得的图像光谱在默认情况下不是中心对称的（因为快速傅立叶变换）。通常，我们需要使用FFT移位法使其中心对称。这样，当我们IFFT时，得到的数据将与以前的实际数据不同，因此需要添加ifftshift来恢复

数字图像处理应用实例 图像傅里叶变换原理 对图像进行傅里叶变换

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