图像频谱图

来源:互联网 发布:visual c#是c语言吗 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 03:12
不同频率信息在图像结构中有不同的作用。图像的主要成分是低频信息,它形成了图像的基本灰度等级,对图像结构的决定作用较小;中频信息决定了图像的基本结构,形成了图像的主要边缘结构;高频信息形成了图像的边缘和细节,是在中频信息上对图像内容的进一步强化。

用傅里叶变换可以得到图像的频谱图:

图像频率的理解

    上面的图像左边是原图,右边是频谱图

 

•       图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度。如:大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域,对应的频率值很低;而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域,对应的频率值较高。

 

         对图像而言,图像的边缘部分是突变部分,变化较快,因此反应在频域上是高频分量图像的噪声大部分情况下是高频部分图像平缓变化部分则为低频分量。也就是说,傅立叶变换提供另外一个角度来观察图像,可以将图像从灰度分布转化到频率分布上来观察图像的特征。

       对图像而言,空间频率是指单位长度内亮度(也指灰度)作周期性变化的次数。是图像中灰度变化剧烈程度的指标,也可以理解为灰度在平面空间上的梯度。

•        图像进行二维傅立叶变换得到频谱图,就是图像梯度的分布图,当然频谱图上的各点与图像上各点并不存在一一对应的关系,即使在不移频的情况下也是没有。傅立叶频谱图上我们看到的明暗不一的亮点实际是上图像上某一点与邻域点差异的强弱,即梯度的大小,也即该点的频率的大小(可以这么理解,图像中的低频部分指低梯度的点,高频部分相反)。

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