** 介绍图像的滤波以及常用的滤波算子图像滤波的作用是在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理的重要一步，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。空间域和频率域的滤波器一般分为四种：低通滤波器： 只允许通过低频信号，衰减高频信号。高通滤波器：只允许通过高频信号，衰减低频信号。带阻滤波器：衰减一定频率范围内的信号，允许低于某个阈值或高于另一个阈值的
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2024-03-18 11:33:05
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# Python OpenCV 频域滤波实现
## 介绍
在本文中，我将向你介绍如何使用Python和OpenCV库实现频域滤波。频域滤波是一种图像处理技术，通过对图像的频率域进行操作来改变图像的特征。我们将使用OpenCV库中的DFT（离散傅里叶变换）函数来进行频率域滤波。
## 步骤
下面是实现Python OpenCV频域滤波的步骤：
| 步骤 | 操作 |
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原创
2024-01-27 09:19:34
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0.数字图像处理中卷积数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘，然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像上像素的灰度值，并最终滑动完所有图像的过程。 这张图可以清晰的表征出整个卷积过程中一次相乘后相加的结果：该图片选用3*3的卷积核，卷积核内共有九个数值，所以图片右上角公式中一共有九行
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2024-10-25 13:25:10
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下面是频域滤波示例程序：在本程序中，共有五个自定义函数，分别是：1. myMagnitude（），在该函数中封装了Opencv中的magnitude函数，实现对于复数图像的幅值计算。2. dftshift()，该函数实现对图像四个象限的对角互换，相当于MatLab中 fftshift（），将频谱的原点（0，0）移到图像中心。示例1中采用了该函数实现了频谱图中心化。3. srcCentralized
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2023-06-17 17:02:39
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一、概述 图像的傅里叶变换及其两个重要的度量：幅度谱和相位谱。了解两个重要的概念：低频和高频。低频指的是图 的傅里叶变换
“
中心位置
”
附近的区域。注意，如无特殊说明，后面所提到的图像的傅里叶变换都是中心化后的。高频随着到“
中心位置
”
距离的增加而增加，即傅里叶变换中心位置的外围区域，这里的“
中心位置
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2024-02-05 15:46:12
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滤波原理简而言之，图像的同态滤波是基于以入射光和反射光为基础的图像模型上的，如果把图像函数F(x,y)表示为光照函数，即照射分量i(x,y)与反射分量r(x,y)两个分量的乘积，那么图像的模型可以表示为F(x,y)= i(x,y)*r(x,y)。通过对照射分量i(x,y)和反射分量r(x,y)的研究可知，照射分量一般反映灰度的恒定分量，相当于频域中的低频信息，减弱入射光就可以起到缩小图像灰度范围的
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2024-03-07 17:18:37
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一、低通滤波器1、频域、空域 有些图像含有大片强度值几乎不变的区域，而有些图像灰度级的强度值在整幅图像上的变化很大，忽高忽低。由此产生一种描述图像特性的方式，即观察上述变化的频率，这种特征称为频域。通过观察灰度分布来描述图像特征的，称为空域。因为图像是二维的，因此频率有垂直频率和水平频率。2、滤波器 在频域分析的框架下，滤波器是一种放大图像中某些频段，同时滤掉或者减弱其他频段的算子。3、低通滤波器
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2024-05-22 20:48:05
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本文主要涉及到五种滤波方法，包括三种线性滤波器和两种非线性滤波器。 1. 线性滤波器 - 方框滤波 - 均值滤波 - 高斯滤波 2. 非线性滤波器 - 中值滤波 - 双边滤波器线性滤波器图像滤波可以表示为如下的公式： g(x,y)=∑k,lf(x+k,y+l)g(k,l) 其中g(k,l)称为核，通过构造核可以实现线性滤波方法方框滤波方框滤波器的核为： α⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢11⋮111
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2023-10-08 21:33:29
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在很多情况下，比如在噪声是散粒噪声而不是高斯噪声时（图像偶尔会出现很大的值的时候），在这种情况下，用高斯滤波器对图像进行模糊的话，噪声是不会被去除的，它们只是转换为更为柔和但仍然可见的散粒。而用非线性滤波会更好些。 1、中值滤波（Median filter）——medianBlur函数 该方法在去除脉冲噪声、斑点噪声（speckle noise）、椒盐噪声（
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2024-07-27 11:06:49
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文章目录一、实验设计1、滤波前的准备2、函数设计二、实验过程三、结果分析 一、实验设计实验前的准备：傅里叶变换及反变换 opencv示例解读。1、滤波前的准备进行傅里叶逆变换需要知道原复数的实部和虚部，但是傅里叶变换后的图像显示的是幅度谱，也就是说要从显示在屏幕上的频域图像直接变回空域是做不到的（因为不知道它的实部和虚部）。所以为了能够进行傅里叶逆变换，我们必须保存傅里叶正向变换的中间值，就是实
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2024-05-10 18:55:35
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文章目录前言一、理想低通滤波器（ILPF）二、代码三、说明 前言数字图像处理c++ opencv（VS2019 opencv4.53）持续更新一、理想低通滤波器（ILPF） 通过设置频率半径，半径内的频率大小不变，半径外的频率置为0，即保留了低频区，滤除了高频区，达到滤波的目的。二、代码主代码：#include<iostream>
#include<opencv2/opencv
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2024-06-28 05:38:40
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首先写一下对图像频率的一些理解：简单一点说，图像中的高频分量，指的是图像强度（亮度/灰度）变化剧烈的地方，也就是我们常说的边缘（轮廓）；图像中的低频分量，指的是图像强度（亮度/灰度）变换平缓的地方。那么保留高频就是高通滤波器（边缘提取），保留低频就是低通录波器（图像平滑）。高斯滤波器可以使图像边缘变得平滑，它是一种低通滤波器。高斯滤波高斯滤波器是一种线性滤波器，能够有效的抑制噪声，平滑图像。而高斯
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2024-02-18 20:27:43
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm第17章 图像分割与提取在图像处理的过程中，经常需要从图像中将前景对象作为目标图像分割或者提取出来。例如，在视频监控中，观测到的是固定背景下的视频内容，而我们对背景本身并无兴趣，感兴趣的是背景中出现的车辆、行人或者其他对象。我们希望将这些对象从视频中提取出来，而忽略那些没有对象进入背景的视频内
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2024-06-04 23:13:46
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图像处理中，对于图像增强有多种技术，主要分为空域增强技术以及频域增强技术。空域增强中，对于细节的强化有拉普拉斯锐化，对于整体图像的有直方图归一化，gamma变换，log变换等。而在频域增强中，以同态滤波为主。 对于一幅图像，以轮廓为代表的细节主要集中在高频部分，因此，对于图像的增强，对于图像效果的强化主要是以增强高频为主。同
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2024-07-25 21:50:32
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写在前面： 刚开始接触数字图像处理频率域滤波时，很是陌生，感觉这个技术使用范围很窄，不如空域直接处理来的实在，最近看书发现有些情况又不得不在频率域中进行操作，个人感觉图像的复原与重建就是最大的应用点。特此实现一些基本的频率域滤波操作为后学习打下基础…1. 频率域滤波步骤前处理： 包括对图像边界填充，使之达到OpenCV傅里叶变换最佳尺寸，然后就是将乘以，使傅里叶变换位于填充后图像大小的频率矩形的中
1.均值滤波器 均值滤波是在空域中进行相应的操作，在滤波的过程中选定一个模板，图像中每一点的像素值都由这个模板中所有点的像素值的均值代替。均值滤波公式为：
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2024-01-26 10:09:22
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LTSPICE 仿真信号频谱
01 LTspice 仿真数据一、前言 昨天，使用LTspice测试了文氏桥正弦波振荡电路， 对其产生的震荡信号分析其震荡频率。 将LTspice仿真数据存储进行分析。 LTspice导出的数据包括有采样时间和波形。 采样时间从 0s 到 5s， 数据个数为 50060. 可以看到采样时间间隔大约为 10微秒， 但又不是完全一致。 下面对L
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2024-03-24 09:25:16
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数字图像的频域处理实验目的： 1．强化理解频域滤波器的作用。 2．设计不同的滤波器，并对图像处理结果进行分析。实验内容和要求: 1．验证从空间滤波器获得频率域滤波器，并用转换后的滤波器实现频域滤波。（平滑、锐化的空间滤波器至少各选一种） 2．在频域中直接生成滤波器： 1)分别采用理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器和高斯低通滤波器，截止频率自选，再做反变换，观察不同的截止频率下采用不同低通滤波器得到
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2024-06-05 09:30:09
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简介数据集下载数据集从https://www.kaggle.com/c/freesound-audio-tagging/data下载，不过数据量比较大(7GB)，且需要Kaggle帐号登录，建议从浏览器开始下载，然后复制链接，扔到迅雷里面下载。数据分为：train.csv描述了每个wav文件对应的ID，以及它的分类，还有该分类标注是否经过人工审查，大致如下：fname,label,manually
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2024-08-04 17:28:44
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数字图像处理之频域处理（2）（一）在频域中直接生成滤波器（1）建立网格数组以实现频域滤波器（2）频域低通（平滑）滤波器（3）线框及表面绘制（二）高通（锐化）频域滤波器（三）选择性滤波（1）带通和带阻滤波器（2）陷波带阻和陷波带通滤波器 （一）在频域中直接生成滤波器（1）建立网格数组以实现频域滤波器在这篇博客中，主要写的是循环对称滤波器，它们是由距滤波器中心点的距离的不同函数规定的。为实现这些滤波
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2024-05-31 14:57:55
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