在本文中，我们将探讨如何使用 Python 实现 DCT（离散余弦变换）来分离图像的高频分量和低频分量。这一技术在图像处理、数据压缩以及特征提取等领域得到了广泛的应用。通过 DCT，我们能够有效地将图像信号分解为频率成分，从而对图像的不同特征进行分析和处理。接下来，我将详细介绍相关的技术原理、架构解析、源码分析、应用场景以及扩展讨论。
### 背景描述
DCT 在图像处理中的应用历史可以追溯到
总得来说，低频分量（低频信号）代表着图像中亮度或者灰度值变化缓慢的区域，也就是图像中大片平坦的区域，描述了图像的主要部分。。高频分量（高频信号）对应着图像变化剧烈的部分，也就是图像的边缘（轮廓）或者噪声以及细节部分。 之所以说噪声也对应着高频分量，是因为图像噪声在大部分情况下都是高频的。 低频分量：主要对整幅图像强度的综合度量。高频分量：主要是对图像边缘和轮廓的度量。而人眼对高频分量比较敏感。
转载
2024-07-08 13:14:58
90阅读
1、小波变换、傅里叶变换傅里叶变换把无限长的三角函数作为基函数： 这 个基函数会伸缩、会平移（其实是两个正交基的分解）。缩得窄，对应高频；伸得宽，对应低频。然后这个基函数不断和信号做相乘。某一个尺度（宽窄）下乘出来 的结果，就可以理解成信号所包含的当前尺度对应频率成分有多少。于是，基函数会在某些尺度下，与信号相乘得到一个很大的值，因为此时二者有一种重合关系。 那么我们就知道信号包含多少该频率的成分
转载
2024-01-04 16:28:28
143阅读
什么是频谱? 频谱图的横坐标和纵坐标分别表示什么意思？横坐标是时间，纵坐标是幅度（电平）。时域（时间域）——自变量是时间,即横轴是时间,纵轴是信号的变化。其动态信号x（t）是描述信号在不同时刻取值的函数。 频域（频率域）——自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。频谱图描述了信号的频率结构及频率与该频率信号幅度的关系。 对信号进行时域分析时，有
转载
精选
2015-01-28 15:48:48
5119阅读
频率分辨率——FFT以及谱估计 |字号 订阅
解释一：频率分辨率可以理解为在使用DFT时，在频率轴上的所能得到的最小频率间隔f0=fs/N=1/NTs=1/T,其中N为采样点数，fs为采样频率，Ts为采样间隔。所以NTs就是采样前模拟信号的时间长度T，所以信号长度越长，频率分辨率越好。是不是采样点数越多，频率分辨力提高了呢？
转载
2023-11-10 22:40:13
546阅读
首先你得先搞清一个问题，如果你想把一个信号发射出去，这个信号必须是高频信号，低频信号传不远，我们的声音也好，图像、视频也好往往都是低频信号，要想发射，你首先把它变成高频信号，这个过程就叫调制。
Video Super-Resolution With Convolutional Neural Networks摘要：卷积神经网络（CNN）是一种特殊的深度神经网络（DNN）。迄今为止，它们已成功应用于图像超分辨率（SR）以及其他图像恢复任务。在本文中，我们考虑了视频超分辨率问题。我们提出了一种在视频的空间和时间维度上训练的CNN，以提高其空间分辨率。连续帧经过运动补偿并用作CNN的输入，CNN
转载
2023-12-18 22:57:44
74阅读
图像的低频高频信息
<!--more-->
图像的频率：灰度值变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。
（1）什么是低频?
低频就是颜色缓慢地变化,也就是灰度缓慢地变化,就代表着那是连续渐变的一块区域,这部分就是低频. 对于一幅图像来说，除去高频的就是低频了，也就是边缘以内的内容为低频，而边缘内的内容就是图像的大部分信息，即图像的大致概貌和轮廓，是图像的近似信息。
（2）什
原创
2023-05-15 22:03:07
1552阅读
图像的频率：灰度值变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。（1）什么是低频? 低频就是颜色缓慢地变化,也就是灰度缓慢地变化,就代表着那是连续渐变的一块区域,这部分就是低频. 对于一幅图像来说，除去高频的就是低频了，也就是边缘以内的内容为低频，而边缘内的内容就是图像的大部分信息，即图像的大致概貌和轮廓，是图像的近似信息。（2）什么是高频?反过来,&nbs
图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域关注的一个热点，图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离
转载
2024-07-26 08:42:14
50阅读
# 提取图像的红色分量——Python实现
在图像处理领域，提取图像的特定颜色分量是一项常见且重要的操作。本文将介绍如何使用Python提取图像中的红色分量，并提供详细的代码示例。
## 什么是颜色分量？
RGB（红色、绿色、蓝色）颜色模型是计算机图像处理中最常用的模型。每种颜色可用三个分量来表示，例如，图像中每个像素的颜色值由红、绿、蓝三部分的强度决定。红色分量指的是图像中每个像素的红色强
总得来说，低频分量（低频信号）代表着图像中亮度或者灰度值变化缓慢的区域，也就是图像中大片平坦的区域，描述了图像的主要部分。高频分量（高频信号）对应着图像变化剧烈的部分，也就是图像的边缘（轮廓）或者噪声以及细节部分。 之所以说噪声也对应着高频分量，是因为图像噪声在大部分情况下都是高频的。 低频分量：主要对整幅图像强度的综合度量。高频分量：主要是对图像边缘和轮廓的度量。而人眼对高频分量比较敏感。
离散傅里叶变换(DFT)的输入是一组离散的值，输出同样是一组离散的值。在输入信号而言，相邻两个采样点的间隔为采样时间Ts。在输出信号而言，相邻两个采样点的间隔为频率分辨率fs/N，其中fs为采样频率，其大小等于1/Ts，N为输入信号的采样点数。这也就是说，DFT的频域分辨率不仅与采样频率有关，也与信号的采样点数有关。那么，如果保持输入信号长
转载
2024-08-15 17:58:35
25阅读
我们需要 exifread 库，这个就是用来提取 GPS 信息的。直接 pip install exifread 来安装就好了。我用前段时间朋友在三亚拍的这个骆驼照片来做个演示，看看能不能定位到三亚。【用的是 iphone 手机拍摄的，其它的手机是否能提取出 GPS 信息需要大家来试试】注：如果图片被压缩了的话会破坏里面的二进制信息，肯定就不能提取了哦！ 如果程序运行报 KeyError: '纬度
转载
2023-08-04 12:59:58
55阅读
图像的频率（1）定义：该图像灰度值变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。（2）低频： 低频就是颜色缓慢地变化,也就是灰度缓慢地变化,就代表着那是连续渐变的一块区域,这部分就是低频. 对于一幅图像来说，除去高频的就是低频了，也就是边缘以内的内容为低频，而边缘内的内容就是图像的大部分信息，即图像的大致概貌和轮廓，是图像的近似信息。低频信息（低
本文演示代码用于滤出图像中的低频信号。import numpy as npfrom PIL import Imagefrom numpy.fft import fft, ifftdef f...
原创
2023-06-09 19:18:20
120阅读
# 基于傅里叶变换提取图像高频与低频信息
傅里叶变换是一种强大的数学工具，能够将信号从时域转换到频域。应用于图像处理时，傅里叶变换可以帮助我们提取图像中的高频和低频信息。这些信息在图像压缩、去噪以及特征提取等领域中具有重要意义。本文将使用PyTorch演示如何通过傅里叶变换分离图像的高频和低频部分，并提供相关代码示例。
## 1. 了解高频与低频信息
在频域中，低频信息通常包含图像的基本轮廓
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: 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
转载
2023-08-01 19:35:12
1120阅读
点赞
目录1. 高频2. 低频3. 举例说明1. 高频简单地说，图像信号中的高频分量，指白纸就是低频信号。...
原创
2022-07-18 21:26:14
1814阅读
文章目录无向图的连通性有向图的连通性 包括无向图的连通性和有向图的连通性：无向图的连通性指的是一个无向图是否为连通图；有向图的连通性指的是一个有向图是否为强连通图、单项连通图、弱连通图；强连通图、连通图、单向连通图三者之间的关系是，强连通图必然是单向连通的，单向连通图必然是弱连通图。无向图的连通性连通图是无向图的一个概念：在无向图中，若从顶点 到顶点 有路径，则称顶点 与 如果图中任意一对
转载
2023-08-20 10:19:28
148阅读
