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傅里叶变换去噪
傅里叶变换
有哪些具体的应用
答:
傅里叶变换
具体的应用如下:1、图像压缩,可以直接通过傅里叶系数来压缩数据,常用的离散余弦变换是
傅立叶变换
的实变换,傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和,连续情况下要求原始信号在一个周期内满足绝对可积条件;2、图像增强与图像
去噪
,绝大部分噪音都是图像的高频分量...
...2.简要地说明利用
傅里叶变换
进行图像
去噪
的方法。
答:
图像噪声包含高频信号分量。
通过傅里叶变换,将图像变换到频域上。在频域上通过低通滤波,可以滤到高频噪声
。基本思路都很类似。即,如果一些数据在一个域里面不好处理,就把它变换到等效的另外一个域里处理。
matlab中给信号加入白噪声,如何利用
傅里叶变换去噪
答:
小波的阈值
去噪
效果比较好。可以调用wden函数,比较简单 本题中前面改一下比较直观,可以把原始信号输出来subplot(2,2,1)后面去噪信号subplot(2,2,2)频谱图subplot(2,2,3)后面可加程序 xd=wden(x,'rigrsure','s','sln',5,'sym8');subplot(2,2,4);plot(xd);title('去噪信号');er...
傅里叶变换
在图像处理中的应用
答:
1.图像增强与图像
去噪
绝大部分噪音都是图像的高频分量,通过低通滤波器来滤除高频——噪声; 边缘也是图像的高频分量,可以通过添加高频分量来增强原始图像的边缘。2.图像分割之边缘检测提取图像高频分量。3.图像特征提取:形状特征:
傅里叶
描述子。纹理特征:直接通过傅里叶系数来计算纹理特征。其他特征:...
求 一维信号 的
傅里叶变换 去噪
程序 matlab 写的
视频时间 200:30
傅里叶变换
在生活中的应用有哪些
答:
印象中,
傅立叶变换
在图像处理以下几个话题都有重要作用:1.图像增强与图像
去噪
绝大部分噪音都是图像的高频分量,通过低通滤波器来滤除高频——噪声; 边缘也是图像的高频分量,可以通过添加高频分量来增强原始图像的边缘;2.图像分割之边缘检测提取图像高频分量3.图像特征提取:形状特征:傅里叶描述子纹理...
图片处理-opencv-12.图像
傅里叶变换
答:
”
傅里叶变换
可以应用于图像处理中,经过对图像进行变换得到其频谱图。从谱频图里频率高低来表征图像中灰度变化剧烈程度。图像中的边缘信号和噪声信号往往是高频信号,而图像变化频繁的图像轮廓及背景等信号往往是低频信号。这时可以有针对性的对图像进行相关操作,例如图像除噪、图像增强和锐化等。Numpy中的...
傅里叶变换
的意义和理解
答:
傅立叶变换
在以下几个方面有重要作用:1.图像增强与图像
去噪
绝大部分噪音都是图像的高频分量,通过低通滤波器来滤除高频——噪声; 边缘也是图像的高频分量,可以通过添加高频分量来增强原始图像的边缘;2.图像分割之边缘检测 提取图像高频分量 3.图像特征提取:形状特征:傅里叶描述子 纹理特征:直接...
傅里叶变换
之理论基础
答:
傅里叶变换
的目的,就是为了将图像从空域转换到频域,并在频域内实现对图像内特定对象的处理,然后再对经过处理的频域图像进行逆傅里叶变换得到空域图像。 傅里叶变换在图像处理领域发挥着非常关键的作用,可以实现图像增强、图像
去噪
、边缘检测、特征提取、图像压缩和...
频谱
变换
是什么意思?
答:
第二种方法是小波变换。小波变换可以将一段信号分解为不同尺度和不同频率的小波信号,它可以将信号的局部特征以及整体特征同时捕捉到。小波变换的应用包括图像压缩、信号
去噪
、图像分割等。第三种方法是快速
傅里叶变换
。快速傅里叶变换是一种高效的傅里叶变换算法,它可以在计算复杂度上达到O(n log n)...
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