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关于空间域到频率域的转换

发布时间:2019-08-21 14:58 来源:未知 编辑:admin

  最近接触数字图像处理,DCT,小波等频域变换,也知道其变换后的结果,但是一直不理解空间域转换到频率域的意义,不明白为什么频率域中的频率是从何而来,是空域中像素值所对应的出现频...

  最近接触数字图像处理,DCT,小波等频域变换,也知道其变换后的结果,但是一直不理解空间域转换到频率域的意义,不明白为什么频率域中的频率是从何而来,是空域中像素值所对应的出现频率吗?还请各位指点迷津,谢谢

  举个简单的例子,假定我们只考虑RGB中的R,我们的图像是一维的,共有2^n个像素,这样,

  低频就对应着这2^n个像素,编号从0到2^n-1,的R颜色值变化的比较慢,即把R作为像素位置的函数画图,图像的波动比较小。

  高频就对应着这2^n个像素,编号从0到2^n-1,的R颜色值变化的比较快,即把R作为像素位置的函数画图,图像的波动比较大。

  低频的极端例子就是所有像素从0到2^n-1,的颜色值都是一个数,比如R=128全程。这样图像就是一条直线,没有一点波动,频率为0.

  高频的极端例子就是所有像素从0到2^n-1,每相邻两点的颜色值都不相同,比如R=0对于所有的奇数像素,而.R=255对于所有的偶数像素,这样周期就是2个像素,频率为2^(n-1)。注意频率只和变化的次数有关,而不是幅度,如果R=1对于所有的偶数像素,频率仍为2^(n-1)。

  所以,频率 衡量的是变化的“快慢”程度。这个“快慢”可以是相对于时间,或相对于空间,取决于问题所定义的度量空间。追问是不是 把像素值对应到平面直角坐标系中 拟合出波形图,像素位为横坐标,纵坐标为像素值?能否再具体解释一下啊 谢谢追答是啊,如果你的问题是空间的像素颜色变化,那就是像素位为横坐标,纵坐标为像素值。然后做傅里叶或者小波分析。如果你的问题是一个时间序列,比如某个信号的时间序列,就是时间为横坐标,纵坐标为信号,然后一样做傅里叶或者小波分析。

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