傅立葉變換在圖像處理中的作用？在二維傅立葉變換在數(shù)字圖像處理中的應(yīng)用中，最常用的是用FFT將卷積運算轉(zhuǎn)換成乘積運算，然后用IFFT得到結(jié)果，從而提高卷積運算的速度；在一些具體的算法中，傅立葉變換有著更

傅立葉變換在圖像處理中的作用？

在二維傅立葉變換在數(shù)字圖像處理中的應(yīng)用中，最常用的是用FFT將卷積運算轉(zhuǎn)換成乘積運算，然后用IFFT得到結(jié)果，從而提高卷積運算的速度；在一些具體的算法中，傅立葉變換有著更神奇的功能，如對于對比度較淺的污點，利用傅立葉變換的相圖用相機(jī)拍攝圖像后，可以增強(qiáng)圖像中對比度較差污點部分的對比度，有利于后期處理；然后利用傅里葉變換對圖像上的周期條紋、周期網(wǎng)格等背景進(jìn)行濾波；在數(shù)字圖像處理中，傅里葉變換在濾除噪聲方面的作用不是特別強(qiáng)，特別是在數(shù)字圖像處理中，設(shè)置濾波的閾值是不合理的，但是會產(chǎn)生振鈴效應(yīng)會降低圖像質(zhì)量。因此，小波變換作為傅里葉變換的一種升級，可以用于噪聲濾波和數(shù)字圖像壓縮。二維傅里葉變換的另一個應(yīng)用是利用卷積響應(yīng)法來識別圖像中的目標(biāo)物體。然而，由于傅立葉變換的特殊性，在頻域中準(zhǔn)確定位的目標(biāo)無法在空域中定位。因此，這種方法只能判斷圖像中是否有物體，而不能知道物體的確切位置。因此，這種方法不如模板匹配方法流行。一維傅立葉變換在數(shù)字圖像處理和識別中有很好的應(yīng)用，它可以克服目標(biāo)旋轉(zhuǎn)、縮放等因素的影響。具體方法是對目標(biāo)物體進(jìn)行分割和提取，得到物體的邊緣輪廓。邊緣輪廓是端到端連接的。用中心建立的極坐標(biāo)展開輪廓曲線實際上是一種一維信息，對信號進(jìn)行傅立葉變換，提取傅立葉變換的特征進(jìn)行識別。一般來說，傅立葉變換在數(shù)字圖像處理中有著廣泛的應(yīng)用，特別是對于一些打包的算法庫。雖然使用FFT進(jìn)行優(yōu)化對用戶來說是不可見的，但在運算速度的優(yōu)化中或多或少會有FFT效應(yīng)。