Howtosignalprocessing
(2D) Transformacja Fouriera jest bardzo klasycznym narzędziem w przetwarzaniu obrazu. Jest to rozszerzenie dobrze znanej transformacji Fouriera dla sygnałów, które rozkładają sygnał na sumę sinusoidów. Tak więc transformacja Fouriera podaje informacje o zawartości częstotliwości obrazu.
- Co mówi nam transformacja Fouriera obrazu?
- Co reprezentuje transformacja Fouriera?
- Co pokazują wykresy transformacji Fouriera?
- Jakie są zalety robienia Fouriera transformacji obrazów?
Co mówi nam transformacja Fouriera obrazu?
Transformacja Fouriera jest ważnym narzędziem przetwarzania obrazu, które służy do rozkładu obrazu na jego składniki sinusoidalne i cosinus. Wyjście transformacji reprezentuje obraz w domenie Fouriera lub częstotliwości, podczas gdy obraz wejściowy jest równoważnym domenem przestrzennym.
Co reprezentuje transformacja Fouriera?
Transformacja Fouriera jest modelem matematycznym, który pomaga przekształcić sygnały między dwiema różnymi domenami, takimi jak sygnał transformujący z domeny częstotliwości do domeny czasowej lub odwrotnie. Fourier Transform ma wiele zastosowań w inżynierii i fizyce, takich jak przetwarzanie sygnałów, radar i tak dalej.
Co pokazują wykresy transformacji Fouriera?
W matematyce transformacja Fouriera jest transformatem matematycznym, który Eigendecomponuje macierz laplacijską wykresu na wartości własne i wektory własne. Analogicznie do klasycznej transformacji Fouriera, wartości własne reprezentują częstotliwości, a wektory własne tworzą tak zwaną podstawę Fouriera.
Jakie są zalety robienia Fouriera transformacji obrazów?
Główną zaletą analizy Fouriera jest to, że bardzo niewiele informacji jest tracone z sygnału podczas transformacji. Transformacja Fouriera utrzymuje informacje o amplitudzie, harmonicznych i fazie i wykorzystuje wszystkie części przebiegu do przetłumaczenia sygnału na domenę częstotliwości.
