OpenCV图像处理(十五)傅里叶频谱图的一点理解
1、傅里叶变换之后，频谱图有几个特点：① 中心点是原图整幅图像的平均灰度，频率为0，从图像中心向外，频率增高。即中心对应低频，外围对应高频。②如果原图中有明显的横纹（竖纹），那么频谱图中就会有鲜明的竖线（横线）。2、通过控制傅里叶频谱中某些点，再观察变换回原图的状态，就能有一个比较...
为什么离散傅里叶变换的频谱是周期性的?
离散周期信号的离散傅里叶级数的频谱是周期性的，因为时域的连续对应于频率的非周期，时域的离散对应于频率的周期。时域描述数学函数或物理信号对时间的关系。例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。若考虑离散时间，时域中的函数或信号，在各个离散时间点的数值均为已知。若考虑连续时间，则函数...
傅里叶变换后和离散余弦变换后能量分布有什么不同?
傅里叶变换是一种线性变换，将时域信号转换到频域，将时域的加和变为频域的乘积，其输出是复数，具有频率和幅度两个参数。傅里叶变换后得到的频谱可以反映信号的频率成分，但无法保留信号的时间信息。离散余弦变换是一种实数变换，将信号从时域转换到频域，输出是实数，只能表示信号的幅度，无法表示信号的...
如何理解图像傅里叶变换的频谱图?
对于周期信号来说，因为确实可以提取出某些频率的正弦波成分，所以其加权不为零——在幅度谱上，表现为无限大——但这些无限大显然是有区别的，所以我们用冲激函数表示。傅里叶变换的实质是将一个信号分离为无穷多多正弦\/复指数信号的加成，也就是说，把信号变成正弦信号相加的形式——既然是无穷多个信号...
傅里叶变换后为什么要频谱中心化
图像中心化：对一幅原图像进行傅立叶变换的结果，原点在窗口的左上角，即变换后的直流成分位于左上角，低频成分分布在窗口的四角。为了便于分析，通常采用平移技术使直流成分位于窗口中心，即变换后的坐标原点移到窗口中心，因而围绕坐标中心是低频，向外是高频分量。
数字图像处理,傅里叶变换后的频谱对应图像四角亮?为什么?后续还有问题...
也就是说，傅立叶变换提供另外一个角度来观察图像，可以将图像从灰度分布转化到频率分布上来观察图像的特征。书面一点说就是，傅里叶变换提供了一条从空域到频率自由转换的途径。另外，关于变换后频谱图像是四角亮的问题，主要是因为变换后的四角位置刚好对应着图像的低频成分，而一般来说图像的能量都...
离散时间傅里叶变换的定义
简称：DTFT，是傅里叶变换的一种。它将以离散时间nT，其中，T为采样间隔，作为变量的函数变换到连续的频域，即产生这个离散时间信号的连续频谱，值得注意的是这一频谱是周期的。离散时间傅里叶变换的性质：1、周期性；2、线性性；3、共轭对称性；4、卷积特性；5、相乘特性；6、对偶性。
傅立叶变换和傅立叶级数求出的频谱函数有什么区别和联系
傅里叶级数是不连续的傅里叶变换，即傅里叶级数得到的频谱图是不连续的、而傅里叶变换得到的频谱图是连续的这是由它们变换的原函数决定的，当原函数是周期函数时，得到的是傅里叶级数，周期无限大即为非周期函数时得到的是连续频谱图
数字图像傅里叶变换频谱中中心亮点的来源?
图像经过傅里叶变换后直流分量都集中到图像的四个角上，再经过中心平移处理就从四个角上移到了频谱的中心区域，具体你可以看一下matlab中的fftshift函数的说明
离散傅里叶变换的注意事项
采样频率和分辨率的选择：在应用离散傅里叶变换时，采样频率和分辨率的选择非常关键。过高的采样频率可能会导致数据的冗余和处理效率下降；而过低的采样频率可能会丢失某些重要的信息成分。分辨率与采样频率密切相关，选择合适的分辨率可以有效地提取信号的频率特征。在实际应用中，需要根据信号特性和处理需求来...
