dft图像处理opencv opencv dft函数

本文目录一览：

• 1、常见图像融合算法(图像泊松融合)
• 2、图片处理-opencv-12.图像傅里叶变换
• 3、计算摄影学03——泊松图像编辑
• 4、跟我学Python图像处理丨带你掌握傅里叶变换原理及实现

常见图像融合算法(图像泊松融合)

步骤一：获取前景图像与背景图像。步骤二：设定前景图像在背景图像中需要融合的位置。步骤三：填充A矩阵，用于求解泊松方程。步骤四：构建B矩阵。通过拉普拉斯算子计算前景图像的散度，得到初始B矩阵，并根据边界条件填充边界像素。常见边界条件包括Dirichlet边界与Neumann边界。

本文介绍了三种常见的图像融合算法：alpha融合、金字塔融合以及泊松融合。接下来，我们将逐一详细探讨这三种算法的原理、步骤以及实验结果。Alpha融合Alpha融合是一种将前景图像通过透明度叠加到背景图像上的过程。透明度通常作为图像的第四通道，即alpha掩膜。

本文主要探讨三种常见的图像融合算法：Alpha融合、金字塔融合和泊松融合。这些方法分别通过不同的机制实现图像的融合，以达到理想的视觉效果。Alpha融合基于图像的透明度，通过调整Alpha掩膜将前景与背景融合。其原理是通过[公式] 的归一化处理，决定像素的透明度。实验示例展示如何通过代码实现。

泊松融合则适用于将源图像无缝嵌入目标图像，实现精细融合效果。IHS融合主要用于遥感图像处理，结合多光谱与全色图像信息，生成高空间分辨率与高光谱分辨率的融合图像。PCA融合通过主成分分析降维，应用于遥感图像处理，结合多光谱与全色图像，生成融合图像。

实验效果对比显示，convpyr_small版本在融合处理上与传统FFT版本的泊松重建效果接近，但在图像亮度整理上存在轻微差异。从运行时间上来看，原始版本处理80x40x3图像需42秒，FFT加速版本处理512x512x3图像需250ms，而convpyr_small版本处理相同大小的图像仅需约40ms，展现出明显的速度优势。

图片处理-opencv-12.图像傅里叶变换

1、傅里叶逆变换，是傅里叶变换的逆操作，将频谱图像转换为原始图像的过程。通过傅里叶变换将转换为频谱图，并对高频（边界）和低频（细节）部分进行处理，接着需要通过傅里叶逆变换恢复为原始效果图。频域上对图像的处理会反映在逆变换图像上，从而更好地进行图像处理。

2、OpenCV提供了dft()和idft()函数，分别用于傅里叶变换和逆变换。通过dft()函数实现变换，使用ifftshift()恢复零频率分量位置。在频谱图上，我们使用magnitude()函数计算幅度值，再将其映射到[0， 255]灰度空间以显示图像。最后，通过低通滤波示例展示了如何使用OpenCV库实现图像处理。

3、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）。

4、在Python中，Numpy和OpenCV都提供了实现傅里叶变换的函数。Numpy的fft2()函数可以快速进行二维傅里叶变换，而OpenCV的cvdft()则适用于复数图像。通过这些函数，我们可以观察到图像的频谱分布，并在处理后通过ifft2()或idft()进行逆变换，将频率信息还原为原始图像。

5、掌握Python图像处理中的傅里叶变换：原理与实战想象一下，傅里叶变换就像是一座桥梁，将图像中的时间信息转化为频率世界，这在图像处理中起着至关重要的作用，比如噪声消除和细节强化。在Python的世界里，Numpy的fft模块，特别是np.fft.fft2()函数，就是我们探索这一奥秘的金钥匙。

6、图像是两个参数的函数，通过一组正交函数的线性组合可以将其分解，而傅里叶就是通过谐波函数来分解的。而对于离散傅里叶变换，傅里叶变换的条件是存在的。

计算摄影学03——泊松图像编辑

1、泊松图像编辑是一种在2003年SIGGRAPH会议上介绍的简单方法，通过插值实现两张图片的融合。其核心思想在于利用图片的梯度性质，通过引导的向量场重新计算得到融合图片，以减小边缘处的梯度，使之看起来更为自然。

2、总结来说，泊松图像编辑技术以其自然融合和灵活编辑功能，提供了超越传统方法的图像处理解决方案。它不仅适用于图像合成，还为图像编辑提供了新的可能。欲了解更多细节和实现方法，可关注作者的微信公众号“计算摄影学”，或访问相关GitHub notebook获取更多信息。

3、控制这些波动的统计规律叫做泊松统计，而且相当普遍，在不同的环境中都会遇到。光子数的波动在图像中是可见的噪声泊松噪声，也叫光子散粒噪声（photon shot noise）；示例如图1所示。Shot noise“散弹噪音”一词源于对组成光流的离散光子和组成霰弹枪发射的铅弹流的微小颗粒的类比。

4、单反相机的噪音、动态范围和位深在摄影技术中扮演着重要角色。首先，噪音主要由读取噪音（Read Noise）和光子噪音（Shot Noise）组成，两者在总噪音中占据主导地位。总噪音的平方和等于独立噪音源平方和，读取噪音R和光子射击噪音P的组合决定了信噪比，进而影响图像质量。在RAW数据中，总噪音包括以上所有源。

跟我学Python图像处理丨带你掌握傅里叶变换原理及实现

掌握Python图像处理中的傅里叶变换：原理与实战想象一下，傅里叶变换就像是一座桥梁，将图像中的时间信息转化为频率世界，这在图像处理中起着至关重要的作用，比如噪声消除和细节强化。在Python的世界里，Numpy的fft模块，特别是np.fft.fft2()函数，就是我们探索这一奥秘的金钥匙。

在Python中，Numpy和OpenCV都提供了实现傅里叶变换的函数。Numpy的fft2()函数可以快速进行二维傅里叶变换，而OpenCV的cvdft()则适用于复数图像。通过这些函数，我们可以观察到图像的频谱分布，并在处理后通过ifft2()或idft()进行逆变换，将频率信息还原为原始图像。

书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。

实验原理离散傅里叶变换(DFT)和卷积是信号处理中两个最基本也是最常用的运算，它们涉及到信号与系统的分析与综合这一广泛的信号处理领域。实际上卷积与DFT之间有着互通的联系：卷积可化为DFT来实现，其它的许多算法，如相关、滤波和谱估计等都可化为DFT来实现，DFT也可化为卷积来实现。