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傅里叶变化在图像处理里的重要作用

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发表于 2021-1-12 20:37:03 | 显示全部楼层 |阅读模式
作了几个个人猜测,
1. 常见的数字视频设备的分辨率的尺寸,都是2的次方。
2. 基于图像处理的dsp,fpga,cuda,要解决FFT快速傅里叶优化和加速。
3. 视频压缩和解码是基于FFT

我在研究匹配算法的时候看到,不管是哪一种方式,都是用目标,在整个画面里面作运算。
遍历整个画面,是图像运算的基本动作。
想起之前的卷积(其实是相关),也是这样类似的动作,一个‘核’在整个画面‘游走’。
这个运算量不小阿。没有人介绍这个部分是怎么处理的。

从opencv底层代码分析,其实并没有想象中的4层循环,甚至都没有循环。
时域里面的全局遍历被转换到频域里面的乘法了。
卷积(相关),等于傅里叶后的乘法。这个是用公式推出来的结论,不好理解。
我自己直观点的观测方法是,频域里面的动作其实都是针对全局的,不管是高频滤波去噪还是
低频滤波去背景算边缘。

所以dft,离散傅里叶太重要了。




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 楼主| 发表于 2021-1-12 20:41:58 | 显示全部楼层
opencv里面提供了6种基于灰度的匹配方法,其在第3种,结果是错误的,好像很多人测试都发现这个情况。
代码里面第三种是dft之后,再对结果进行了一次dft,
相当于对傅里叶变化后的结果,再次进行了一次傅里叶变化。
比较奇怪,没有理解原因。
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