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Die (2D) Fourier -Transformation ist ein sehr klassisches Werkzeug in der Bildverarbeitung. Es ist die Erweiterung der bekannten Fourier -Transformation für Signale, die ein Signal in eine Summe von Sinusoiden zersetzen. Die Fourier -Transformation gibt also Informationen über den Frequenzinhalt des Bildes.
- Was sagt uns die Fourier -Transformation eines Bildes??
- Was repräsentiert die Fourier -Transformation?
- Was zeigen Fourier -Transformationsdiagramme?
- Was sind die Vorteile der Aufnahme von Fourier -Transformationen von Bildern?
Was sagt uns die Fourier -Transformation eines Bildes??
Die Fourier -Transformation ist ein wichtiges Bildverarbeitungswerkzeug, mit dem ein Bild in seine Sinus- und Cosinus -Komponenten zerlegt wird. Die Ausgabe der Transformation repräsentiert das Bild im Fourier- oder Frequenzbereich, während das Eingabebild das räumliche Domänenäquivalent ist.
Was repräsentiert die Fourier -Transformation?
Fourier -Transformation ist ein mathematisches Modell, das die Transformation der Signale zwischen zwei verschiedenen Domänen hilft. Fourier -Transformation hat viele Anwendungen in Engineering und Physik wie Signalverarbeitung, Radar usw.
Was zeigen Fourier -Transformationsdiagramme?
In der Mathematik ist die Graph Fourier -Transformation eine mathematische Transformation, die die Laplace -Matrix eines Diagramms in Eigenwerte und Eigenvektoren bezieht. Analog zur klassischen Fourier -Transformation repräsentieren die Eigenwerte Frequenzen und Eigenvektoren bilden eine sogenannte Graph Fourier -Basis.
Was sind die Vorteile der Aufnahme von Fourier -Transformationen von Bildern?
Der Hauptvorteil der Fourier -Analyse besteht darin, dass während der Transformation nur sehr wenig Informationen aus dem Signal verloren gehen. Die Fourier -Transformation behält Informationen zu Amplitude, Harmonischen und Phase bei und verwendet alle Teile der Wellenform, um das Signal in die Frequenzdomäne zu übersetzen.
