跟我学Python图像处理丨傅里叶变换之高通滤波和低通滤波
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作业君是个傲娇的东西
2024-12-01 02:57:16
首先，高通滤波并非直接观察图像频率，而是通过修改频率实现图像增强、去噪、边缘检测等任务。高通滤波器工作原理类似于一张渔网，筛选出高频成分，如草原图像中的边缘信息，而低频部分则被保留。例如，通过对“Lena”图像进行高通滤波，边缘部分将被突出，对比度可能下降，但边缘轮廓清晰可见。
相反，低通滤波器则关注低频，衰减高频，常用于模糊图像，如高斯模糊。在“Lena”图的频谱中，低通滤波器会保留中心低频区域，其余高频部分替换为0，从而产生模糊效果。构建低通滤波器的矩阵代码是实现这一过程的关键。
通过以上两种滤波，我们能得到两种不同的图像效果。高通滤波后的“Lena”图像突出边缘，而低通滤波后的图像则显得模糊。理解并熟练运用这些技术，可以有效提升图像处理的精度和艺术效果。
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