Opencv 基于傅里叶变换的图片滤波处理
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Opencv 基于傅里叶变换的图片滤波处理相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
cv::Mat CfilterDlg::IFFT(cv::Mat grayImage)
// 将图像拓展到傅里叶变换的最佳尺寸
int row = cv::getOptimalDFTSize(grayImage.rows);
int col = cv::getOptimalDFTSize(grayImage.cols);
// 将扩展后的尺寸设置为0
cv::Mat padded;
copyMakeBorder(grayImage, padded, 0, row - grayImage.rows, 0, col - grayImage.cols, cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar::all(0));
// 傅里叶计算的实部与虚部
cv::Mat planes[] = cv::Mat_<float>(padded),cv::Mat_<float>(padded.size(),CV_32F) ;
cv::Mat complexI;
cv::merge(planes, 2, complexI);
// 进行傅里叶变换
cv::dft(complexI, complexI);
// 将复数转换为幅值
cv::Mat magnitudeImage;
cv::split(complexI, planes);
// 滤波处理
for (int i = 0; i < 2; i++)
for (int r = 0; r < padded.rows; r++)
for (int c = 0; c < padded.cols; c++)
float distance = sqrt(pow((r - padded.rows / 2.0f), 2) + pow((padded.cols - padded.cols / 2.0f), 2));
float fv = 1 / (1 + pow((distance / 200.0f), (2 * 2.0f))); // Butterworth 滤波函数
planes[i].at<float>(r, c) *= fv;
// 重做合并图片
cv::merge(planes, 2, complexI);
// 逆傅里叶变换
cv::Mat ifft, result;
cv::idft(complexI, ifft, cv::DFT_REAL_OUTPUT);
cv::split(ifft, planes);
cv::magnitude(planes[0], planes[1], magnitudeImage);
// 归一化
normalize(magnitudeImage, result, 0, 255, CV_MINMAX);
result.convertTo(result, CV_8UC1);
cv::imwrite("result.jpg", result);
return result;
原图
处理图
对比效果
对比发现,高光部分 处理效果明显。
以上是关于Opencv 基于傅里叶变换的图片滤波处理的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章