在哪个网站做推广好,注册公司分类大全,镇江网站建设工作室,深圳动力网站设计公司首先要搞清楚为什么会呈现出不同域的维度#xff0c;来理解和处理图像#xff0c;原因是图像的构成有多个维度的信息特点。比如一段视频从时间顺序来看#xff0c;相邻的2个图像帧绝大部分信息是相同的#xff0c;这就构成了前向预测的理论基础#xff1b;比如一帧图像从空… 首先要搞清楚为什么会呈现出不同域的维度来理解和处理图像原因是图像的构成有多个维度的信息特点。比如一段视频从时间顺序来看相邻的2个图像帧绝大部分信息是相同的这就构成了前向预测的理论基础比如一帧图像从空间分布来看矩阵内的像素有着很大的关联性这就构成了帧内预测的理论基础。 简单来说包括视频处理也好图像处理也好感光器件及其光电转换设计也好都认为视频或者图像在时间和空间上有连续性也有变动性。当然如果你想把这个概念拓展到数字信号处理的话范围就更广泛了。 频率维度虽然没有那么直观但却显得尤为重要根据多年安防调试图像的经验来看对噪声滤波频率处理效果是最直接的。那怎么来形象的描述频率信息呢数字信号里边讲任意连续的信号都可以由不同频率的正弦波或者余弦波叠加而成类比到图像处理来讲就是任意图像都可以由不同低频、中频和高频信息叠加而成。低频信息构成画面的平坦缓变区域中频信息构成画面的骨骼框架区域高频信息构成画面的细节纹理区域。 本文来梳理下几个维度不同滤波的思路和应用。
时域滤波 空域滤波 频域滤波
