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A transformação de Fourier (2D) é uma ferramenta muito clássica no processamento de imagens. É a extensão da transformada Fourier bem conhecida para sinais que decompõe um sinal em uma soma de sinusóides. Portanto, a transformação de Fourier fornece informações sobre o conteúdo de frequência da imagem.
- O que a transformação de Fourier de uma imagem nos diz?
- O que a transformação de Fourier representa?
- O que os gráficos de transformados de Fourier mostram?
- Quais são as vantagens de tomar Fourier Transform of Images?
O que a transformação de Fourier de uma imagem nos diz?
A transformação de Fourier é uma importante ferramenta de processamento de imagem que é usada para decompor uma imagem em seus componentes senoidal e cosseno. A saída da transformação representa a imagem no domínio de Fourier ou Frequência, enquanto a imagem de entrada é o domínio espacial equivalente.
O que a transformação de Fourier representa?
Fourier Transform é um modelo matemático que ajuda a transformar os sinais entre dois domínios diferentes, como transformar o sinal do domínio da frequência em domínio do tempo ou vice -versa. Fourier Transform tem muitas aplicações em engenharia e física, como processamento de sinais, radar e assim por diante.
O que os gráficos de transformados de Fourier mostram?
Em matemática, a transformação de Fourier do gráfico é uma transformação matemática que auto -compõe a matriz Laplacian de um gráfico em valores próprios e autovetores. Analogamente com a transformação clássica de Fourier, os autovalores representam frequências e os autovetores formam o que é conhecido como uma base de Fourier Graph.
Quais são as vantagens de tomar Fourier Transform of Images?
A principal vantagem da análise de Fourier é que muito pouca informação é perdida do sinal durante a transformação. A transformação de Fourier mantém informações sobre amplitude, harmônicos e fase e usa todas as partes da forma de onda para traduzir o sinal no domínio da frequência.
