文件名称：图像的均方误差的matlab代码-ImageProcessingUsingFourierTransforms:使用傅立叶变换进行图像处理
文件大小：141KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 23:43:02
系统开源
图像的均方误差的matlab代码使用傅立叶变换进行图像增强 图像用于各个领域以帮助监视过程，例如指纹评估，卫星监视，医疗诊断，水下区域中的图像。采用图像处理技术作为一种优化方法来有效地处理任务。 傅里叶变换就是这样一种重要的图像处理方法，它可以将图像从空间域转换到频域。 在本文中，我们应用了许多频域滤波器来减少噪声并检测边缘。 通过计算不同的参数（例如均方误差和峰值信号噪声比）来分析重建图像的质量。 将结果制成表格，从而确定针对特定应用的最佳过滤器。 一维离散傅立叶变换 离散傅立叶变换（DFT）将函数的等距样本的有限序列转换为离散时间傅立叶变换（DTFT）的等长样本的等长序列，这是频率的复数值函数。 DTFT的采样间隔是输入序列持续时间的倒数。 对于长度为N的序列， 在二维[1]中，DFT将一个矩阵作为输入，并返回另一个具有相同大小的矩阵作为输出。 如果原始矩阵值是，其中和是索引，则输出矩阵值是。 我们称矩阵F为矩阵f的傅立叶变换。 原始矩阵是F的傅立叶逆变换。 二维离散傅里叶变换的定义与一维相似。 矩阵的正向和逆变换，为方便符号起见，我们假设x索引从0到M-1，y索引从0到N-1，分
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ImageProcessingUsingFourierTransforms-master
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