フーリエ画像処理とは何ですか？

fourierフーリエ画像処理は、通常、各コンポーネントを周波数の一部であるかのように表現することにより、画像を分解します。画像上のポイントは一般に列と行の配置によって識別されますが、数学的処理は通常、グラフィカル周波数波に基づいて実行されます。画像部品の物理的な位置は通常、入力です。出力の場合、フーリエ変換と呼ばれる画像処理アルゴリズムは、画像分析、フィルタリング、圧縮、および再構築のためにコンピューターでよく使用されます。フーリエ画像処理でのこれらの操作は、通常、一連の数学式を使用して実行されます。画像処理アルゴリズムを使用して、垂直列と水平行を画像の各セクションの同等の表現に変換できます。画像の一部は低周波数で表されますが、他の部分は高周波パターンに対応しています。たとえば、顕微鏡回路の別の画像を策定することができ、周波数の大きさ、位相、またはその他の側面を示すことができます。フーリエ画像処理の大きさは、一般に、特定の周波数がどれだけあるかを定義しますが、各タイプの位置は位相で表示できます。画像内のエッジもパターンにも影響を与えますが、文字などの形状は、画像フィルタリングを備えた特徴的なパターンを表示することがあります。同じ形状とサイズの多くのオブジェクトを備えた画像は対称パターンを形成できますが、対称性の低いオブジェクトは、フーリエ画像処理でそれほど定義されていない構造を作成する傾向があります。これは一般的なフーリエ画像処理手法であり、多くの場合、画像の分析と処理の始まりです。たとえば、生物学的サンプルの構造情報を分析するために、光学回折が使用されることがあります。このプロセスには、通常、科学研究所での光度回折計と呼ばれるレーザーと機器の使用が含まれます。関連画像処理アプリケーションには、顕微鏡、結晶分析、3次元再構成からの写真の目視検査を含めることができます。コンポーネント。ノイズと呼ばれる外乱を画像から削除して、顕微鏡画像をより明確にすることができます。フーリエ画像処理は、多くの場合、1秒あたり最大30フレームで移動する画像に適用されます。そのような処理を完了するのにかかる時間は、通常、コンピューターの速度に依存します。