爲什麼傅立葉變換可以用於圖像識別，同時對噪音敏感？

我們知道傅立葉變換對噪聲敏感（如鹽和辣椒），爲什麼傅立葉變換可以用於圖像識別，同時對噪音敏感？

它如何仍然可以用於圖像識別？

這裏有FT專家嗎？

2010-04-05 user198729

不確定你在問什麼。如果您詢問FFT如何用於圖像識別，請參考以下幾點。

FFT可用於執行圖像「分類」。它不能用於識別不同的面部或對象，但它可以用來分類圖像的類型。 FFT計算圖像的空間頻率內容。例如，自然場景，人臉，城市場景等將具有不同的FFT。因此，您可以對圖像進行分類，甚至可以對圖像進行分類（例如航拍照片以對地形進行分類）。另外，FFT用於圖像識別的預處理。它可用於OCR（光學字符識別）以將掃描圖像旋轉到正確的方向。鍵入文本的FFT具有很強的定位性。工業自動化中的零件檢測也是如此。

來源

2010-04-05 23:06:16 sjchoi

但你並沒有解釋爲什麼** **它可以用來做這種事 – user198729 2010-04-06 03:34:36

我正在回答**如何使用FFT。至於**爲什麼**，這取決於問題。 FFT在計算上是昂貴的，所以人們使用它的主要原因是如果頻率分量是有用的特徵。 – sjchoi 2010-04-07 20:54:09

我不認爲你會發現許多依賴於傅里葉變換進行圖像識別的方法。

在鹽和胡椒噪聲的情況下，它可以被認爲是高頻噪聲，因此您可以在對目標圖像進行比較之前低通濾波您的FFT。我會想象它會起作用，但是有些相似的不同圖像（比如兩個都是外面拍攝的照片）會被註冊爲相同的圖像。

來源

2010-04-06 06:52:24

實際上，在軍事和工業系統中有許多用於圖像匹配的FFT實現。它是圖像匹配的經典算法。現在有更復雜的方法，但它們總是在數量級上更復雜。 – Greg 2010-05-21 04:34:50

我可以看到FFT被用作圖像識別的一小部分。但我會對任何以FFT爲主要解決方案的系統感到好奇。通常，照片的頻率內容非常相似，無論兩幅圖像在視覺上有多相似。如果你有這些實現的例子，我會很高興看到它，並在必要時修改我的視圖。 – 2010-05-24 06:43:25

@kigurai - FFT是用於圖像/模板匹配的互相關的核心 – 2012-04-12 03:36:22

更新到實際回答您提問的問題... :)用非線性濾波器預處理圖像以抑制椒鹽噪音&。中值濾波器可能？上的匹配濾波器上的FFT

基本課如下...

的較大的圖像內檢測到更小的圖像的經典方法是匹配濾波器。基本上，這涉及到將較大的圖像與較小的圖像（您試圖識別的東西）進行互相關。

對於較大的圖像
覆蓋所述較大圖像
乘上較小的圖像的所有對應像素
薩姆結果
把那總和在該位置，濾波的圖像中在每個位置

當較大圖像中唯一的噪聲是白噪聲時，匹配濾波器是最佳的。

這是計算速度慢，但它可以分解爲快速傅立葉變換操作，這是更有效。有很多更復雜的圖像匹配方法可以比其他類型的噪聲更好地匹配濾波器。但很少有像使用FFT實現的匹配濾波器那樣高效。

谷歌「匹配濾波器」，「交叉相關」和「卷積濾波器」瞭解更多。

例如，這裏有一個簡短的說明也指出，這很老校友圖像匹配方法的弊端：http://www.dspguide.com/ch24/6.htm

來源

2010-05-21 04:31:02 Greg

爲什麼傅立葉變換可以用於圖像識別，同時對噪音敏感？

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