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- ¿Qué es la transformación de Fourier en el procesamiento de imágenes??
- Por qué se usa FFT en el procesamiento de imágenes?
- ¿Qué es la transformación 2D de Fourier en el procesamiento de imágenes??
- ¿Para qué se usa la transformación de Fourier??
¿Qué es la transformación de Fourier en el procesamiento de imágenes??
La transformación de Fourier es una representación de una imagen como una suma de exponenciales complejas de diferentes magnitudes, frecuencias y fases. La transformación de Fourier juega un papel fundamental en una amplia gama de aplicaciones de procesamiento de imágenes, que incluyen mejora, análisis, restauración y compresión.
Por qué se usa FFT en el procesamiento de imágenes?
La transformación rápida de Fourier (FFT) se usa comúnmente para transformar una imagen entre el dominio espacial y de frecuencia. A diferencia de otros dominios como Hough y Radon, el método FFT conserva todos los datos originales. Además, FFT transforma completamente las imágenes en el dominio de frecuencia, a diferencia de la frecuencia de tiempo o las transformaciones de wavelet.
¿Qué es la transformación 2D de Fourier en el procesamiento de imágenes??
La transformación (2d) Fourier es una herramienta muy clásica en el procesamiento de imágenes. Es la extensión de la conocida transformación de Fourier para señales que descompone una señal en una suma de sinusoides. Entonces, la transformación de Fourier proporciona información sobre el contenido de frecuencia de la imagen.
¿Para qué se usa la transformación de Fourier??
La transformación de Fourier se puede usar para interpolar funciones y señales suaves. Por ejemplo, en el procesamiento de imágenes pixeladas, los bordes de alta frecuencia espacial de los píxeles se pueden eliminar fácilmente con la ayuda de una transformación bidimensional de Fourier.
