信息处理 - 如何在 MATLAB 中合并两个图像的低频和高频？ - 吾爱随笔录

如何在 MATLAB 中合并两个图像的低频和高频？

信息处理图像处理 matlab 离散信号傅里叶变换多尺度分析

2022-01-17 07:15:29

我想通过以下方式组合两个图像 A 和 B：

1）我想对它们进行傅里叶变换

2) 对于图像 AI 想要应用加权滤波器，它更加强调低频

3）对于图像 BI 想要应用加权滤波器，它更加强调高频

4）我想组合这些频率并进行傅里叶逆变换

有人可以给我任何指导方针，我应该从哪里开始（哪些功能等）在 Matlab 中执行此操作？=) 我有点学习傅立叶变换，我想玩弄图像。我希望是否有人可以举一个代码示例如何做到这一点等。

请注意，我是这方面的新手，我还不太熟悉所有术语。我是一个业余爱好者，试图通过做一个实验来了解傅里叶变换:)

感谢您的任何帮助！=)

PS如果有人能给我一个最小的代码片段，告诉我我需要做什么，我将不胜感激=）

2个回答

最简单的方法是Laplacian Pyramid。

然而，它可以通过使用简单的加法运算符来完成。
只需将一个图像的高频添加到另一个图像的低频。
请记住以下几点：

尺寸必须相同。
否则，插值到相同的尺寸。
最好使用由相同 LPF 构建的 HPF。
至少，它们必须具有相同的截止频率。
在此过程中使用浮点运算。

您可以将图像离散小波变换 (DWT) 加权在一起，其中一张图像的权重随着比例的增加而下降，反之亦然。DWT 滤波器旨在具有完美的重建特性，因此您无需担心截止频率。该算法可能具有复杂性，其中是像素数。 $\mathcal{O}(n)$ $n$

编辑澄清：与成正比。所以它是计算复杂度的度量。如果计算复杂度与数据点数的平方成正比，则其他算法可以具有例如在这个意义上是非常低的复杂度，它更常见于更高的复杂度，例如或或 $\mathcal{O}(n)$ $n$ $\mathcal{O}(n^2)$ $\mathcal{O}(n)$ $\mathcal{O}(n\log(n))$ $\mathcal{O}(n^2)$ $\mathcal{O}(n^3)$

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