フーリエ画像処理とは

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。 通常、画像上のポイントは列と行の配置によって識別されますが、数学的な処理は通常、グラフィカルな周波数波に基づいて実行されます。 通常、画像部分の物理的な場所は入力です。 出力については、フーリエ変換と呼ばれる画像処理アルゴリズムが、画像の分析、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。 フーリエ画像処理におけるこれらの操作は、通常、一連の数式を使用して実行されます。

縦方向、つまり上下、および横方向の位置は、一般に数値的に考慮されます。 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。 画像の一部の部分は低周波で表され、その他の部分は高周波パターンに対応しています。 例えば、微視的回路の異なる画像を定式化して、周波数の大きさ、位相、または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の大きさを定義しますが、各タイプの位置は位相で表示できます。

画像が鮮明かぼやけているかは、フーリエ画像処理後の結果の表現に影響を与える可能性があります。 多くの場合、画像のエッジもパターンに影響を与えますが、文字などの形状は画像フィルタリングを使用して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含む画像は、対称的な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定義の少ない構造を作成する傾向があります。

この種の画像処理技術に関連する技術には、光学回折が含まれます。 これは一般的なフーリエ画像処理技術であり、多くの場合、画像の分析と処理の始まりです。 たとえば、生体試料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した。 このプロセスでは、通常、科学研究所でレーザーと光学回折計と呼ばれる機器を使用します。 関連する画像処理アプリケーションには、顕微鏡からの写真の目視検査、結晶解析、および3次元再構成が含まれます。

光学フィルタリングは別の形式のフーリエ画像処理であり、通常、直線で分割して同一のコンポーネントを生成できる要素を持つ画像で実行されます。 ノイズと呼ばれる外乱を画像から除去して、顕微鏡画像をより鮮明にすることができます。 フーリエ画像処理は、多くの場合、動画に毎秒最大30フレームで適用されます。 通常、このような処理を完了するのにかかる時間は、コンピューターの速度によって異なります。