数字图像处理中傅里叶变换提取的是信号的哪种特性？
数字图像处理，傅里叶变换后的频谱对应图像四角亮？为什么？后续还有问题如果能解决，补赠至少30分，谢谢 在网上找的，还是比较清楚的说明了傅里叶变换在图像中的意义：在频域中，频率越大说明原始信号变化速度越快；频率越小说明原始信号越平缓。当频率为0时，表示直流信号，没有变化。因此，频率的大小反应了信号的变化快慢。高频分量解释信号的突变部分，而低频分量决定信号的整体形象。在图像处理中，频域反应了图像在空域灰度变化剧烈程度，也就是图像灰度的变化速度，也就是图像的梯度大小。对图像而言，图像的边缘部分是突变部分，变化较快，因此反应在频域上是高频分量；图像的噪声大部分情况下是高频部分；图像平缓变化部分则为低频分量。也就是说，傅立叶变换提供另外一个角度来观察图像，可以将图像从灰度分布转化到频率分布上来观察图像的特征。书面一点说就是，傅里叶变换提供了一条从空域到频率自由转换的途径。另外，关于变换后频谱图像是四角亮的问题，主要是因为变换后的四角位置刚好对应着图像的低频成分，而一般来说图像的能量都集中在低频分量上，因此变换后低频位置处的幅度会大些，显示出来就更亮了。
数字图像处理对傅立叶变化小波变换要理解到什么程度？ 厅主间接的估要的
数字图像处理要不要用到傅里叶变换 有。不过一般是fft，快速傅里叶变换，把图像变换到频域进行滤波。
傅里叶变换及其在数字图像处理中的应用是什么？ 对于长度为n的序列，按照卷积的定义进行计算，需要做2N1组对位乘法，其计算复杂度为O(N*N)；而利用傅里叶变换将序列变换到频域上后，只需要一组对位乘法，利用傅里叶变换的。
有关数字图像处理 图像的傅里叶变换 你可以在上直接搜索寻找答案。这里不适合探讨这么复杂的问题，如果不是我闲的没事做，估计你的问题会石城大海，没有一个人会回答的！
傅里叶变换怎么用于图像处理？如何与图像进行对应？可以举个例子吗。。。 现在用的非常广泛的来一种图像压缩方法自JPEG（即拓展bai名为.jpg的图片）都是du采用了将图像8X8分块再进行zhiDCT变换的办dao法DCT变换 级二维离散余弦变换，是傅里叶变换简化。对于图像的傅里叶变换 因为图像是二维矩阵，所以有二维离散傅里叶变换和二维连续傅里叶变换在matlab中也有对应的函数F1=fft2(I)；一般8X8的图像，DCT变换之后变成8X8的频谱图，左上角为直流分量，表示图像较为平滑没有太大变化的部分，其他为交流分量，右下为高频部分，对应图像中灰度数值变化比较快的部分快断网了，如果还不清楚明天再说
数字图像处理的问题 关于离散傅里叶变换 经过(-1)^(x+y)加权的DFT，得到的是中心化的频谱，取共轭实际上相当于在Z平面逆时针旋转180度，IDFT后自然也就逆时针旋转180度了
