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Transformadas de imágenes

Realice transformadas de Fourier, transformadas discretas de coseno y transformadas de abanico

Una transformada de imagen transforma una imagen de un dominio a otro. Por lo general, las imágenes se capturan y visualizan en el dominio espacial, en el que los píxeles adyacentes representan partes adyacentes de la escena. Sin embargo, las imágenes también se pueden capturar en otros dominios, como el dominio frecuencial (en el que los píxeles adyacentes representan componentes frecuenciales adyacentes) o en el dominio de Hough (en el que los píxeles adyacentes representan ángulos de proyección y distancias radiales adyacentes). A veces, visualizar y procesar una imagen en dominios no espaciales permite identificar características que son más difíciles de detectar en el dominio espacial.

Funciones

houghTransformada de Hough
houghlinesExtraer segmentos de rectas basados en la transformada de Hough
houghpeaksIdentificar picos en la transformada de Hough
dct2Transformada de coseno discreta 2D
dctmtxMatriz de la transformada de coseno discreta
fan2paraConvert fan-beam projections to parallel-beam
fanbeamFan-beam transform
idct2Transformada de coseno discreta inversa 2D
ifanbeamInverse fan-beam transform
iradonTransformada de Radon inversa
para2fanConvert parallel-beam projections to fan-beam
radonTransformada de Radon
fft2Transformada rápida de Fourier en 2D
fftshiftDesplazar un componente de frecuencia cero al centro del espectro
ifft22-D inverse fast Fourier transform
ifftshiftInverse zero-frequency shift

Temas

  • Fourier Transform

    Learn about the Fourier transform and some of its applications in image processing, particularly in image filtering.

  • Discrete Cosine Transform

    Learn about the discrete cosine transform (DCT) of an image and its applications, particularly in image compression.

  • Hough Transform

    The Hough transform detects lines in an image, including lines tilted at arbitrary angles from vertical and horizontal. The Hough transform tends to be quick, but can exhibit artifacts.

  • Radon Transform

    The Radon transform detects lines in an image, including lines tilted at arbitrary angles from vertical and horizontal. The Radon transform tends to be more accurate at the cost of longer computation time.

  • The Inverse Radon Transformation

    The inverse Radon transform reconstructs an image from a set of parallel-beam projection data across many projection angles.

  • Fan-Beam Projection

    Use fan-beam projection and reconstruction when projections of an image are acquired along paths radiating from a point source. Medical tomography is a common application of fan-beam projection.