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フーリエ変換がノイズ（塩やコショウなど）に敏感であることはわかっていますが、

画像認識にどのように使用できますか？

ここにFTの専門家はいますか？

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あなたが尋ねた質問に実際に答えるために更新してください... :)画像を非線形フィルターで前処理して、塩とコショウのノイズを抑制します。メディアンフィルターかな？

整合フィルターでの FFT に関する基本的なレッスンは次のとおりです...

大きな画像内の小さな画像を検出する従来の方法は、整合フィルターです。基本的に、これには、大きな画像と小さな画像 (認識しようとしているもの) との相互相関を行うことが含まれます。

  1. 大きな画像のすべての位置について
  2. 大きい画像の上に小さい画像を重ねる
  3. 対応するすべてのピクセルを乗算します
  4. 結果を合計する
  5. フィルタリングされた画像のこの位置にその合計を入れます

整合フィルターは、大きな画像のノイズがホワイト ノイズのみである場合に最適です。

これは計算が遅くなりますが、はるかに効率的な FFT (高速フーリエ変換) 操作に分解できます。イメージ マッチングには、整合フィルターよりもはるかに優れた他の種類のノイズを許容する、はるかに洗練されたアプローチがあります。しかし、FFT を使用して実装された整合フィルターほど効率的なものはほとんどありません。

詳細については、Google の「一致フィルター」、「相互相関」、および「畳み込みフィルター」を参照してください。

たとえば、この非常に古い学校の画像マッチング アプローチの欠点も指摘している簡単な説明があります: http://www.dspguide.com/ch24/6.htm

于 2010-05-21T04:31:02.250 に答える
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あなたが何を求めているのか正確にはわかりません。FFT を画像認識にどのように使用できるかについてお尋ねの場合は、いくつかの考えを次に示します。

FFT を使用して、画像の「分類」を実行できます。さまざまな顔やオブジェクトを認識するために使用することはできませんが、画像の種類を分類するために使用できます。FFT は、画像の空間周波数成分を計算します。したがって、たとえば、自然のシーン、顔、都市のシーンなどは異なる FFT を持ちます。したがって、画像または画像内でも分類できます (たとえば、航空写真から地形を分類できます)。

また、画像認識の前処理にはFFTが使われています。OCR (光学式文字認識) に使用して、スキャンした画像を正しい向きに回転させることができます。タイプされたテキストの FFT には強い方向性があります。産業オートメーションにおける部品検査も同様です。

于 2010-04-05T23:06:16.313 に答える
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画像認識のためにフーリエ変換に依存する多くの方法が使用されているとは思いません。

ごま塩ノイズの場合、高周波ノイズと見なすことができるため、ターゲット画像と比較する前に FFT をローパス フィルター処理することができます。うまくいくと思いますが、多少似ている異なる画像（両方とも屋外で撮影した写真など）は同じ画像として登録されます。

于 2010-04-06T06:52:24.103 に答える