Introducción al dominio de la frecuencia
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Nos ocupamos de imágenes en muchas áreas. Ahora estamos procesando señales (imágenes) en el dominio de la frecuencia. Dado que esta serie de Fourier y el dominio de frecuencia son puramente matemáticos, intentaremos minimizar esta parte matemática y nos centraremos en usarla en DIP.
Hasta ahora, en todas las áreas en las que analizamos la señal, la analizamos a tiempo. Pero en el dominio de la frecuencia, analizamos la señal no en el tiempo, sino en la frecuencia.
En el dominio espacial, tratamos las imágenes tal como son. El valor de píxel de la imagen cambia según la escena. Mientras que en el dominio de la frecuencia nos ocupamos de la velocidad a la que cambian los valores de los píxeles en el dominio espacial.
Digámoslo de esta manera por simplicidad.
En un dominio espacial simple, tratamos directamente con la matriz de imágenes. Mientras que en el dominio de la frecuencia estamos tratando con tal imagen.
Primero, transformamos la imagen a su distribución de frecuencia. Nuestro sistema de caja negra luego hace todo el procesamiento que necesita, y la salida de la caja negra en este caso no es una imagen, sino una transformación. Después de realizar la transformación inversa, se convierte en una imagen, que luego se ve en el dominio espacial.
Puede visualizarse como
Hemos utilizado la palabra «transformación» aquí. ¿Qué significa esto realmente?
Una señal se puede convertir del dominio del tiempo al dominio de la frecuencia utilizando operadores matemáticos llamados transformaciones. Hay muchos tipos de transformaciones que hacen esto. Algunos de ellos se enumeran a continuación.
De todo esto, discutiremos en detalle la serie de Fourier y la transformada de Fourier en nuestro próximo tutorial.
Cualquier imagen en el dominio espacial se puede representar en el dominio de la frecuencia. Pero lo que realmente significan estas frecuencias.
Dividiremos los componentes de frecuencia en dos componentes principales.
Los componentes de alta frecuencia corresponden a los bordes de la imagen.
Los componentes de baja frecuencia de la imagen corresponden a áreas suaves.
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