Opencv 基于傅里叶变换的图片滤波处理

cv::Mat  CfilterDlg::IFFT(cv::Mat grayImage)
{// 将图像拓展到傅里叶变换的最佳尺寸int row = cv::getOptimalDFTSize(grayImage.rows);int col = cv::getOptimalDFTSize(grayImage.cols);// 将扩展后的尺寸设置为0cv::Mat padded;copyMakeBorder(grayImage, padded, 0, row - grayImage.rows, 0, col - grayImage.cols, cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar::all(0));// 傅里叶计算的实部与虚部cv::Mat planes[] = { cv::Mat_<float>(padded),cv::Mat_<float>(padded.size(),CV_32F) };cv::Mat complexI;cv::merge(planes, 2, complexI);// 进行傅里叶变换cv::dft(complexI, complexI);// 将复数转换为幅值cv::Mat magnitudeImage;cv::split(complexI, planes);// 滤波处理for (int i = 0; i < 2; i++){for (int r = 0; r < padded.rows; r++){for (int c = 0; c < padded.cols; c++){float distance = sqrt(pow((r - padded.rows / 2.0f), 2) + pow((padded.cols - padded.cols / 2.0f), 2));float fv = 1 / (1 + pow((distance / 200.0f), (2 * 2.0f))); // Butterworth 滤波函数planes[i].at<float>(r, c) *= fv;}}}// 重做合并图片cv::merge(planes, 2, complexI);// 逆傅里叶变换cv::Mat ifft, result;cv::idft(complexI, ifft, cv::DFT_REAL_OUTPUT);cv::split(ifft, planes);cv::magnitude(planes[0], planes[1], magnitudeImage);// 归一化normalize(magnitudeImage, result, 0, 255, CV_MINMAX);result.convertTo(result, CV_8UC1);cv::imwrite("result.jpg", result);return result;
}

原图

处理图

对比效果

对比发现，高光部分处理效果明显。

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