Image processing 如何使用频域从背景分割图像（理论-非代码）

我想了解如何使用频域从背景中提取形状

我知道解决方案是基于平行线的

谢谢

编辑：这是变换图像

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我将通过以下方式去除背景条纹：

条纹平行且具有45度的坡度。你可以想象，傅里叶变换（TF）围绕图像搜索方向，图像与正弦波有很强的相关性

你的条纹看起来像是从左上角（或右下角）垂直于波前观察到的正弦波的一个非常原始的近似值。因此，关于条纹的主要（但不是全部）信息位于FT对应角之间的对角线上

对角线上有很多亮点。它们的位置描述了基波的方向和频率，而相应的复数描述了它们的大小和相位。你需要去掉那些对角点

您不应该删除中心的主光斑，因为它描述了低频信号（例如整个图像的平均亮度）

在这里您可以看到结果：

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正如您所注意到的，穿过形状的条纹已经消失了。背景不是很干净。更先进的方法肯定会有所帮助，但我认为主要思想或多或少是正确的。

我投票将这个问题作为离题题来结束，因为它更多的是关于图像处理理论而不是编程，更可能在一点上得到答案，但简单地回答你的问题：确定X轴和Y轴上对角线的空间频率，然后在频域中过滤这些频率（FFT，去除不需要的分量，IFFT）。在傅里叶空间，您将有两个拾取，每个拾取对应于不同的条纹集。你似乎懒得做作业，但我不懒。。我只是糊涂了。。我用变换图像编辑了我的问题。我如何确定要删除哪些行？@paulR“然后在频域中过滤这些频率”是什么意思？将这些像素更改为黑色？谢谢