本文主要是介绍相位一致性——利用频域检测边缘，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
相位一致性——利用频域检测边缘
一、相位一致性提出的背景
相位一致性的提出是基于科学家发现了人感觉图像的关键不在于图像的长度差或者高度差之类的因素，关键在于图像信号的相位大小，例如人知道一个方波的边缘，并不是因为方波边缘有高度差，因为即使方波的高度差很小，但是人眼仍然能够看到边缘，相反有些情况下，方波的高度比较大但是人却看不出！科学家曾做过相关实验：将一副图像进行傅里叶变换，之后将频谱图中所有频率分量的幅度大小调整为一样，结果发现，在人眼看来，图像改变前后并没有多大的区别。另外，还有一个例子，人耳听语音信号也是这种情况，同样的一段音乐，通过改变傅里叶变换之后的频谱幅度，与通过改变傅里叶变换之后的频谱相位相比较，后者改变的效果明显的多！！以上两个例子说明了，人感知图像和声音等信息主要是靠信号的相位而非幅度。（实验验证有空再做）
之后，图像处理工程师们根据这一原理，将相位一致性应用到图像处理，其中一种应用是纹理检测。
二、相位一致性的应用
就我的理解而言，我觉得相位一致性是利用频域空间进行的边缘检测方法。
实际上，相位一致性常用在与边缘检测相关的领域，比如人脸识别中的眼镜去除技术，其中在检测眼镜位置的时候就可以使用相位一致性检测眼镜的边缘。
三、相位一致性的原理
</
这篇关于相位一致性——利用频域检测边缘的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
