image-processing - 理解

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7年前关闭。




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有人可以很好地解释FFT图像变换吗
如何分析 FFT 变换图像及其 Re^2+Im^2 图像？
我只是想在查看图像及其频率时了解一些内容。

Answer 1

编辑:有一个很好的概念介绍 here .

这个问题背后有相当多的数学知识。简单来说，考虑一维函数，例如音频剪辑。傅立叶变换识别该信号中存在的频率。原始音频剪辑中的每个样本都与任何给定时间点的声波幅度相关。相比之下，傅立叶变换中的每个样本标识特定振荡频率的幅度。例如，1 kHz 的纯正弦波将进行傅立叶变换，在 1 kHz 标记处有一个尖峰。音频波是许多不同正弦波的组合，傅立叶变换可以隔离哪些正弦波有贡献以及贡献多少。 (请注意，真正的解释需要深入研究复数，但上述内容给出了正在发生的事情的本质)。

图像的傅里叶变换是一维傅里叶变换到二维的简单扩展，通过简单地将一维变换应用于图像的每一行，然后对结果图像的每一列进行变换来实现。它产生本质上相同的东西。沿对角线方向传播的平滑水波的图片将转换为沿同一对角线的一系列尖峰。

傅立叶变换是在连续函数上定义的。 FFT 是一种有效评估离散数据集的傅立叶变换的技术。