图像处理----傅里叶变换

补充知识----欧拉公式:

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首先先给出一维离散傅里叶变换定义及求解:

已知离散数列

问题:是否存在离散数列

使得:

答案是肯定的。下面我们就来求

假设我们求该数列的第个数,那么我们把上式同乘以,得到:

然后上式,我们两边对求和,于是并解的:

所以,我们找到了数列,即:

那么上式就称为:一维的离散的傅里叶变换

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推广:二维离散的傅里叶变换:

已知离散的数列

问题:是否存在数列

使得:

答案依然是肯定的,下面我们来求

假设我们求该数列的第对,那么把上式两边都乘以,然后对等式两边针对求和,便可得到:

然后,我们称上式为二维离散的傅里叶变换。

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关于傅里叶变换常用的一些术语:

傅里叶谱(幅度谱):

频率谱(功率谱):

相角:

其中:代表实部,代表虚部。

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opencv中已经实现DFT,并有实例代码显示傅里叶谱,这里就不再啰嗦!

图像处理----傅里叶变换,布布扣,bubuko.com

时间: 2024-11-07 05:03:37

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图像处理-傅里叶变换的理解

大部分复制参考链接: http://blog.csdn.net/kofsky/article/details/2955823 1.实质:傅里叶变换就是将一个时域信号映射到频域的一种方法. 有的信号主要在时域表现其特性,如 电容充放电的过程: 而有的信号则主要在频域表现其特性,如 机械的振动,人类的语音等. 若信号的特征主要在频域表示的话,则相应的时域信号看起来可能杂乱无章,但在频域则解读非常方便.所以需采取傅里叶变换进行分析. 冈萨雷斯版<图像处理>里面的解释非常形象:一个恰当的比喻是将傅里叶

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1.算法功能简介 傅里叶变换能把遥感图像从空域变换到只包含不同频域信息的频域中.原图像上的灰度突变部位(如物体边缘).图像结构复杂的区域.图像细节及干扰噪声等,经傅里叶变换后,其信息大多集中在高频区:而原图像上灰度变化平缓的部位,如植被比较一致的平原.沙漠和海面等,经傅里叶变换后,大多集中在频率域中的低频区.在频率域平面中,低频区位于中心部位,而高频区位于低频区的外围,即边缘部位. 傅里叶变换是可逆的,即对图像进行傅里叶变换后得到的频率函数再做反向傅里叶变换,又可以得到原来的图像.从纯粹的数学意

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c语言数字图像处理(六):二维离散傅里叶变换

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