图像的二维DFT及其反变换

最新推荐文章于 2023-01-01 21:36:56 发布
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#图像处理

本文探讨了二维离散傅里叶变换（DFT）在图像处理中的应用，介绍了如何通过傅里叶反变换计算图像的DFT，并详细阐述了幅度谱、相角、功率谱的概念。此外，还解释了DFT原点的设置以及为何要求M和N为偶数以确保坐标为整数。DFT的(0,0)点对应于图像的平均灰度值，也称为直流成分。" 112497890,10296290,使用OpenCV在Python中检测键盘输入,"['计算机视觉', 'Python编程', 'OpenCV库', '交互式编程']
       在图像处理中，傅里叶变换应该是二维的，而且，是离散的，即：二维 DFT 。一个图像尺寸为的函数的离散傅里叶变换由以下等式给出：

 (1)

像在一维中的一样，此表达式对u值（u=0,1,2,...,M-1）和v值(v=0,1,2,..,N-1)计算。给出,可以通过傅里叶反变换来计算得到f(x,y),即：

   

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