图像的二维傅里叶变换

这篇博客探讨了二维傅里叶变换的计算公式及其在图像处理中的应用。主要要点包括:变换后图像的低频区域位于中心,亮度大表示能量强;频域分为四个象限,实部和幅度具有镜像对称性,虚部和相位呈共轭关系;平移前后频谱的频率范围变化。论文详细描述进一步深入解析了这些概念。

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1.二维傅里叶变换程序计算公式:(m--宽度方向,n--高度方向)

2.图像傅里叶变换后的要点:

1.变换之后的图像在原点平移之前四角是低频,最亮,平移之后中间部分是低频,最亮,亮度大说明低频的能量大(幅角比较大)。

2.行N/2和列N/2将频域分成四块。对实部和幅度来说,右上角和左下角成镜像关系左上角和右下角也是镜像关系;对虚部和相位来说,右上角和左下角成共轭关系,左上角和右下角也是共轭关系

3.由于cos具有对称性,例cos(pi/4)=-cos(pi*3/4)的,所以对于一幅傅里叶变换后未经平移的图像(H为高度,W为宽度)来说,

a<H/2,b<W/2. F(a,b)=F*(H-a,H-b)  ,  F(a,w-b)=F*(H-a,b)

4.平移前的频率X轴为[0,2*pi],y轴为[0,2*pi].而平移

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