이미지의 측면에서.푸리에 도메인 - 내 이론/용어가 맞습니까?
푸리에 변환은 공간을 주파수 (푸리에) 도메인으로 변환합니다. DC 값 = 사인 곡선의 평균 (사인파), F (0,0) 및 이미지의 평균 밝기/회색조입니다. 푸리에는 복소수 출력을 가지고 있습니다. [크기 및 위상] 또는 [실제 및 가상] 출력을 얻을 수 있습니다.
내가 얻지 못하는 것은 FFT를 수행 할 때 복소수 출력이 실제로 나타내는 것입니다. 푸리에 도메인의 이미지는 가중 사인파의 합이지만 출력이 실제로 의미하는 것은 무엇인지 알고 있습니다.
공간 주파수 란 무엇입니까? 정의를 볼 때 픽셀 값의 변화율로 나타냅니다. 이것이 의미하는 것은 무엇입니까?
복소수 정보를 크기 및 위상 값으로 매개 변수화하면 주파수 구성 요소의 크기가 다시 표시되고 위상은 이미지의 구성 요소 위치를 제공합니다.
공간 주파수는 일반적으로 픽셀을 통과 할 때의 강도 값의 변화를 나타냅니다. 따라서 이미지의 가장자리는 픽셀 값의 급격한 변화 때문에 높은 공간 주파수를 갖습니다.
복소수 출력은 다른 푸리에 기반 벡터/신호의 크기와 위상을 제공합니다. 일차 신호의 경우, 예를 들어, 일차 신호의 경우에. 오디오의 경우 이러한 기본 벡터는 시간이 진행됨에 따라 기본 주파수의 정수배 인 다른 (공간) 주파수로 단위 원 둘레에서 회전하는 복잡한 사인 곡선입니다. 이미지의 경우
그림과 함께 노력 해줘서 고맙습니다. 실제로 제 전선을 건넜습니다. – Cheetah
결과는 복잡하고, 복소수이 사인 + 코사인 조합을 나타내는 수학적 좋은 방법이다.
전체 이미지에서 고르게 이격 된 피켓의 피켓 펜스를 생각해보십시오. 공간 주파수는 이미지를 가로 지르는 피켓 수 (가로 또는 세로)입니다. 이미지에서 피켓 펜스를 반 피켓 (주기성의 4 분의 1)으로 이동하면 펜스가 사인파처럼 보이거나 코사인 파처럼 보이게됩니다. 복소수 표현이 회전합니다.
의미는 무엇입니까? Fourier의 놀랄만 한 이론은 모든 이미지 (어떤 비뚤어진 수학적 구조를 제외하고)는 일련의 직교 공간 주파수 정현파에 의해 표현되거나 해체 될 수 있다는 것입니다. (모든 이미지.픽 펫 울타리의 이미지가 아닙니다!) 이미지를 주파수로 변환 한 후 오디오 처리 또는 필터링과 유사하게 모든 종류의 DSP를 수행 한 다음 다시 변환 할 수 있습니다.
아주 좋은 유추 ... 그냥 감사를 말하고 싶었어. 도왔다. – Cheetah
강도 값으로 .... 예를 들어, 각 픽셀의 RGB 값을 의미합니까? 그래서 복소수 출력은 각 픽셀의 주파수입니다 ... 그리고 당신은 그 주파수의 크기와 위상을 얻을 수 있습니까? – Cheetah
1. 강도 값은 RGB 값을 나타냅니다. 예, – jajo87
공간 주파수 만 공간 주파수와 관련이 있습니다 .... 그러나 공간 주파수가 높아지면 푸리에 도메인에서 더 높은 주파수가됩니다. 올바른가요? – Cheetah