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文檔簡介
圖像變換3.1二維離散傅里葉變換(DFT)3.1.1二維連續(xù)傅里葉變換二維連續(xù)函數(shù)f(x,y)的傅里葉變換定義如下:設(shè)是獨立變量的函數(shù),且在上絕對可積,則定義積分
為二維連續(xù)函數(shù)的付里葉變換,并定義
為的反變換。和為傅里葉變換對。(3.1)(3.2)【例3.1】求圖3.1所示函數(shù)
的傅里葉變換。
解:將函數(shù)代入到(3.1)式中,得
其幅度譜為二維信號的圖形表示圖3.1二維信號f(x,y)
(a)信號的頻譜圖(b)圖(a)的灰度圖圖3.2信號的頻譜圖二維信號的頻譜圖3.1.2二維離散傅里葉變換尺寸為M×N的離散圖像函數(shù)的DFT反變換可以通過對F(u,v)求IDFT獲得(3.3)(3.4)
DFT變換進行圖像處理時有如下特點:(1)直流成分為F(0,0)。(2)幅度譜|F(u,v)|對稱于原點。(3)圖像f(x,y)平移后,幅度譜不發(fā)生變化,僅有相位發(fā)生了變化。(3.5)(3.6)3.1.3二維離散傅里葉變換的性質(zhì)1.周期性和共軛對稱性周期性和共軛對稱性來了許多方便。我們首先來看一維的情況。設(shè)有一矩形函數(shù)為,求出它的傅里葉變換:幅度譜:
(a)幅度譜(b)原點平移后的幅度譜圖3.4頻譜圖DFT取的區(qū)間是[0,N-1],在這個區(qū)間內(nèi)頻譜是由兩個背靠背的半周期組成的,要顯示一個完整的周期,必須將變換的原點移至u=N/2點。根據(jù)定義,有
在進行DFT之前用(-1)x
乘以輸入的信號f(x),可以在一個周期的變換中(u=0,1,2,…,N-1),求得一個完整的頻譜。(3.7)推廣到二維情況。在進行傅里葉變換之前用(-1)x+y
乘以輸入的圖像函數(shù),則有:DFT的原點,即F(0,0)被設(shè)置在u=M/2和v=N/2上。(0,0)點的變換值為:即f(x,y)的平均值。如果是一幅圖像,在原點的傅里葉變換F(0,0)等于圖像的平均灰度級,也稱作頻率譜的直流成分。
(3.8)(3.9)(a)原始圖像(b)中心化前的頻譜圖(c)中心化后的頻譜圖圖3.5圖像頻譜的中心化2.可分性離散傅里葉變換可以用可分離的形式表示這里對于每個x值,當v=0,1,2,…,N-1時,該等式是完整的一維傅里葉變換。(3.10)(3.11)二維變換可以通過兩次一維變換來實現(xiàn)。同樣可以通過先求列變換再求行變換得到2DDFT。
圖3.6二維DFT變換方法3.離散卷積定理設(shè)f(x,y)和g(x,y)是大小分別為A×B和C×D的兩個數(shù)組,則它們的離散卷積定義為卷積定理
(3.12)(3.13)【例3.2】用MATLAB實現(xiàn)圖像的傅里葉變換。解:MATLAB程序如下:
A=imread('pout.tif'); %讀入圖像imshow(A);%顯示圖像A2=fft2(A); %計算二維傅里葉變換A2=fftshift(A2); %將直流分量移到頻譜圖的中心 figure,imshow(log(abs(A2)+1),[010]);%顯示變換后的頻譜圖
(a)原始圖像(b)圖像頻譜圖3.7傅里葉變換3.2二維離散余弦變換(DCT)任何實對稱函數(shù)的傅里葉變換中只含余弦項,余弦變換是傅里葉變換的特例,余弦變換是簡化DFT的重要方法。3.2.1一維離散余弦變換將一個信號通過對折延拓成實偶函數(shù),然后進行傅里葉變換,我們就可用2N點的DFT來產(chǎn)生N點的DCT。
1.以x=-1/2為對稱軸折疊原來的實序列f(n)得:=(3.14)-N-10N-1NN+1f(n)圖3.8延拓示意圖2.以2N為周期將其周期延拓,其中f(0)=f(-1),f(N-1)=f(-N)
=(3.15)=(3.16)3.對0到2N-1的2N個點的離散周期序列作DFT,得令i=2N-m-1,則上
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