官术网_书友最值得收藏!

第一節(jié) 傅里葉變換原理

一、傅里葉變換(Fourier Transformation/FT)的數(shù)學表述

在高等數(shù)學中,讀者已對傅里葉級數(shù)有了認識。若滿足Dirichlet條件,即可借助傅里葉級數(shù),將周期為T的函數(shù)ft)表示成多項正弦及余弦之和。

  (5-1)

式中,傅里葉系數(shù)為

實際上,傅里葉系數(shù)表明了某一頻率對構成函數(shù)ft)所做出的貢獻。

更一般地,針對非周期函數(shù)ft),可以將其看作周期無限大的周期函數(shù),從而將函數(shù)的傅里葉變換表述為

  (5-2)

式中,根據(jù)歐拉(Euler)公式,有

exp(-j2πut)=cos(2πut)-jsin(2πut

式(5-2)中的u稱為“頻率變量”。

若將式(5-2)解釋為離散項和的極限,則函數(shù)ft)經(jīng)傅里葉變換后獲得的Fu)包含無限個正弦項及余弦項,u確定了所對應的正弦及余弦項的頻率。Fu)表達了不同頻率成分的多少。由此,經(jīng)過傅里葉變換,時間域函數(shù)ft)便可以轉(zhuǎn)換為頻譜函數(shù)Fu)。

同時,如果Fu)已知,則可以借助傅里葉反變換重新獲得函數(shù)ft):

  (5-3)

式(5-2)和式(5-3)合稱“傅里葉變換對”。

一般地,實函數(shù)傅里葉變換的結果大多是復函數(shù),即Fu)由實部Ru)和虛部Iu)組成

Fu)=Ru)+jIu

幅度函數(shù)被稱為“傅里葉譜”;|Fu)|2=R2u)+I2u)被稱為“能量譜”。

圖5-1為某一隨時間變化的函數(shù)ft)以及經(jīng)傅里葉變換后的傅里葉譜|Fu)|。

圖5-1

二、圖像的傅里葉變換

如第一章所述,平面圖像是占據(jù)二維空間的函數(shù),可將其描述為S=fxy)。其中的(xy)為平面坐標,S為圖像函數(shù)值(可以是密度、色度或灰度數(shù)值)。

對平面圖像進行的傅里葉變換稱為“二維傅里葉變換”,表述為

  (5-4)

其反變換為

  (5-5)

式中,uv為空間頻率變量。

對應地有

作為一個簡單的例子,如圖5-2(a)所示的“方盒子形”圖像函數(shù)fxy)=A,其中0≤xX,0≤yYA<∞,對其進行二維傅里葉變換,得到如圖5-2(b)所示的頻譜函數(shù)|Fuv)|。

圖5-2

相應的傅里葉譜為

三、離散傅里葉變換

如果以Δt為間隔,把連續(xù)函數(shù)ft)離散化成一個N個數(shù)據(jù)組成的序列(t=0,1,2,…,N-1):

ft)=ft0+tΔt

則其傅里葉變換和反變換可以表示為如下離散形式。

  (5-6)

  (5-7)

其積分求和的增量

離散傅里葉變換的求和式可以寫成其他形式,但只要兩式系數(shù)的乘積等于即可;也即系數(shù)可以是而單獨出現(xiàn)在式(5-6)或者式(5-7)中,也可以按的形式同時出現(xiàn)在上述兩式中。

針對二維的情況,如果平面圖像已分割成像素陣列,由M列、N行像素構成(MN為整數(shù),Δx=1/M,Δy=1/N),則二維傅里葉變換對的離散形式為

  (5-8)

  (5-9)

積分求和的頻率增量

類似地,上述兩式中的系數(shù)既可以單獨出現(xiàn)在式(5-8)或者式(5-9)中,也可以按的形式同時出現(xiàn)在上述兩式中。

離散傅里葉變換具有多種性質(zhì),如可分離、線性疊加、共軛對稱、旋轉(zhuǎn)、尺度變換、空間和頻率平移、卷積、相關等。讀者可以參閱相關書籍了解詳細內(nèi)容。

對離散數(shù)字圖像進行傅里葉變換,其計算量較大。1965年,由庫利(Cooley)和圖基(Tukey)發(fā)明了快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform,F(xiàn)FT)后,大大降低了其計算量,縮短了處理時間,傅里葉變換才得以較廣泛地實用。

圖5-3和圖5-4給出了兩幅數(shù)字圖像及其傅里葉譜。在圖中頻域坐標的中心位置,其空間頻率為[0,0],屬于“直流成分”,而距離該零點越遠,所對應的空間頻率越高。

圖5-3

圖5-4

比較兩幅圖像可以看出,兩幅圖像在頻率域內(nèi)的特性差異明顯。

圖5-3(a)包含豐富的細節(jié)信息,在圖5-3(b)所示的傅里葉頻譜函數(shù)中,距中心點較遠的高頻區(qū)域內(nèi)數(shù)值較高,最遠端角點處的值大約為3;而圖5-4(a)的圖像灰度變化較為柔和,而在5-4(b)的傅里葉頻譜中,距中心點較近的低頻區(qū)域(坐標軸上及附近)的函數(shù)值較高,而遠端的高頻區(qū)域內(nèi)的數(shù)值較低,最遠端角點處的值大約為2.5。

主站蜘蛛池模板: 高唐县| 镇坪县| 萍乡市| 常州市| 顺昌县| 伊川县| 南乐县| 高淳县| 新闻| 马关县| 宁陵县| 会理县| 三门峡市| 海伦市| 乌鲁木齐县| 白银市| 连平县| 亳州市| 台湾省| 通海县| 余江县| 施秉县| 临清市| 武山县| 体育| 潞城市| 台江县| 金山区| 灵川县| 新源县| 徐州市| 彰武县| 祁东县| 长顺县| 杭锦旗| 垫江县| 绿春县| 隆子县| 米泉市| 塔城市| 娄底市|