c语言数字图像处理(六):二维离散傅里叶变换

基础知识

复数表示

C = R + jI算法

极坐标:C = |C|(cosθ + jsinθ)函数

欧拉公式:C = |C|e学习

有关更多的时域与复频域的知识能够学习复变函数与积分变换,本篇文章只给出DFT公式,性质,以及实现方法测试

二维离散傅里叶变换(DFT)

其中f(x,y)为原图像,F(u,v)为傅里叶变换之后的结果,根据欧拉公式可得,每一个F(u,v)值都为复数,由实部和虚部组成优化

代码示例

 

 1 void dft(short** in_array, double** re_array, double** im_array, long height, long width)
 2 {
 3     double re, im, temp;
 4 
 5     for (int i = 0; i < height; i++){
 6         for (int j = 0; j < width; j++){
 7             re = 0;
 8             im = 0;
 9 
10             for (int x = 0; x < height; x++){
11                 for (int y = 0; y < width; y++){
12                     temp = (double)i * x / (double)height + 
13                            (double)j * y / (double)width;
14                     re += in_array[x][y] * cos(-2 * pi * temp);
15                     im += in_array[x][y] * sin(-2 * pi * temp);
16                 }
17             }
18             
19             re_array[i][j] = re;
20             im_array[i][j] = im;
21         }
22     }
23     printf("dft done\n");
24 }

 

傅里叶谱

相角

功率谱

傅里叶变换频谱图

 

对于上面得两幅图案,在区间[0, M-1]中,变换数据由两个在点M/2处碰面的背靠背的半个周期组成spa

针对显示和滤波的目的,在该区间中有一个完整的变换周期更加方便,由于完整周期中数据是连续的code

咱们但愿获得上图所示的图案blog

傅里叶变换的平移性质

所以对每一个f(x, y)项乘以(-1)x+y可达目的class

代码示例

 1 void fre_spectrum(short **in_array, short **out_array, long height, long width)
 2 {
 3     double re, im, temp;
 4     int move;
 5 
 6     for (int i = 0; i < height; i++){
 7         for (int j = 0; j < width; j++){
 8             re = 0;
 9             im = 0;
10 
11             for (int x = 0; x < height; x++){
12                 for (int y = 0; y < width; y++){
13                     temp = (double)i * x / (double)height + 
14                            (double)j * y / (double)width;
15                     move = (x + y) % 2 == 0 ? 1 : -1;
16                     re += in_array[x][y] * cos(-2 * pi * temp) * move;
17                     im += in_array[x][y] * sin(-2 * pi * temp) * move;
18                 }
19             }
20             
21             out_array[i][j] = (short)(sqrt(re*re + im*im) / sqrt(width*height));
22             if (out_array[i][j] > 0xff)
23                 out_array[i][j] = 0xff;
24             else if (out_array[i][j] < 0)
25                 out_array[i][j] = 0;
26  27         }
28     }
29 }

执行结果

 

旋转性质

 

即f(x, y)旋转一个角度,F(u, v)旋转相同的角度基础

 二维离散傅里叶反变换

代码示例

 1 void idft(double** re_array, double** im_array, short** out_array, long height, long width)
 2 {
 3     double real, temp;
 4 
 5     for (int i = 0; i < height; i++){
 6         for (int j = 0; j < width; j++){
 7             real = 0;
 8 
 9             for (int x = 0; x < height; x++){
10                 for (int y = 0; y < width; y++){
11                     temp = (double)i * x / (double)height + 
12                            (double)j * y / (double)width;
13 
14                     real += re_array[x][y] * cos(2 * pi * temp) -
15                             im_array[x][y] * sin(2 * pi * temp);
16                 }
17             }
18             
19             out_array[i][j] = (short)(real / sqrt(width*height));
20             if (out_array[i][j] > 0xff)
21                 out_array[i][j] = 0xff;
22             else if (out_array[i][j] < 0)
23                 out_array[i][j] = 0;
24         }
25     }
26     printf("idft done\n");
27 }

经验证,图像经傅里叶变换,而后再反变换之后可恢复原图

 

 

改进

本篇文章只是按照二维离散傅里叶变换公式进行了实现,在测试的过程当中发现,执行速度真的是很是慢,算法时间复杂度O(n4),等之后有时间再对这段代码进行优化。

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