• 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

    极坐标:C = |C|(cosθ + jsinθ)

    欧拉公式:C = |C|e

    有关更多的时域与复频域的知识可以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

    二维离散傅里叶变换(DFT)

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

    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
    ");
    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

    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,因为完整周期中数据是连续的

    我们希望得到上图所示的图案

    傅里叶变换的平移性质

    因此对每个f(x, y)项乘以(-1)x+y可达目的

    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

     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
    ");
    27 }

    经验证,图像经傅里叶变换,然后再反变换以后可恢复原图

    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,在测试的过程中发现,执行速度真的是非常慢,算法时间复杂度O(n4),等以后有时间再对这段代码进行优化。

     

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