OpenCV 完整例程73. 二维连续傅里叶变换
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了OpenCV 完整例程73. 二维连续傅里叶变换相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
【OpenCV 完整例程】73. 二维连续傅里叶变换
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2.1 二维连续傅里叶变换
设 f ( t , z ) f(t,z) f(t,z) 是二维连续变量 t , z t, z t,z 的连续函数,则其二维连续傅里叶变换和逆变换为:
F
(
μ
,
ν
)
=
∫
−
∞
+
∞
∫
−
∞
+
∞
f
(
t
,
z
)
e
−
j
2
π
(
μ
t
+
ν
z
)
d
t
d
z
f
(
t
,
z
)
=
∫
−
∞
+
∞
∫
−
∞
+
∞
F
(
μ
,
ν
)
e
j
2
π
(
μ
t
+
ν
z
)
d
μ
d
ν
\\beginaligned F(\\mu,\\nu) &= \\int_-\\infty^+\\infty \\int_-\\infty^+\\infty f(t,z) e^-j 2\\pi (\\mu t + \\nu z) dt \\ dz\\\\ f(t,z) &= \\int_-\\infty^+\\infty \\int_-\\infty^+\\infty F(\\mu,\\nu) e^j 2\\pi (\\mu t + \\nu z) d\\mu \\ d\\nu \\endaligned
F(μ,ν)f(t,z)=∫−∞+∞∫−∞+∞f(t,z)e−j2π(μt+νz)dt dz=∫−∞+∞∫−∞+∞F(μ,ν)ej2π(μt+νz)dμ dν
对于图像处理,式中的
t
,
z
t, z
t,z 表示连续空间变量,
μ
,
ν
\\mu, \\nu
μ,ν 表示连续频率变量。
例程 8.7:二维连续函数的傅里叶变换(二维盒式函数)
以盒式函数为例,其傅里叶变换为:
F ( μ , ν ) = ∫ − ∞ + ∞ ∫ − ∞ + ∞ f ( t , z ) e − j 2 π ( μ t + ν z ) d t d z = ∫ − T / 2 + T / 2 ∫ − Z / 2 + Z / 2 A e − j 2 π ( μ t + ν z ) d t d z = A T Z [ s i n ( π μ T ) π μ T ] [ s i n ( π ν Z ) π ν Z ] \\beginaligned F(\\mu,\\nu) &= \\int_-\\infty^+\\infty \\int_-\\infty^+\\infty f(t,z) e^-j 2\\pi (\\mu t + \\nu z) dt \\ dz\\\\ &= \\int_-T/2^+T/2 \\int_-Z/2^+Z/2 A e^-j 2\\pi (\\mu t + \\nu z) dt \\ dz\\\\ &= ATZ[\\fracsin(\\pi \\mu T)\\pi \\mu T][\\fracsin(\\pi \\nu Z)\\pi \\nu Z] \\endaligned F(μ,ν)=∫−∞+∞∫−∞+∞f(t,z)e−j2π(μt+νz)dt dz=∫−T/2+T/2∫−Z/2+Z/2Ae−j2π(μt+νz)dt dz=ATZ[πμTsin(πμT)][πνZsin(πνZ)]
# 8.7:二维连续函数的傅里叶变换(二维盒式函数)
# 二维盒式函数 (2D-Box_function)
t = np.arange(-5, 5, 0.1) # start, end, step
z = np.arange(-5, 5, 0.1)
height, width = len(t), len(z)
tt, zz = np.meshgrid(t, z) # 将一维数组 xnew, ynew 转换为网格点集(二维数组)
f = np.zeros([len(t), len(z)]) # 初始化,置零
f[30:70, 30:70] = 1 # 二维盒式函数
fu = np.sinc(t)
fv = np.sinc(z)
fuv = np.outer(np.sinc(t), np.sinc(z)) # 由公式计算连续傅里叶变换
print(fu.shape, fv.shape, fuv.shape)
fig = plt.figure(figsize=(10, 6))
ax1 = plt.subplot(121, projection='3d')
ax1.set_title("2D-Box function")
ax1.plot_wireframe(tt, zz, f, rstride=2, cstride=2, linewidth=0.5, color='c')
ax1.set_xticks([]), ax1.set_yticks([]), ax1.set_zticks([])
ax2 = plt.subplot(122, projection='3d')
ax2.set_title("2D-Fourier transform")
ax2.plot_wireframe(tt, zz, fuv, rstride=2, cstride=2, linewidth=0.5, color='c')
ax2.set_xticks([]), ax2.set_yticks([]), ax2.set_zticks([])
plt.show()
例程 8.8:二维连续函数的傅里叶变换(不同参数的盒式函数)
# 8.8:二维连续函数的傅里叶变换(不同参数的盒式函数)
# 二维盒式函数 (2D-Box_function)
height, width = 128, 128
m = int((height - 1) / 2)
n = int((width - 1) / 2)
fig = plt.figure(figsize=(9, 6))
T = [5, 10, 20]
print(len(T))
for i in range(len(T)):
f = np.zeros([height, width]) # 初始化,置零
f[m-T[i]:m+T[i], n-T[i]:n+T[i]] = 1 # 不同尺寸的盒式函数
fft = np.fft.fft2(f)
shift_fft = np.fft.fftshift(fft)
amp = np.log(1 + np.abs(shift_fft))
plt.subplot(2,len(T),i+1), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.imshow(f, "gray"), plt.title("Box Filter (T=)".format(T[i]))
#
plt.subplot(2,len(T),len(T)+i+1), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.imshow(amp, "gray"), plt.title("FFT Spectrum")
plt.tight_layout()
plt.show()
(本节完)
版权声明:
youcans@xupt 原创作品,转载必须标注原文链接
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Crated:2022-1-15
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欢迎关注 『Python小白的OpenCV学习课』 系列,持续更新中【OpenCV 完整例程】01. 图像的读取(cv2.imread)
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