¿Alguien puede dar una buena explicación de la transformación de imagen FFT ¿Cómo se puede analizar la imagen transformada por FFT y su imagen Re^2 + Im^2? Solo quiero entender algo cuando miro la imagen y su frecuencia.comprensión fft
EDITAR: Hay una gran introducción a los conceptos here.
Hay un poco de matemática detrás de esa pregunta. En términos simples, considere una función 1-D, como un clip de audio. La transformada de Fourier identifica las frecuencias presentes en esa señal. Cada muestra en el clip de audio original se correlaciona con la amplitud de la onda de sonido en cualquier punto dado en el tiempo. En contraste, cada muestra en la transformada de Fourier identifica la amplitud de una frecuencia particular de oscilación. Por ejemplo, una onda sinusoidal pura a 1 kHz tendrá una transformada de Fourier con un único pico en la marca de 1 kHz. Las ondas de audio son combinaciones de muchas ondas sinusoidales diferentes, y las transformadas de Fourier aíslan a qué ondas sinusoidales contribuyen y en qué cantidad. (Tenga en cuenta que la explicación real requiere profundizar en números complejos, pero lo anterior da la esencia de lo que está sucediendo).
La transformada de Fourier de una imagen es una extensión simple de la transformada de Fourier 1-D en dos dimensiones, y se logra simplemente aplicando la transformación 1-D a cada fila de una imagen, y luego transformando cada columna del imagen resultante. Produce esencialmente lo mismo. Una imagen de ondas de agua lisas que viajan en una dirección diagonal se transformará en una serie de picos a lo largo de esa misma diagonal.
La transformación de Fourier se define sobre funciones continuas. La FFT es una técnica para evaluar eficientemente la transformada de Fourier sobre conjuntos de datos discretos.
Buena respuesta: también podría valer la pena explicar el concepto de * frecuencia espacial * en una imagen, y la interpretación de la fase y la magnitud de la FFT 2D. –
Gracias por la sugerencia, @Paul. En lugar de hinchar la respuesta más, encontré un buen enlace. –
+1, buena respuesta, solo quiero agregar que FFT es un algoritmo para computar eficientemente el DFT. Más sobre DFT: http://en.wikipedia.org/wiki/Discrete_Fourier_transform – Frunsi
Steve Eddins of Mathworks ha estado discutiendo Fourier Transforms en general en su blog desde hace un tiempo - deberías echarle un vistazo here.
¿Migrar a dsp.stackexchange? –