Fourier transform for Image

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Seonglae ChoSeonglae Cho
Created
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2020 Aug 23 10:56
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Edited
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2023 Apr 19 13:56
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이미지는 2차원의(x축 방향의 변화와 y축 방향의 변화가 동시에 포함된) 신호이기 때문에 2차원에서 정의되는 푸리에 변환이 필요하다
notion image
 
notion image
 
 
 
이미지는 연속(continuous)이 아닌 이산(discrete), 한정된 유한(finite) 구간에서 정의되는 신호
따라서, 이산 데이터에서 정의되는 푸리에 변환이 필요하다
notion image
 
notion image
일반적인 푸리에 변환식과는 달리 W와 H로의 나누기가 들어있음에 유의해야 하며 이는 데이터가 정의된 구간을 하나의 단위 주기(unit period)로 만드는 효과가 있다. 일종의 정규화 팩터(normalization factor)라고 생각하면 된다.
 
 
 
notion image
첫째, 이미지를 신호로 해석하는 문제는 x 또는 y축을 시간축으로 놓고 좌표의 변화에 따라 변하는 이미지 픽셀의 밝기 변화를 신호로 생각하면 쉽게 이해할 수 있다
 
 
W × H 이미지에 대한 이산 푸리에 변환에서 F(u, v)는
  • x축 주파수 u/W, y축 주파수 v/H인 주기함수 성분에 대응
  • 주기로는 x축 방향 W/u 픽셀, y축 방향 H/v 픽셀인 주기성분을 나타냄 (주기 = 1/주파수)
 
 
 
1 dimension discrete Fourier transform
 
notion image
 
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1차원 이산 푸리에 변환(discrete Fourier transform)식은 실제 푸리에 변환을 컴퓨터로 구현하는데 있어서 가장 기본이 되는 식
 
 
 
 
 
 
 
 
 

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