エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
フーリエ解析(12): 2次元高速フーリエ変換(FFT) ~ 画像データ処理の例 ~
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
フーリエ解析(12): 2次元高速フーリエ変換(FFT) ~ 画像データ処理の例 ~
■フーリエ解析(12): 2次元高速フーリエ変換(FFT) ~ 画像データ処理の例 ~ 関数 f(x, y)の2次... ■フーリエ解析(12): 2次元高速フーリエ変換(FFT) ~ 画像データ処理の例 ~ 関数 f(x, y)の2次元離散フーリエ変換(DFT)、離散フーリエ逆変換(IDFT)は次式で定義されます。 F (k, l) = ∑x=0M-1∑y=0N-1 f (x, y)WM xk WN yl f (x, y) = (1/(MN))∑k=0M-1∑l=0N-1 F (k, l)WM -xkWN -yl ここで、 WM = e-j2π/M, WN = e-j2π/N 2次元の離散フーリエ変換、離散フーリエ逆変換ではデータ量 N に対して計算量はほぼ N4に比例して膨大となります。 そこで、通常は1次元離散フーリエ変換の高速演算法である高速フーリエ変換(Fast Fourier Transform:FFT)を2重に用いた2次元FFTにより計算します。 次のアプレットは、画像データを2次元信号 f(x