空間周波数成分
空間周波数成分 なぜ空間周波数領域へ変換しなければならないかは、これまでに説明してきました。 このような変換を直交変換とも呼んでいるように、 抽出した各周波数成分は本来なら互いに独立した成分でなければなりません。 しかし、実際にはそうはならないので、ここではこの問題を取り上げてみます。 これまでに言葉だけは何度も出てきましたが、 ここで画像のもつエネルギー分布および折り返し歪みの影響について少し見てみます。 前に述べたように、画像を空間周波数領域へ変換すると、 その画像の性質に応じて無限に広がる周波数成分が出てきます。 全体に滑らかな部分の多い画像は低周波成分が多く、 変化の激しい部分の多い画像は高周波成分が多いことになります。 右図はその周波数特性を模式的に示した例です。 画像の場合は本来なら水平・垂直両方向の成分が存在しますが、 ここでは一つの周
2次元フーリエ変換 - [物理のかぎしっぽ]
1次元フーリエ変換の応用 † 2次元フーリエ変換は文字どおり2次元のものについてフーリエ変換を行うものです．例えば音声などのデータは1次元ですが，画像などは縦と横の2次元ですので，画像にフーリエ変換を適用するためには2次元フーリエ変換を使う必要があります． といっても2次元フーリエ変換の実装はそんなに難しくなく，1次元フーリエ変換が完成していればそれを利用して簡単に作る事ができます． となります．これは2次元のものをx軸方向に各行フーリエ変換し，その結果に対してy軸方向に各行フーリエ変換すればよいということです． for(i=0; i<height; i++){ for(j=0; j<width; j++){ temp_re[j] = re[i*width + j]; temp_im[j] = im[i*width + j]; } dft_idft(temp_re, temp_im, wi
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