FFT(快速傅里叶变换): 我不得不快点讲完这个内容,对于FFT,实则就是在计算DFT,其诞生还是由于DFT计算太慢,FFT被人为是“20世纪十大算法之一”,FFT的核心思路在于分治思想,主要介绍一下FFT的核心思路便开始我们的unity项目实践。 如果使用DFT进行慢慢计算的话,有n个数据,就需要进行n次乘法,其复杂度就会为n^2,但是...
对于中等大小的图像( 2048\times 2048 像素), 这就意味着仅进行一次二维DFT运算就需要约17万亿次乘法和加法,还不包括计算一次并存储到查找表中的指数运算。 如果没有发现将计算量降到 MN\log_2 MN 次乘法和加法的快速傅里叶变换(FFT),那么可以肯定的说本章介绍的内容几乎没有任何实用价值。FFT缩减的计算量...
结果正如我们所预料的,对输入信号’S’做FFT处理之后,图3中出现了5个峰值,这是因为对输入信号做256点的FFT处理之后并没有第257个频点信息,这也是前文中所提到的第一个点的模值是N倍的原因。因此,信号的 FFT结果具有一定的对称性。一般情况下,我们只使用前半部分的结果,即小于采样频率一半的结果。对于图像进行...
FFT具有对称性,一般只需要用N的一半,前半部分即可。 4、将振幅谱进行归一化和取半处理 先进行归一化 normalization_y=abs_y/N #归一化处理(双边频谱)plt.figure() plt.plot(x,normalization_y,'g') plt.title('双边频谱(归一化)',fontsize=9,color='green') ...
对图像的灰度值进行归一化。 对图像的每一行执行一维 FFT,并保存为中间结果。 对上一步结果中的每一列执行一维 FFT,返回变换结果。 将零频分量移到频谱中心,并求绝对值进行可视化。 对中心化后的结果进行对数变换,以改善视觉效果。 主要代码 一维FFT
图3— 正弦波的频谱在单个频率处达到峰值,如上图顶部所示,当对包含整数周期的波形部分执行 FFT 时。如果FFT是在小数个周期上进行的,频谱会给出一个非常不同的图像,如上图底部所示 - 一个宽峰值导致频率确定不良和幅度不准确。这些波形是由廉价的函数发生器产生的,它解释了频谱中存在的噪声。
案例1:图像自相关性确定芯片间距 下图示意的晶圆图像中有芯片周期性的排列,而自相关函数计算纹理周期具有很好的效果。 wafer 为提升计算效率,我们可以应用快速傅里叶变换将晶圆图像转换到频域中去计算自相关图像。 频域方法计算晶圆图像的自相关图像 * 代码片段选自Halcon例程文件: determine_die_pitch_fft_correlation....
数字图像处理上机之四:灰度图 快速傅里叶变换 ( FFT IFFT 一维 二维 ) 1. 一维快速傅里叶变换的原理: 关于变量 X 的次数界为 n 多项式P(X), 其系数表示法表示为 P(X) = A0 * X^0 + A1 * X^1 + ... + An-1 * X^(n-1) 其点值表示法表示为 ...