首先来看看傅里叶(DCT)变换的公式
FP=\frac {1}{N}\sum_{x=0}^{N-1}\sum_{y=0}^{N-1}P_{x,y}\exp(-j(\frac{2 \pi}{N})(ux+vy))
幅度
w=\sqrt{u^2+v^2}
其中 u,v代表空间频率,即灰度梯度,梯度由坐标与灰度值求导的向量 w代表 N代表 Pxy代表 x,y代表 在看图像处理的时候可能会很迷茫,作为波形分析的傅里叶变换怎么会有傅里叶变换,图像的傅里叶变换中,T是什么,为什么会有时域?抱着这个问题,先来理解下下面这段话。
图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯 度。傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数,傅 立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。
可知,图像是没有事件变化的,只有对x,y轴上的像素变化,与时域对应,叫做图像的空间域。