人工智能学习

图像识别-二维傅里叶变换

本文主要是介绍图像识别-二维傅里叶变换，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

二维连续函数的傅里叶变换

一维的相关推导见本博客其他章节
这里是二维傅里叶变换的说明

一维离散函数的傅里叶变换

二维离散函数的傅里叶变换

对二维函数的波形没法理解的可以看这张图，u,v就是对应这张图两边的的频率

频谱图和时域图的说明

大家看下的图片，8个字母的时域图和频域图片比较，有些有趣的结论

Z中的三条横线和下面频谱图中的竖线是正交的
Z中从右上自左下的这条对角线和频谱图中的自左上至右下的对角线相交
B中圈多，频谱图中也是一圈圈的
B中的垂直方向有一条细的线，原图中的垂直方向的线条比水平方向的少

二维傅里叶变换和一维傅里叶变换的关系



一维和二维的关系很明显，先对一维变换后求和，再对另外一维变换，就是二维变换了

(0,0)点的性质

卷积理论

相关性理论

这篇关于图像识别-二维傅里叶变换的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！
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