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卷积与傅里叶变换攻略

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Only for DM07 大家都知道,傅里叶和卷积之间变换和证明的题目是图像处理中最难的一块,我这里写一下我的心得以及收集的一些例题。 首先第一个问题,定义公式太多,而且又很复杂。其实呢,真正有用的公式只有 4个。 课本里的公式只是同一个公式在离散空间、连续空间、一维空间、二维空间的不同应用。我们理解哪一个?只要理解离散二维空间中的傅里叶变换公式: 很多人又奇怪了,为什么有的公式里有三角函数?其实是因为应用了一个欧拉代换,朝姐姐讲到这个代换的时候总是一句话带过,还真以为我们高中学过了。 也就是说,有了上面三个公式,我们就可以在所有傅里叶定义之间切换,但是实际做证明题的时候也只需要这三个公式。 接着记住,傅里叶只有一个性质——平移性质。期中考最后一题我就是因为当时还没认识到这个性质的使用。 上面那个 0是属于 x的,x0,这是一维的,找不到二维的公式,但因为 XY方向是无关的,所以如果同时移动 x和 y方向只要将再乘多一个上去。注意这里 j的符号,以及将x替换为 y,M替换为 N,u替换为 v。 最后的最后还要知道一个大前提,那就是卷积定理,证明一般从它开始。 漏了一个常用的傅里叶变换——二阶二维拉普拉斯算子变换,虽然可以通过以上公式推导,但是记住它可以节省较多的时间。 课本210页要折起来,全部公式都在里面。 期中试题最重要,这里做多一遍: 1. 设仅利用像素点(x,y)的4-近邻像素(不用点(x,y))组成一个低通滤波器。 (1) 给出它在频域的等价滤波器 H(u,v); (2) 证明所得结果确实是一个低通滤波器。 已知:f(x,y)*h(x,y) = 1/4[f(x-1,y) + f(x+1,y) + f(x,y+1) + f(x,y-1)] F(u,v)*H(u,v) = 1/4[F(u,v)ej2π u/M +F(u,v) e-j2π u/M +F(u,v) e-j2π v/N+F(u,v) ej2π v/N] =F(u,v)*1/4[cos(2π u/M)+j*sin(2π u/M)+ cos(2π u/M)-j*sin(2π u/M)+ cos(2π v/N)+j*sin(2π v/N)+ cos(2π v/N)-j*sin(2π v/N)] =F(u,v)*1/4[2 cos(2π u/M)+2 cos(2π v/N)] =F(u,v)*1/2[cos(2π u/M)+ cos(2π v/N)] 等式两边同除以 F(u,v),得 H(u,v)= 1/2[cos(2π u/M)+ cos(2π v/N)] 可见,当 u=v=0,即取中心点时,H(u,v)取最大值 1,所以是低通滤波器。 从上面证明过程可以看出,依次使用了卷积定理、平移性质、欧拉定理。以下是相关课后习题中文版。 一.证明如式 所示的拉普拉斯变换是各向同性的(...

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