数字图像处理 第四章 频率滤波(上)

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作者
猴君
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一、背景 P124 - 125

  • 傅里叶指出,任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦和/或余弦之和的形式,每个正弦项和/或余弦项都乘以不同的系数(现在称为傅里叶级数)
  • 对于非周期函数,也可以正弦和/或余弦乘以加权函数的积分来表示。在这种情况下的公式就是傅里叶变换

二、基本概念 P125 - 130

2.1 复数 P125 - P126

  • 复数
    C = R + j I C = R + jI C=R+jI
  • 极坐标表示复数
    c = ∣ c ∣ ( c o s θ + j s i n θ ) c =\vert{c}\vert(cos\theta + jsin\theta) c=c(cosθ+jsinθ)
  • 欧拉公式
    e j θ = c o s θ + s i n θ e^{j\theta} = cos\theta + sin\theta ejθ=cosθ+sinθ
  • 欧拉公式变换后的极坐标表示复数
    c = ∣ c ∣ e j θ c =\vert{c}\vert e^{j\theta} c=cejθ

2.2 傅里叶级数 P126

f ( t ) = ∑ n = − ∞ ∞ c n e j 2 π n T t f(t) = \displaystyle\sum_{n=-\infty}^\infty c_ne^{j\frac{2\pi n}{T}t} f(t)=n=cnejT2πnt
式中,
c n = 1 T ∫ − T 2 T 2 f ( t ) e − j 2 π n T t d t , n = 0 , ± 1 , ± 2 , ± 3 c_n = \frac{1}{T}\int_{-\frac{T}{2}}^{\frac{T}{2}}f(t)e^{-j\frac{2\pi n}{T}t}dt,n = 0,\pm1,\pm2,\pm3 cn=T12T2Tf(t)ejT2πntdt,n=0,±1,±2,±3


2.3 冲激及其取样特性 P126 - P128

  • 连续函数的冲激取样
    δ ( t ) = { ∞ , t = 0 0 , t ≠ 0 \delta(t) = \begin{cases} \infty,t = 0\\ 0,t ≠ 0\\ \end{cases} δ(t)={ ,t=00,t=0
    ∫ − ∞ ∞ δ ( t ) d t = 1 \int_{-\infty}^{\infty}\delta(t)dt = 1 δ(t)dt=1
    ∫ − ∞ ∞ f ( t ) δ ( t ) d t = f ( 0 ) \int_{-\infty}^{\infty}f(t)\delta(t)dt = f(0) f(t)δ(t)dt=f(0)
    ∫ − ∞ ∞ f ( t ) δ ( t − t 0 ) d t = f ( t 0 ) \int_{-\infty}^{\infty}f(t)\delta(t - t_0)dt = f(t_0) f(t)δ(tt0)dt=f(t0)
  • 离散函数的冲激取样
    δ ( x ) = { ∞ , x = 0 0 , x ≠ 0 \delta(x) = \begin{cases} \infty,x = 0\\ 0,x ≠ 0\\ \end{cases} δ(x)={ ,x=00,x=0
    ∑ x = − ∞ ∞ δ ( x ) = 1 \displaystyle\sum_{x=-\infty}^{\infty}\delta(x) = 1 x=δ(x)=1
    ∑ x = − ∞ ∞ f ( x ) δ ( x ) = f ( 0 ) \displaystyle\sum_{x=-\infty}^{\infty}f(x)\delta(x) = f(0) x=f(x)δ(x)=f(0)
    ∑ x = − ∞ ∞ f ( x ) δ ( x − x 0 ) = f ( x 0 ) \displaystyle\sum_{x=-\infty}^{\infty}f(x)\delta(x - x_0) = f(x_0) x=f(x)δ(xx0)=f(x0)
  • 冲激串
    s △ T ( t ) = ∑ x = − ∞ ∞ δ ( t − n △ T ) s_{\triangle T}(t) = \displaystyle\sum_{x=-\infty}^{\infty}\delta(t-n\triangle T) sT(t)=x=δ(tnT)
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2.4 连续变量函数的傅里叶变换 P128 - P130

  • f(t)的傅里叶变换(FT)
    F ( μ ) = ℑ { f ( t ) } = ∫ − ∞ ∞ f ( t ) e − j 2 π μ t d t F(\mu) = \Im\{f(t)\} = \int_{-\infty}^{\infty}f(t)e^{-j2\pi \mu t}dt F(μ)={ f(t)}=f(t)ej2πμtdt
  • F ( μ ) F(\mu) F(μ)的傅里叶反变换(IFT)
    f ( t ) = ℑ − 1 { F ( μ ) } = ∫ − ∞ ∞ F ( μ ) e j 2 π μ t d μ f(t) = \Im^{-1}\{F(\mu)\} = \int_{-\infty}^{\infty}F(\mu)e^{j2\pi \mu t}d\mu f(t)=1{ F(μ)}=F(μ)ej2πμtdμ

2.5 卷积 P130 - P131

  • 卷积公式
    f ( t ) ⊗ h ( t ) = ∫ − ∞ ∞ f ( τ ) h ( t − τ ) d τ f(t)\otimes h(t) = \int_{-\infty}^{\infty}f(\tau)h(t - \tau)d\tau f(t)h(t)=f(τ)h(tτ)dτ
  • (一维)卷积定理
    f ( t ) ⊗ h ( t ) ⇐ ⇒ H ( μ ) F ( μ ) f(t)\otimes h(t) \Leftarrow\Rightarrow H(\mu)F(\mu) f(t)h(t)⇐⇒H(μ)F(μ)
    f ( t ) h ( t ) ⇐ ⇒ H ( μ ) ⊗ F ( μ ) f(t)h(t) \Leftarrow\Rightarrow H(\mu)\otimes F(\mu) f(t)h(t)⇐⇒H(μ)F(μ)

三、取样与取样函数的傅里叶变换 P131 - P137

3.1 取样 P131 - P132

f ~ ( t ) = f ( t ) s △ T ( t ) = ∑ n = − ∞ ∞ f ( t ) δ ( t − n △ T ) \widetilde f(t) = f(t) s_{\triangle T}(t) = \displaystyle\sum_{n=-\infty}^{\infty}f(t)\delta(t - n\triangle T) f(t)=f(t)sT(t)=n=f(t)δ(tnT)
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3.2 取样函数的傅里叶变换 P132 - P133

  • F ~ ( μ ) = ℑ { f ~ ( t ) } = ℑ { f ( t ) s △ T } = F ( μ ) ⊗ S ( μ ) \widetilde F(\mu) = \Im\{\widetilde f(t)\} = \Im\{f(t)s_{\triangle T}\} = F(\mu) \otimes S(\mu) F(μ)={ f(t)}={ f(t)sT}=F(μ)S(μ)
  • S ( μ ) = 1 △ T ∑ n = − ∞ ∞ δ ( μ − n △ T ) S(\mu) = \frac {1}{\triangle T}\displaystyle\sum_{n=-\infty}^{\infty}\delta(\mu - \frac {n}{\triangle T}) S(μ)=T1n=δ(μTn)
  • F ~ ( μ ) = F ( μ ) ⊗ S ( μ ) = ∫ − ∞ ∞ F ( τ ) S ( μ − τ ) d τ \widetilde F(\mu) = F(\mu) \otimes S(\mu) = \int_{-\infty}^{\infty}F(\tau)S(\mu - \tau)d\tau F(μ)=F(μ)S(μ)=F(τ)S(μτ)dτ
    = 1 △ T ∫ − ∞ ∞ F ( τ ) ∑ n = − ∞ ∞ δ ( μ − τ − n △ T ) d τ = \frac{1}{\triangle T} \int_{-\infty}^{\infty}F(\tau)\displaystyle\sum_{n=-\infty}^{\infty}\delta(\mu - \tau - \frac{n}{\triangle T})d\tau =T1F(τ)n=δ(μτTn)dτ
    = 1 △ T ∑ n = − ∞ ∞ ∫ − ∞ ∞ F ( τ ) δ ( μ − τ − n △ T ) d τ

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