我使用该网站的方程实现了 2D DFT 和 IDFThttp://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/fourier.htm http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/fourier.htm我认为这些都是正确的并且解释得很好。
实现看起来像这样:
for(int i=0;i<inImage.width;i++)
{
for(int j=0;j<inImage.height;j++)
{
float ak=0;
float bk=0;
for(int ii=0;ii<inImage.width;ii++)
{
for(int jj=0;jj<inImage.height;jj++)
{
float x=-2.0*PI*i*ii/(float)inImage.width;
float y=-2.0*PI*j*jj/(float)inImage.height;
// ak+=inImage.pixels[i][j]*(cos(x)*cos(y)-sin(x)*sin(y));
// bk+=inImage.pixels[i][j]*(sin(x)*cos(y)+sin(y)*cos(x));
ak+=inImage.pixels[i][j]*cos(x+y);
bk+=inImage.pixels[i][j]*1.0*sin(x+y);
}
}
DFTImageRE.pixels[i][j]=ak;
DFTImageIM.pixels[i][j]=bk;
}
}
频域 (sqrt(ak * ak+bk * bk)) 看起来并不像它应该的那样,并且图像重建(忽略虚部)不会使任何东西接近原始图像。更重要的是,[0][0]处的像素具有极高的值,并且没有像素范围为原始像素的0到255。我究竟做错了什么?
额外的信息:
- inImage 和 DFTImages 只是构造普通 *.pgm 图像的结构,可以保存和加载图像,
- 我不能使用任何类(如虚数),因为这个实现将在 GPU 端,
Thanks
我找到了解决我的问题的方法。这只是索引问题。使用 ii 和 jj 求和求傅里叶变换
for(int i=0;i<inImage.width;i++)
{
for(int j=0;j<inImage.height;j++)
{
float ak=0;
float bk=0;
for(int ii=0;ii<inImage.width;ii++)
{
for(int jj=0;jj<inImage.height;jj++)
{
float x=-2.0*PI*i*ii/(float)inImage.width;
float y=-2.0*PI*j*jj/(float)inImage.height;
ak+=inImage.pixels[ii][jj]*cos(x+y);
bk+=inImage.pixels[ii][jj]*1.0*sin(x+y);
}
}
DFTImageRE.pixels[i][j]=ak;
DFTImageIM.pixels[i][j]=bk;
}
}
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)