图像中的傅立叶变换(一)

关于傅立叶变换,知乎上已经有一篇很好的教程,因此,这篇文章不打算细讲傅立叶的物理含义,只是想从图像的角度谈一谈傅立叶变换的本质和作用。

本文假设读者已经熟知欧拉公式:

ejπx=cosπx+jsinπx

并且知道高数课本中给出的傅立叶变换公式:

f(x)a02+n=1[ancosnx+bnsinnx]

其中 an=1πππf(x)cosnxdxbn=1πππf(x)sinnxdx

当然,线性代数也还是要懂一些的。

图像的表示

傅立叶变换本质上是把信号从时空域变换到频率域。但在图像里面,这个本质又说明什么呢?

为了搞清楚这一点,我们先回顾一下,什么是图像。

通常来说,我们看到的计算机里的图像是一个二维矩阵:

比如,上面这个只有四个像素点的图片,就是一个这样的矩阵(不要在意数值大小,你可以把它们归一化到常用的 0~255 区间,但本质上它们表达的信息是一样的):

[0.40.60.80.2]

假设图像是 f(x),这个 f(x) 就是我们常说的信号。这个信号表面上看是一个矩阵,其实它是由几个最基本的向量的线性组合产生的:

f(x)=0.4×[1000]+0.6×[0100]+0.8×[0010]+0.2×[0001]

如果看到这里你有一种恍然大悟的感觉,那你差不多快摸清傅立叶的套路了。

其实,从线性代数的角度出发去思考问题,你会发现,图像这种信息是由一些最基本的元素组合而成的。这些元素在线性代数中被称为基向量,它们构成的集合称为基底。选择不同的基底,信息就可以有多种不同的表示。例如上图中,我们选择的是最常见的基底:

{[1000],[0100],[0010],[0001]}

在这组基底下,图片就表示为:[0.40.60.80.2]

如果换成另外一组基底,就会得到另一种表示。甚至,在计算机视觉中,我们常常会提取图像的语义信息,把图像转换到其他一些高维空间。但不管怎样,它们本质上都是从某一个特殊的角度来表示图像这一信息,只是不同的基底下,表示出来的特征有所不同,有些适合肉眼观看,有些适合计算机识别。

那傅立叶变换是想干嘛?其实就是换了另一种基底(正/余弦函数)来表示图像。傅立叶变换之所以重要,是因为它所采用的基底具有一些非常好的性质,可以方便我们对图像进行处理。

傅立叶变换

这一节中,我们就来看看,如何把图像用傅立叶的基底表示出来,也就是我们常说的图像的傅立叶变换。

首先,要明确,在一组基底下,信息的表示是什么。回到上一节的例子,f(x)=[0.40.60.80.2],有没有发现,在特定基底下,信息是用这些基底线性组合的权重来表示的。只要我们有了这些权重信息,就可以用基底向量的线性组合把信息恢复出来。

因此,对于傅立叶变换而言,我们要求的其实就是基底的权重。

那傅立叶变换的基底是什么呢?如果你看过前面说的那篇教程,你会发现,傅立叶是用无穷多个三角函数的叠加来逼近原来的信号。因此,对于傅立叶变换而言,它的基底其实就是这些三角函数,而我们要求的则是这些函数的线性组合参数。

回到最开始的傅立叶公式:

f(x)a02+n=1[ancosnx+bnsinnx]

有没有看到,这个公式已经揭示了这些三角函数的系数,也就是我们要求的线性组合参数。公式前面的 a0 是可以统一进去的。下面,我们就从它出发,看看如何推导出统一的参数表示。

(⚠️以下是公式重灾区,恐惧者可直接跳到结论部分)

首先,我们考虑更一般的情况,即函数 f(x) 的周期是 T(上面这个公式的周期是 2π),然后将 f(x) 表示成另一种形式:

f(x)=a0+n=1[ancos2nπxT+bnsin2nπxT]

其中,a0=1T0Tf(x)dxan=2T0Tf(x)cos2nπxTdxbn=2T0Tf(x)sin2nπxTdx

注意,这个表示和之前的公式没有本质区别。

接下来,对 f(x) 进行一系列操作:

(1)f(x)=a0+n=1[ancos2nπxT+bnsin2nπxT](2)=a0+n=1[ancosωnx+bnsinωnx](3)=a0+n=1[an(ejωnx+ejωnx2)+bn(ejωnxejωnx2j)](4)=a0+n=1(anjbn2)ejωnx+n=1(an+jbn2)ejωnx

其中,ωn=2nπT

下一步,继续化简括号里的东西:

(5)anjbn2=12[2TT2T2f(x)cosωnx dxj2TT2T2f(x)sinωnx dx](6)=1TT2T2f(x)[cosωnxjsinωnx] dx(7)=1TT2T2f(x)ejωnx dx(8)=cn

其中,cn=1TT2T2f(x)ejωnx dx

用上面的结果化简公式右边的内容:

(9)n=1(an+jbn2)ejωnx=n=1(an+jbn2)ejωnx(10)=n=1(anjbn2)ejωnx(11)=n=1(anjbn2)ejωnx(12)=n=1cnejωnx

这样一来,我们就得到一个统一的表达式:

(13)f(x)=a0+n1(anjbn2)ejωnx+n=1(an+jbn2)ejωnx(14)=c0+n=1cnejωnx+n=1cnejωnx(15)=n=cnejωnx

码了这么多公式后,我们终于得到了一个关于三角函数的线性组合的形式。再经过傅立叶变换后,函数 f(x) 就变成了一个向量的形式:[,cn,,c0,c1,c2,,cn,]。这里的 cn 就是我们通常说的傅立叶变换,而公式中的 ejωnx 就是傅立叶变换的基底。

接下来,我们想知道,对于一张图片而言,这个 cn 该怎么求。

我们先考虑一维的情况(你可以想象成一个宽度为 N,高度为 1 的图片)。在公式中,cn=1TT2T2f(x)ejωnx dx,这是对连续函数而言的,但计算机中的图像信号是离散的,因此,我们要把积分符号换成求和符号。另外,周期用图像的宽度代替。这样,我们就得到图像中的傅立叶变换:cn=1Nx=0N1f(x)ejωnx

然后,有同学会问,这样的 cn 有多少个呢?在我们前面推导的公式中,cn 有无穷多个,这时符合傅立叶的前提假设的:无穷多个三角函数的叠加才能构成原来的信号。但是,计算机只能表示有穷的信息,因此,我们需要进行采样。好在,实际情况中,当 n 的值越来越大时,cn 的值会渐渐趋于 0,因为图片中的高频分量往往比较小,所以这一部分高频的三角函数的系数 cn 的值也会很小(公式中,频率 ωn=2nπNn 越大也就表明频率越大)。实际操作中,我们会取 Ncn,其中 N 就是图像信号的周期。因此,我们最终得到图像中的傅立叶变换:

F(u)=1Nx=0N1f(x)ej2πux/N,  u=0,1,...,N1

公式中的 f(x) 指的就是图片中 x 位置的像素值,这也说明,傅立叶变换是综合计算图像像素的整体灰度变化后得到的。如果图像中高频信息比较大(即图像灰度变化很剧烈),则对于频率高的基底向量(u 的值比较大),其对应的权重 F(u) 的值也会比较大,反之亦然。

傅立叶逆变换

所谓傅立叶逆变换,就是在得到一堆傅立叶变换的参数 F(u) 后,如何反推回去,得到空间域的图像。

其实非常简单,前面说了,傅立叶变换就是把时空域下的图像信号 f(x) 重新用频率域的基底来表示。现在,频率域基底向量的系数 F(u,v) 已经有了,把它们组合起来就可以得到原来的信号:f(x)=n=cnejωnx。因此,傅立叶逆变换就是把傅立叶基底向量的系数再累加起来:

f(x)=u=0N1F(u)ej2πux/N,  x=0,1,...,N1

二维傅立叶

二维傅立叶其实就是在一维的基础上,继续向另一个方向扩展而已,相当于一个二重积分:

(16)F(u,v)=1MNx=0M1y=0N1f(x,y)ej2πux/Mej2πvy/N

傅立叶逆变换:

f(x,y)=u=0M1v=0N1F(u,v)ej2πux/Mej2πvy/N

参考

posted @   大白话AI  阅读(1095)  评论(2编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· 从 HTTP 原因短语缺失研究 HTTP/2 和 HTTP/3 的设计差异
· AI与.NET技术实操系列:向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 基于Microsoft.Extensions.AI核心库实现RAG应用
· Linux系列:如何用heaptrack跟踪.NET程序的非托管内存泄露
· 开发者必知的日志记录最佳实践
阅读排行:
· TypeScript + Deepseek 打造卜卦网站:技术与玄学的结合
· Manus的开源复刻OpenManus初探
· AI 智能体引爆开源社区「GitHub 热点速览」
· C#/.NET/.NET Core技术前沿周刊 | 第 29 期(2025年3.1-3.9)
· 从HTTP原因短语缺失研究HTTP/2和HTTP/3的设计差异
点击右上角即可分享
微信分享提示