傅里叶描述子
傅里叶变换的基本概念及基本定理
g ( x) sin( 2πnf 0 x)dx = 0
采用指数傅里叶级数展开,可以使展开系数的表达式统一而简洁。 采用指数傅里叶级数展开,可以使展开系数的表达式统一而简洁。
二维傅里叶变换
——指数傅里叶级数 可以在(-∞ 可以在 展为 满足狄氏条件的函数 g(x) 具有有限周期τ,可以在 ∞,+ ∞)展为 Байду номын сангаас数傅里叶级数: 指数傅里叶级数
第三讲 二维傅里叶变换的基本概念及基本定理
• 恩格斯(Engels) 把傅里叶 傅里叶的数学成 傅里叶 就与他所推崇的哲学家黑格尔 (Hegel) 的辩证法相提并论.
他写道:傅里叶 傅里叶是一首数学的诗, 傅里叶 黑格尔是一首辩证法的诗.
1、三角傅里叶级数展开 、
满足狄氏条件的函数 g(x) 具有有限周期τ,可以在(-∞,+ ∞)展 为三角傅里叶级数:
+∞
f (x, y) = ∫∫ F( fx , f y ) exp[ j2π ( fx x + f y y)df xdf y
−∞
记作:
f(x,y)=
-1{F(f
x,fy)}.
显然
-1
{f(x,y)}= f(x,y)
综合可写:
f(x,y)
F.T. F.T.-1
F(fx,fy)
f(x,y)和F(fx,fy)称为傅里叶变换对 x (y) 和 fx (fy )称为一对共轭变量, 它们在不同 的范畴(时空域或频域) 描述同一个物理对象.
图1-5-1 函数 ei2π(fxx+fyy) 的零位相直线族
二维傅里叶变换 2-D Fourier Transform 广义 F.T.
对于某些不符合狄氏条件的函数, 求F.T.的方法. 对某个可变换函数组成的系列取极限→不符合狄氏条件的函数, 函数系列变换式的极限→原来函数的广义F. T.
相似形状判定方法
相似形状判定方法相似形状判定方法可以基于几何特征、数学模型等多种角度进行分析。
以下是50条关于相似形状的判定方法,并附上详细描述:1. 几何特征法:通过比较图形的边长、角度等几何特征来判定形状是否相似。
2. 比例法:观察图形的各个部分之间的长度比例,从而判断形状是否相似。
3. 比较面积法:比较图形的面积大小及比例,来确定是否为相似形状。
4. 尺度不变特征变换法(SIFT):利用图像处理技术,通过检测图形的局部特征来进行相似形状的判定。
5. 尺度空间法:对图形进行不同尺度下的变换,通过比较不同尺度下的特征来判断形状的相似性。
6. 形状上下文法:利用轮廓的全局形状信息,通过图形的局部特征来进行相似形状的判定。
7. 轮廓匹配法:通过对轮廓线进行匹配,来判断形状的相似性。
8. 特征点匹配法:利用图形的特征点进行匹配,来确定形状是否相似。
9. 直方图法:将图形的特征表示为直方图,通过比较直方图来判断形状的相似性。
10. 形态学方法:利用数学形态学的原理,通过形态学操作来判断图形的相似性。
11. 傅里叶描述子法:通过傅里叶描述子来表示图形的形状,从而进行相似性判断。
12. 信息熵法:通过图形的信息熵来判断形状的相似性。
13. 神经网络方法:利用神经网络技术来学习和判断图形的相似性。
14. 质心法:通过计算图形的质心来判断形状的相似性。
15. 中心距法:利用图形的中心距来判断形状的相似性。
16. 几何矩法:通过计算图形的几何矩来判断形状的相似性。
17. 轮廓面积法:通过比较图形的轮廓面积来判断形状的相似性。
18. 边界法:通过比较图形的边界形状及特征来判断形状的相似性。
19. 形状符号方法:通过比较图形的形状符号来判断形状的相似性。
20. 线性不变尺度空间法(LSS):利用线性不变尺度空间特征来进行相似形状的判定。
21. 图像矩形法:通过匹配和比较图像的矩形特征来判断形状的相似性。
22. 全局特征描述法:通过提取和比较图形的全局特征来判断形状的相似性。
傅里叶ppt课件
t0的 傅 氏 变 换 及 其 t0
积 分 表 达 式 ,其 中 0.
F()f(t)ejtdt
etejtdte(j)tdt 1
0
0
j
j 2 2
f(t)21 F()ejtd21 2 j2ejtd
10cos2t 2sintd
完整编辑ppt
33
因此
0
cost sint
0
2 2
0
0
其中
+
+
A () f() c o sd , B () f() s i nd .
(2.3)
(2.2) 是 f(t) 的傅里叶积分公式的三角形式
f(t) A(),B()
完整编辑ppt
20
傅里叶积分定理:若函数 f(t) 在区间 (,+) 上满足条件
(1) 在任意有限区间满足狄里克雷条件,
完整编辑ppt
40
(5)
F [ej0tf(t)]F(0)
像函数的 位移性质
F[ej0t f(t)] f(t)ej(0)tdt F(0).
完整编辑ppt
41
(6) 卷积定理 原函数的卷积与像函数的乘积间的关系
F[f1(t)]F1(), F[f2(t)]F2()
F [f1 ( t) f2 ( t) ] F 1 ()F 2 ()
kt
l
,
完整编辑ppt
10
偶函数 f(x) 有
f(t)a0
2
+
ak
k1
coskt,
l
ak
1 l
l f ( ) cos k d ,
l
l
bk
1 l
l f ( ) sin k d .
4-图像特征提取
标准方差为 2 的高斯分布,那么就可以记为
X ~ N(, 2)
其概率密度函数为
f (x)
1
e
(
x) 2 2
2
2
高斯分布的期望值 决定了其住置,其标准差 决定了分布的幅度
在得到直方图高斯分布模型之后,可以进行指定模式信 息的检测,如肤色检测。 有了高斯分布模型f(x),那么指定模式信息的检测可以转
形状的描述也是困难的问题,常用的方法有傅立叶描述子,矩不 变量,各种简单的形状因子(如面积、圆度、偏心度、主轴方向) 等。 除了这些全局特征以外,有时也用一些局部特征(如
等),以解决遮挡问题。
经典的Hough变换主要涉及图像中的直线检测, 但是后来Hough变换 得到了扩展,被用于任意形状位置的检测,其中最常用的是圆形或 椭圆。 ■ Hough变换最简单的示例就是用于直线检测的线性变换。
关于直方图处理,主要涉及直方图均衡化,直方图高斯模型;
对于形状特征提取,给出了两种具体的计算方法,包括Hough变 换和傅里叶描述子,其中傅里叶描述子与傅里叶变换是紧密相连 的。
对于纹理特征提取,介绍了两种纹理分析方法,分别为统计分析
方法和频谱分析方法。
进一步讨论了三种用于纹理分析的频域变换,包括傅里叶变换, Gabor变换。
对于彩色信息处理,主要讲述几种常见的色彩空间;
对于灰度信息处理,主要讲述直方图技术。
根据人眼结构,所有颜色都可看作是3个基本颜色—红(Red) , 绿(Green)和蓝(Blue)—的不同组合。
在RGB颜色空间的原点上,任一基色均没有亮度,即原点为黑色。 三基色都达到最高亮度时表现为白色。亮度较低等量的三种基色产生
240度
傅里叶描述子原理
傅里叶描述子原理傅里叶描述子原理是一种用于图像处理和计算机视觉中的特征提取方法。
它利用傅里叶变换将图像从空间域转换为频率域,然后提取出频率域的特征来描述图像。
在图像处理中,傅里叶描述子常用于图像匹配、目标识别和形状分析等领域。
通过对图像进行傅里叶变换,可以将图像分解为一系列频率分量,每个频率分量都包含了图像中某种频率的信息。
这些频率分量可以通过傅里叶描述子来描述,从而提取出图像的特征。
傅里叶描述子的主要思想是将一个封闭的曲线分解为一系列频率分量,然后将这些频率分量进行归一化处理,得到一组描述子。
这些描述子可以用来比较不同曲线之间的形状差异,从而实现曲线匹配和形状分析等任务。
在计算机视觉中,傅里叶描述子广泛应用于目标识别和跟踪等领域。
通过提取图像的傅里叶描述子,可以得到一组具有较强区分度的特征,从而实现目标的自动识别和跟踪。
傅里叶描述子的计算方法比较简单,可以通过以下步骤来实现:1. 将图像转换为灰度图像,并进行二值化处理。
2. 提取图像中的边界,得到封闭曲线。
3. 对曲线进行傅里叶变换,得到一系列频率分量。
4. 对每个频率分量进行归一化处理,得到一组描述子。
5. 将描述子用来比较不同曲线之间的形状差异。
虽然傅里叶描述子在图像处理和计算机视觉中有着广泛的应用,但也存在一些局限性。
首先,傅里叶描述子对噪声和变形比较敏感,需要进行一定的预处理和滤波。
其次,傅里叶描述子只能描述封闭曲线的形状,无法描述曲线的纹理和颜色等信息。
傅里叶描述子是一种常用的图像特征提取方法,具有简单、高效、可靠等优点。
在实际应用中,需要结合具体任务和场景,选取合适的特征提取方法,从而实现更加准确和可靠的图像处理和计算机视觉任务。
多模态数据融合中的特征提取与表示方法
多模态数据融合中的特征提取与表示方法多模态数据融合是指将来自不同传感器或不同表征方式的数据进行整合和融合,以获得更全面、准确和综合的信息。
在多模态数据融合中,特征提取和表示方法起着至关重要的作用。
本文将介绍几种常用的特征提取和表示方法,并探讨它们在多模态数据融合中的应用。
1. 形状特征提取与表示形状特征主要用于描述物体的轮廓和边缘,对于图像和视频等视觉数据的处理尤为重要。
常见的形状特征提取和表示方法包括边缘检测、形状描述子和轮廓匹配等。
边缘检测算法可以提取图像中的边缘信息,例如Canny算子和Sobel算子等。
形状描述子能够将轮廓分解为一组有意义的特征,常用的形状描述子有傅里叶描述子、Zernike描述子和极坐标描述子等。
轮廓匹配算法可以通过计算不同轮廓之间的相似度,找到相对应的物体。
2. 频域特征提取与表示频域特征主要用于处理时域信号的数据,例如语音信号和心电图等。
常见的频域特征提取和表示方法包括傅里叶变换、小波变换和功率谱密度等。
傅里叶变换能够将时域信号转换为频域信号,通过提取频域特征来描述信号的频率成分。
小波变换不仅可以提取频域信息,还具有时域分辨率。
功率谱密度可以用于分析信号的能量分布和频谱特征。
3. 时间序列特征提取与表示时间序列特征主要用于分析一系列时间上连续发生的事件。
常见的时间序列特征提取和表示方法有自回归模型、移动平均模型和傅里叶分析等。
自回归模型可以建立时间序列之间的依赖关系,通过预测当前时间点的值。
移动平均模型可以平滑时间序列,减少噪声的干扰。
傅里叶分析可以将时间序列信号转换为频率成分,通过提取频域特征来描述时间序列。
4. 文本特征提取与表示文本特征主要用于处理自然语言文本数据,例如文档、评论和推文等。
常见的文本特征提取和表示方法有词袋模型、TF-IDF模型和词向量模型等。
词袋模型将文本表示为词汇的集合,通过统计词频来提取特征。
TF-IDF模型不仅考虑词频,还考虑词在整个语料库中的重要性。
傅里叶描述子
•
式中的 p
0C
p0 N
直接反映两形心之间的距离,当曲线C和N为两个同心圆
时,F5 1 ;当两曲线的相对偏心度较大时 F5 1 。
谢谢!
U (t )
n
p e
n
jnt
p0 ( pn e jnt pn e j nt ),0 t 2
n 1
曲线的参数方程
•
曲线的傅里叶级数为:
1 pn 2
2
0
U (t )e jnt dt , n 0,1,2...
•
描述子受曲线形状及曲线初始点的影响。
傅里叶描述子简介
•
图像的目标区域的边界是一条封闭的曲线,因此相对于边界上某一固
定的起始点来说,沿边界曲线上的一个动点的坐标变化则是一个周期 函数。通过规范化之后,这个周期函数可以展开成傅里叶级数.而傅
里叶级数中的一系列系数是直接与边界曲线的形状有关的,可作为形
状的描述,称为傅里叶描绘子.目标区域边界的象素点可以用以弧长 为函数的曲线切线角来表示,也可以用复变函数来表示。
通过傅里叶系数提取形状特征
•
细长度
F2 1 p1 p 1 p1 p 1
p1 ,
•
令 Et p1e jt p1e jt 表示形状C的拟合椭圆,其长半轴的长度为 p1
短半轴长度为 p1 p1 ,长短半轴长度之比可反映形状的椭圆度(或称细 长度)。当C接近于圆时,其长短轴长度之比接近于1,因此 F2 0 。当
n
•
其中级数 Tn 称为曲线C的傅里叶描述子
傅里叶描述子概念
•
•
考虑到曲线距离s对照于时间会更有用,因此做如下变换:
傅里叶详解——精选推荐
傅⾥叶详解⼀、傅⽴叶变换的由来关于傅⽴叶变换,⽆论是书本还是在⽹上可以很容易找到关于傅⽴叶变换的描述,但是⼤都是些故弄⽞虚的⽂章,太过抽象,尽是⼀些让⼈看了就望⽽⽣畏的公式的罗列,让⼈很难能够从感性上得到理解,最近,我偶尔从⽹上看到⼀个关于数字信号处理的电⼦书籍,是⼀个叫Steven W. Smith, Ph.D.外国⼈写的,写得⾮常浅显,⾥⾯有七章由浅⼊深地专门讲述关于离散信号的傅⽴叶变换,虽然是英⽂⽂档,我还是硬着头⽪看完了有关傅⽴叶变换的有关内容,看了有茅塞顿开的感觉,在此把我从中得到的理解拿出来跟⼤家分享,希望很多被傅⽴叶变换迷惑的朋友能够得到⼀点启发,这电⼦书籍是免费的,有兴趣的朋友也可以从⽹上下载下来看⼀下,URL地址是:/doc/cd0f731fbe23482fb5da4c19.html /pdfbook.htm要理解傅⽴叶变换,确实需要⼀定的耐⼼,别⼀下⼦想着傅⽴叶变换是怎么变换的,当然,也需要⼀定的⾼等数学基础,最基本的是级数变换,其中傅⽴叶级数变换是傅⽴叶变换的基础公式。
⼆、傅⽴叶变换的提出让我们先看看为什么会有傅⽴叶变换?傅⽴叶是⼀位法国数学家和物理学家的名字,英语原名是Jean Baptiste Joseph Fourier(1768-1830), Fourier对热传递很感兴趣,于1807年在法国科学学会上发表了⼀篇论⽂,运⽤正弦曲线来描述温度分布,论⽂⾥有个在当时具有争议性的决断:任何连续周期信号可以由⼀组适当的正弦曲线组合⽽成。
当时审查这个论⽂的⼈,其中有两位是历史上著名的数学家拉格朗⽇(Joseph Louis Lagrange, 1736-1813)和拉普拉斯(Pierre Simon de Laplace, 1749-1827),当拉普拉斯和其它审查者投票通过并要发表这个论⽂时,拉格朗⽇坚决反对,在近50年的时间⾥,拉格朗⽇坚持认为傅⽴叶的⽅法⽆法表⽰带有棱⾓的信号,如在⽅波中出现⾮连续变化斜率。
水果形状的傅里叶描述子研究
这样,兢可以根据物体的边界信息求出物体的形心坐标,从而大大加快了计算速度.另外, 由于避免了物体表面的碰伤、凹坑等信息的影响,还可以提高形心坐标的计算精度.以果梗与
万方数据
革2期
应义斌t水皋形状的傅里叶描述子研究
水果果体交界点6点为起始点,并以形心点O为圆心(rgu寸.1k为极坐标原点),逆时针方向求 取半径序列r(^)(图1)
前4个谐波分量的变化特性就能较好地代表水果的形状,丽不会丢失必要的形状信息,若用前
15个谐波分量来描述形状则可以达到相当高的精度.而一个水果果体的外形曲线上的点数多 达上千个,从而可大大减少需处理的数据量.而且傅立叶描述子可以进行平移、旋转和缩放, 并具有很强的水果外形重建功能,是一描述水果形状的非常有效的算法. 2)提出了仅需利用物体边界信息求物体的形心坐标和描述果形的新方法,大大减少了需 要计算的信息量,从而加快了处理速度.
1结论
1)研究了不规则物体形状的数学描述方法,认为在水果的分级过程中采用曲线拟合的方 法来描述水果的形状是不合适的,而应该采用能反应果形的特征系数来描述果形.水果的外形 曲线是一条封闭的似圆曲线,先将其归—化为半径为l的标准圆,以便使水果的形状描述不受 水果果体大小的影响;采用Fourier描述子描述了水果的果形,研究发现用Fourier描述子的
JoIⅡnal
of
生物数学学报200l,16(2):234~240
Biomathematics
水果形状的傅里叶描述子研究
应义斌
(浙扛大学农业工程与食品科学学院,浙江杭州310029)
摘
奠:水果的形状是水果分虹的重要指标之一.本文研兜了不规则抽体形状的教学描述
方法,认为在水束的分蛙过杜中采用曲线拟台的方法来描述水果的彩状是不合适的i曩出了权需 利用特休的边界信息求物体的形心坐标和描述果形的断方法;发现用Fourier描述亍的前4个谐 波分量的变化特性就能较好地代表水果的影状,用前15个谐波分量来描逮影状则可以达到相当 高的精度.而且傅立叶描述于可以进行平移、旋转和馆放.并具有艰强的水果外形重建功能.是 一描述水果形状的非常有效的算法. 关t词:形状;傅立叶描述于;机器视觉;水果 中圉分类号;TP39l
傅里叶定律
傅里叶定律1. 简介傅里叶定律是一种分析任意周期函数的方法,它将函数表示为一系列正弦和余弦函数的和。
这个定律的发现者是法国数学家约瑟夫·傅里叶,他在19世纪初提出了这个定律,并为其奠定了数学基础。
傅里叶定律的应用非常广泛,不仅在数学领域有重要的地位,而且在物理学、工程学、信号处理、图像处理等领域也起着重要的作用。
在这篇文档中,我们将详细介绍傅里叶定律的原理、公式以及一些应用案例。
2. 傅里叶级数傅里叶级数是傅里叶定律的基础,它将一个周期函数表示为一系列的正弦和余弦函数的和。
对于一个周期为T的函数f(t),它的傅里叶级数表示为:f(t) = a0/2 + ∑[an*cos(nωt) + bn*sin(nωt)]其中a0/2是直流分量,an和bn是傅里叶系数,n是一个整数,ω是基频(基波)的角频率。
傅里叶级数的物理意义是将一个周期函数分解为多个不同频率(不同振幅和相位)的正弦和余弦函数的叠加,这些正弦和余弦函数称为谐波。
3. 傅里叶变换傅里叶变换是一种将函数从时间域(或空域)转换到频率域的方法,它将一个函数表示为连续的正弦和余弦函数的叠加。
对于一个函数f(t),它的傅里叶变换表示为:F(ω) = ∫[f(t)*e^(-iωt)]dt其中F(ω)是傅里叶变换函数,ω是频率,e是自然对数的底。
傅里叶变换的物理意义是将一个函数从时间域(或空域)的振动模式转换为频率域的能量分布。
4. 傅里叶系数和频谱对于一个周期函数f(t),它的傅里叶级数和傅里叶变换分别给出了函数的频域表示。
傅里叶级数的傅里叶系数描述了函数中不同频率的振动模式的振幅和相位信息,而傅里叶变换的频谱则描述了函数在频率域中的能量分布情况。
傅里叶系数和频谱是傅里叶定律中非常重要的概念,可以用来分析和处理各种信号,如声音、图像、视频等。
5. 傅里叶定律的应用傅里叶定律在各个领域有着广泛而重要的应用。
以下是一些傅里叶定律的应用案例:5.1 信号处理在信号处理领域,傅里叶变换被广泛使用于信号的滤波、频谱分析、压缩等方面。
傅里叶介绍
简介
傅立叶 即 让· 巴普蒂斯· 约瑟夫· 傅立叶 。 让· 巴普蒂斯· 约瑟夫· 傅立叶(Jean Baptiste Joseph Fourier, 1768 –1830),法国著名数学家、物理学家,1817年当选为科 学院院士,1822年任该院终身秘书,后又任法兰西学院终身秘 书和理工科大学校务委员会主席,主要贡献是在研究热的传播 时创立了一套数学理论。
数学研究
1、让·巴普蒂斯·约瑟夫·傅立叶主要贡献是在研究热的传播时创立了一套数学理论。 2、最早使用定积分符号,改进了代数方程符号法则的证法和实根个数的判别法等。 3、傅立叶变换的基本思想首先由傅里叶提出,所以以其名字来命名以示纪念。从现代 数学的眼光来看,傅里叶变换是一种特殊的积分变换。它能将满足一定条件的某个函数 表示成正弦基函数的线性组合或者积分。在不同的研究领域,傅立叶变换具有多种不同 的变体形式,如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。 4、傅立叶变换属于调和分析的内容。分析二字,可以解释为深入的研究。从字面上来 看,“分析”二字,实际就是条分缕析而已。它通过对函数的 条分缕析来达到对复杂 函数的深入理解和研究。从哲学上看,"分析主义"和"还原主义",就是要通过对事物内 部适当的分析达到增进对其本质理解的目的。比如近代原子论试图把世界上所有物质的 本源分析为原子,而原子不过数百种而已,相对物质世界的无限丰富,这种分析和分类 无疑为认识事物的各种性质提供了很好的手段。 5、在数学领域,也是这样,尽管最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具,但 是其思想方法仍然具有典型的还原论和分析主义的特征。"任意"的函数通过一定的分解, 都能够表示为正弦函数的线性组合的形式,而正弦函数在物理上是被充分研究而相对简 单的函数类,这一想法跟化学上的原子论想法何其相似!奇妙的是,现代数学发现傅立 叶变换具有非常好的性质,使得它如此的好用和有用,让人不得不感叹造物的神奇。
融合傅里叶描述子和尺度不变特征转换特征的商标检索
果表明 , 该方法既保持 了 SF I T特征较 高的查全 率和查准率 , 于傅里 叶描 述 子单一 特征 , 优 而且检 索速度 比 S 单一 I T F
特征显著提 高, 能很好地应 用于商标图像检 索 系统 中。 关键词 : 于内容 的图像检 索 ; 基 商标 ; 傅里叶描述子 ; 尺度不 变特征转换 ; 全局特征 ; 局部特征 中图分类号 : P 9 . 1 T 3 14 文献标志码 : A
et c F u e D sr t ( D fh eivdi aea dsrte codn i lry n e ,bsdo i rsl xr t or r ec po F )o ertee g n oth m acrigt s a t.A dt n ae nt s eu , a i i r t r m o mi i h h t
Ab t a t r d t n lt d mak i g er v lo i m n y u i g g o a e t r a i k s k n r t e a, a d s r c :T a i o a r e r ma e rti a ag r h o l s l b fau e e sl ma e mit e er v l n i a el t n l y a i
d i1. 74 S ..0 7 2 1 .3 9 o:0 3 2 / P J 18 .0 03 5 1
融合 傅 里 叶描 述 子 和 尺 度 不 变 特 征 转 换 特 征 的 商 标 检 索
王振 海
( 临沂大学 信 息学 院, 山东 临沂 2 60 ) 7 0 5
(y zh 13 cr ) 1 h @ 6 .o w n
Tr d ma k r t iv lb o i i g Fo re e c i t r n I T e t r s a e r e re a y c mb n n u ir d s rp o sa d S F f a u e
信号的傅里叶表示
ch3 信号的傅里叶表示 (Fourier representations for signals)
Ch3.1 引言(Introduction)
1、傅里叶分析的由来 2、本章重点: • 离散周期信号的傅里叶分析
• 离散非周期信号的傅里叶分析 • 连续周期信号的傅里叶分析 • 连续非周期信号的傅里叶分析 • 傅里叶变换的性质
j
t
j
t 0
1 1 j j
2 F [sgn(t )] j
F()=|F()|e jf()
|F()| 幅度频谱
F ( )
f() 相位频谱
f ( ) /2
0
0
/ 2
符号函数的幅度频谱和相位频谱
2)单位冲激信号d(t)
所以:
1, 1 , 2 X ( k 0 ) j , 1 2, 0,
k 0 k 1 k 2 k 3 others
因此,该周期信号的幅度谱和相位谱图为:
X (k )
1
1/ 2
8 8
k
argX (k )
/2
8 8
k
程序实现:<SSSP软硬件实现>例<3-1> T0=2; N=16;T=T0/N;周期T0、FFT的点数N、时域取样间隔T t=0:T:T0; x=1-cos(pi*t)+2*sin(2*pi*t)+cos(3*pi*t);周期信号 X=1/N*fft(x,N);用FFT计算其频谱
傅里叶介绍
确定的方程
傅里叶留下了未完成的工作是被克劳德路易纳维编辑且在 1831年出版的确定的方程。这项工作包含了许多原始的问题 弗朗索瓦Budan在1807年和1811年,已阐明了一般人都知道的 傅里叶的理论,但这个示范并不完全令人满意。傅里叶的证 明和常常在教科书中给予的理论方程是一样的。最终解决这 个问题是由查尔斯弗朗索瓦雅克斯特姆在1829年解决的。
人物年表
1768年3月21日傅立叶生于欧塞尔,9岁父母双亡, 被当 地教堂收养。 1780年由一主教送入地方军事学校读书。 1785年回乡教数学。 1794到巴黎,成为高等师范学校的首批学员。 1795年到巴黎综合工科学校执教。 1798年随拿破仑远征埃及时任军中文书和埃及研究院秘 书。 1801年回国后任伊泽尔省地方长官。 1807年向巴黎科学院呈交《热的传播》论文,推导出著 名的热传导方程,提出任一函数都可以展成三角函数的 无穷级数。 1817年当选为科学院院士。 1822年任该院终身秘书,后又任法兰西学院终身秘书和 理工科大学校务委员会主席。并提出了他在热流上的作 品:《热的解析理论》(Théorie analytique de la chaleur, 英:Analytical theory of heat)。 1830年5月16日卒于巴黎。
傅立叶变换
1、傅立叶变换是线性算子,若赋予适当的范数,它还是酉算子。 2、傅立叶变换的逆变换容易求出,而且形式与正变换非常类似。 3、正弦基函数是微分运算的本征函数,从而使得线性微分方程的求解可以转化为 常系数的代数方程的傅立叶求解。在线性时不变的物理系统内,频率是个不变的性 质,从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获 取。 4、著名的卷积定理指出:傅立叶变换可以化复杂的卷积运算为简单的乘积运算, 从而提供了计算卷积的一种简单手段。 5、离散形式的傅立叶变换可以利用数字计算机快速的算出(其算法称为快速傅立叶 变换算法(FFT))。 正是由于上述的良好性质,傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概 率、统计、密码学、声学、光学等领域都有着广泛的应用。
傅里叶变换
傅里叶变换图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度。
对图像而言,图像的边缘部分是突变部分,变化较快,因此反应在频域上是高频分量;图像的噪声大部分情况下是高频部分;图像平缓变化部分则为低频分量;也就是说,傅里叶变换提供另外一个角度来观察图像,可以将图像从灰度分布转化到频率分布上来观察图像的特征。
图像进行二维傅里叶变换得到频谱图,就是图像梯度的分布图。
一般来讲,梯度大则该点的亮度强,否则该点亮度弱。
傅里叶变换的作用:(1)图像增强与图像去噪绝大部分噪音都是图像的高频分量,通过低通滤波器来滤除高频—噪音;边缘也是图像的高频分量,可以通过添加高频分量来增强图像的边缘;(2)图像分割之边缘检测提取图像高频分量(3)图像特征提取形状特征:傅里叶描述子纹理特征:直接通过傅里叶系数来计算纹理特征其他特征:将提取的特征值进行傅里叶变换使特征具有平移,伸缩、旋转不变形(4)图像压缩可以直接通过傅里叶系数来压缩数据;常用的离散余弦变换是傅里叶变换的实变换。
频域中的重要概念:图像高频分量:图像突变部分;在某些情况下指图像边缘信息,某些情况下指噪音更多是两者的混合;低频分量:图像变换平缓部分,也就是图像轮廓信息高通滤波器:让图像使低频分量抑制,高频分量通过低通滤波器:带通滤波器:使图像在某一部分的频率信息通过,其他过低或过高的都抑制。
模板运算与卷积公式:在时域内做模板运算,实际上就是对图像进行卷积。
模板运算是图像处理一个很重要的处理过程,很多图像处理过程中,比如增强/去噪,边缘检测中普遍用到。
根据卷积定理,时域卷积等价于频域乘积。
因此,在时域内对图像做模板运算就等效于在频域内对图像做滤波处理。
比如说一个均值模板,其频域响应为一个低通滤波器;在时域内对图像作均值滤波就等效于在频域内对图像用均值模板的频域响应对图像的频域响应做一个低通滤波。
为什么我们要用正弦曲线来代替原来的曲线呢?分解信号的目的是为了更加简单地处理原来的信号。
傅里叶技术
傅里叶技术
傅氏级数即傅里叶级数。
法国数学家傅里叶发现,任何周期函数都可以用正弦函数和余弦函数构成的无穷级数来表示(选择正弦函数与余弦函数作为基函数是因为它们是正交的),后世称为傅里叶级数(法语:série de Fourier,或译为傅里叶级数)。
傅里叶级数在数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学等领域都有着广泛的应用。
傅里叶级数的普通表达形式
假设{a0, a1, a2, a3, ..., an, ...}和{b1, b2, b3, ..., bn, ...}是一组无穷的常数。
这些常数被称为傅里叶系数。
x是一个变量。
普通的傅里叶级数可以表示为:
F(x) = a0/2 + a1 cos x + b1 sin x + a2 cos 2x + b2 sin 2x + ...+ an cos nx + bn sin nx + ...
理论波形与实际波形的比较
一些波形比较简单,比如单纯的正弦波,但是这些只是理论上的。
在实际生活中,大多数波形都包含谐波频率(最小频率或基波频率的倍数)的能量。
谐波频率能量相较于基波频率能量的比例是依赖于波形的。
傅里叶级数将这种波形数学的定义为相对于时间的位移函数(通常为振幅、频率或相位)。
随着傅里叶级数中计算的项的增加,级数会越来越近似于定义复杂信号波形的精确函数。
计算机能够计算出傅里叶级数的成百上千甚
至数百万个项。
付里叶
墙头草说说傅里叶
我学的专业里有一门"信号分析"的课程,里面可是满纸的"傅里叶",这门课我学的很不错,所以也很佩服傅里叶的. 约瑟夫.傅里叶是一个裁缝的儿子. 从小就聪明,学习很好. 长成大小伙子后,他很羡慕那些当兵的.尤其是炮兵. 所以在法国军队到处招兵买马的时候,他就兴冲冲地去报名. 结果兵没当上,却受了一肚子气,你猜给他的"不录取通知单"上是怎么写的?:"傅里叶,出身不高贵,不得加入炮兵队伍.虽然他是第二个牛顿."就因为他是裁缝的儿子,才没有发生使数学界少了一位天才数学家的悲剧.尽管他没成为第二个牛顿,但是却开辟了近代数学的一个巨大分支----傅里叶级数,在物理,数学,工程技术上都有广泛的应用.由于理论的优美,被誉为"一首数学的诗".并因此而入选法国科学院院士.
虽然傅里叶学识渊博,可是在政治上却是个墙头草, 拿破仑对傅里叶确实是恩宠有加,曾经带着他远征埃及. 在那里呆了三年,后来拿破仑当了皇帝,还封他为男爵.而当拿破仑被放逐厄尔巴岛,他又和拉普拉斯一起宣誓效忠了路易十八. 谁曾想到拿破仑又打回来了, 拿破仑握着傅里叶的手说:"我的老朋友,请多加关照."傅里叶当即表示"誓死跟随您." 但好景不长,拿破仑仅仅当了100天的皇帝,就又被流放到圣赫勒拿岛. 这回路易十八非常气愤,说傅里叶是个叛徒.随后开除了傅里叶的公职.还是由于科学界的同仁一致推举,才又当上科学院的院士. 呵呵,有点意思巴?。
傅里叶函数介绍
傅里叶函数介绍傅里叶函数是一种重要的数学工具,它在物理、工程、计算机科学等领域有着广泛的应用。
本文将介绍傅里叶函数的基本概念、性质以及应用。
傅里叶函数是法国数学家傅里叶提出的一种特殊函数,它可以将任意周期函数拆解成一系列正弦函数和余弦函数的叠加。
傅里叶函数不仅可以描述周期性信号,还可以拓展到非周期性信号,使得信号的频域特征更加清晰。
傅里叶函数的基本形式是e^(iωt),其中e是自然对数的底,i是虚数单位,ω是角频率,t是时间。
傅里叶函数可以表示连续时间信号和离散时间信号,它们之间的关系是通过采样和插值实现的。
傅里叶函数有许多重要的性质。
首先,它是线性的,即两个信号的傅里叶变换的线性组合等于它们的线性组合的傅里叶变换。
其次,傅里叶函数具有平移性质,即对信号进行平移,会导致傅里叶变换相位的改变。
此外,傅里叶函数还具有卷积定理和频率平移定理等重要性质。
傅里叶函数在信号处理中有着广泛的应用。
首先,它可以将时域信号转换为频域信号,从而揭示信号的频率特征。
例如,在音频处理中,傅里叶变换可以将音频信号分解成不同频率的音调,进而实现音频的压缩和频谱分析。
其次,傅里叶变换还可以用于信号滤波。
通过选择合适的滤波器,可以去除信号中的噪声或干扰。
此外,傅里叶变换还可以用于图像处理、通信系统设计、量子力学等领域。
傅里叶函数的应用不仅限于连续信号,对于离散信号也同样适用。
在离散信号处理中,傅里叶变换被称为离散傅里叶变换(DFT),它可以将离散信号转换为频域信号。
离散傅里叶变换在数字图像处理、音频编码等领域有着重要的应用。
值得一提的是,傅里叶函数不仅适用于周期信号和非周期信号,还适用于非常复杂的信号。
通过将信号分解成一系列频率不同的正弦函数和余弦函数,我们可以更好地理解信号的组成部分和频域特征。
在实际应用中,傅里叶函数往往需要借助计算机进行计算。
由于计算机的离散性质,我们通常使用快速傅里叶变换(FFT)算法来加速计算过程。
FFT算法通过减少计算的复杂度,大大提高了计算效率,使得傅里叶变换在实时信号处理和大数据分析中得到了广泛的应用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
S2 F3 4A
S2 4 [ n( p n p n )]
2 2 2 n 1
•
散射度特征同样具有不变量的性质。
通过傅里叶系数提取形状特征•Fra bibliotek凸凹度
F4 n 3
n 1
pn pn
2 2
2 2
p1 p1
•
F 当曲线 为一个圆时,4 1 ;而当曲线C具有较多凹处时,则 F4 1 。
里叶级数中的一系列系数是直接与边界曲线的形状有关的,可作为形
状的描述,称为傅里叶描绘子.目标区域边界的象素点可以用以弧长 为函数的曲线切线角来表示,也可以用复变函数来表示。
傅里叶描述子定义
•
假设C是复平面上的封闭曲线(边界)。以逆时针方向沿着这个曲线
保持恒定的速度移动,得到一个复函数z(t),这里t是时间变量。速度 应该选择为使得环绕边界一周的时间为 2 ;然后沿曲线做多次里边
得到一个周期为2π 的周期函数。这就允许了z(t)的傅里叶表示:
z (t ) Tn eint
n
•
其中级数 Tn 称为曲线C的傅里叶描述子
傅里叶描述子概念
•
•
考虑到曲线距离s对照于时间会更有用,因此做如下变换:
t 2 s / L
其中L是曲线长度。傅里叶描述子 Tn 则表示如下: 1 L Tn z ( s )e i (2 / L ) ns ds L 0 对傅里叶描述子 Tn 进行傅里叶反变换可重构会原轮廓曲线
通过边界链码计算傅里叶系数
•
在数字图像中,区域的边界轮廓线往往用边界的方向链码c1 , c2 ,, cM 来 表示,此链是沿曲线C的反时针方向而构成的。将 0,2 区域划分为
•
tm 2Sm L , m 0,1,2,, M
由傅里叶级数为:
1 p0 U 0 2
m2
[(U (t
C为其它形状时,有 0 F2 1 。
•
F2 特征同样具有不变量的性质
通过傅里叶系数提取形状特征
•
散射度(或称密集度)
L2 F3 4A
•
式中的L是轮廓曲线C的周长,面积A也可由傅里叶系数来表征。
A n( pn pn )
2 2 n 1
通过傅里叶系数提取形状特征
•
4
m 1
p0 U 0 a m e
m2
M
jcm [
ak ak ]
k 1 k 1
M
j ( cm 2 n ak ak ) 1 M 4 k 1 k 1 pn am e 2nj m1
m 1
M
n 1,2,
通过边界链码计算傅里叶系数
•
•
这时傅里叶系数 p0 和 pn 仅与边界链码 ck 有关,而 ak 也完全由 ck 所确定。
因此我们可通过边界链码来计算傅里叶系数。 Fourier系数 p0 表示轮廓曲线C的形心位置。若将坐标原点移至形心,
那么曲线的方程可改写成:
U (t ) ( pn e jnt pn e jnt ),0 t 2
n 1
•
傅里叶系数 p0 与轮廓曲线C的形状有一一对应的关系。
•
式中的 p
0C
p0 N
直接反映两形心之间的距离,当曲线C和N为两个同心圆
时,F5 1 ;当两曲线的相对偏心度较大时 F5 1 。
谢谢!
1, 若ck 为偶数 ak 2, 若ck 为奇数 k 1,2, M
•
周长L:
S ak
k 1 M
•
参变量:
m M 2S m tm (2 ak ) / ak , m 1,2,3....M S k 1 k 1
通过边界链码计算傅里叶系数
•
现将周长L和参变量的公式代入式傅里叶系数的公式后分别得到
U (t )
n
p e
n
jnt
p0 ( pn e jnt pn e j nt ),0 t 2
n 1
曲线的参数方程
•
曲线的傅里叶级数为:
1 pn 2
2
0
U (t )e jnt dt , n 0,1,2...
•
描述子受曲线形状及曲线初始点的影响。
M
m
) U (tm1 )]tm1 , n 0;
1 M jntm pn e [(U (t m ) U (t m1 )], n 0 2nj m1
•
U 上式中, 0 x0 jy0 对应于起始点,因此 p0 项是与坐标有关的
通过边界链码计算傅里叶系数
•
为了建立链码与傅里叶系数的关系,设:
通过傅里叶系数提取形状特征
•
细长度
F2 1 p1 p 1 p1 p 1
p1 ,
•
令 Et p1e jt p1e jt 表示形状C的拟合椭圆,其长半轴的长度为 p1
短半轴长度为 p1 p1 ,长短半轴长度之比可反映形状的椭圆度(或称细 长度)。当C接近于圆时,其长短轴长度之比接近于1,因此 F2 0 。当
傅里叶描述子
报告人:张衡
引言
• 对图像目标的识别首先需要抽取目标
的特征然后用适当的数学表示对目标 进行描述。对目标特征提取的算子称 为目标检测子,对目标描述的算子称 为描述子。下面将重点阐述傅里叶描 述子:
傅里叶描述子简介
•
图像的目标区域的边界是一条封闭的曲线,因此相对于边界上某一固
定的起始点来说,沿边界曲线上的一个动点的坐标变化则是一个周期 函数。通过规范化之后,这个周期函数可以展开成傅里叶级数.而傅
•
凸凹度也具有不变量的性质。
通过傅里叶系数提取形状特征
• •
形心偏差度 对于两条曲线 C 和 N ,分别通过博里叶级数展开获得各自的博里叶 系数 pnC 和 pnN ,其零次项系数 p0C和 p0C 分别表示曲线C和N的形心 位置。
•
特征 F5 表示两曲线之间的相对关系:
F5
p 0C p 0 N p1C p 1C
通过傅里叶系数提取形状特征
•
圆形度:
F1
p1
( p
n 1
n
pn )
•
U 当傅里叶系数 pn 中除 p1 之外其它项全为零时, (t ) p1e jt 表示轮廓
曲线C的形状是以 p1 为半径的一个圆。也就是说,当C为一个圆时,相
应的圆形度特征 F1 1 。当C为其他形状时有 0 F1 1 。不难证明 F1 特 征在平移、旋转、尺寸、起始点等条件变化下都是一个不变量。
• •
傅里叶描述子反映原曲线的形状特征
曲线的参数方程
•
令C表示区域R的边界,通常是一条简单的封闭曲线。s表示从C上的起
始点 b0 到沿曲线C反时针方向上某一动点 b 之间的弧长。L 表示轮廓曲 线C的周长。
•
动点b的坐标 b( x(s), y(s)) 既是x、y的函数又是弧长s的函数。曲线的参
数方程可用复数形式表示为:
U (s) x(s) jy(s)
•
它是一个周期函数,即:
U (s L) U (s),0 s L
曲线的参数方程
•
对于方程U (s) ,令 t 2 s / L ,则方程可以表示为:
U (t ) x(t ) jy(t ),0 t 2
•
式中的 U (t ) 是一个以2π 为周期的周期函数,其傅里叶展开式为: