傅里叶变换的意义和理解

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傅里叶变换的意义和理解:

一、意义:

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,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。

在数学领域,尽管最初傅里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。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。

二、理解:

傅里叶原理表明:任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅里叶变换算法利用直接测量到的原始信号,以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。

傅立叶变换在以下几个方面有重要作用:

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——噪声;  边缘也是图像的高频分量,可以通过添加高频分量来增强原始图像的边缘;

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来使特征具有平移、伸缩、旋转不变性

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立叶变换的实变换;

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