作者lance5487 ( )
看板MATLAB
标题[讨论]想问关於DFT的运算
时间Thu Jun 12 23:59:32 2014
若我对image(二维)作一高斯filter 的convolution
那在频域上(我转换到DFT domain上)相当於DFT(G#I)=DFT(G)*DFT(I) (#为convolution)
BY wiki第一项公式 (
http://en.wikipedia.org/wiki/Convolution_theorem )
我现在想求出DFT(G#I)，且是利用DFT(G)*DFT(I)
那我想问怎麽作 DFT(G) * DFT(I)的动作? 有相关的function吗还是要如何实作?
因为假设我们现在做的dft是8*8的block好了 那它转成dft上後就有64个basis
那双方的系数要如何做整理?而两个basis的coefficient相乘後会变到哪个basis的
coefficient?我总感觉会跑到不是这64个basis上?可是他又是基底，怎麽会跑到一个
基底无法生成的地方?
总感觉我讲的有点玄XDD 不知道大家懂我意思吗??
请大家帮忙了，谢谢大家了。
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 140.112.217.9
※ 文章网址: http://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/MATLAB/M.1402588775.A.F11.html
※ 编辑: lance5487 (140.112.217.9), 06/12/2014 23:59:55
1F：→ labbat:频域的点对点相乘即可 等效於时域的周期性回旋积分 06/13 00:28
2F：→ lance5487:回旋积分是指circular convolution吗? 可是我的是linear 06/13 00:30
3F：→ lance5487:convolution耶 那点对点相乘 所对应到的频域 06/13 00:30
4F：→ lance5487:仍是在原本的频域吗? 06/13 00:31
5F：推 jack10313:我想labbat大大的回旋积分指的是卷积，就是convolution 06/13 01:26
6F：→ jack10313:基底变换满足linearity的时候就可以使用 06/13 01:28
7F：→ labbat:积出来是8*8还是15*15？ 06/13 07:26
如果积出来是15*15的话，可是照上面对应项相乘只会得到64个coefficient耶!!
这样其他系数该怎麽办??
8F：→ lance5487:我不知道耶 有没有相关的内容可以看 06/13 11:03
9F：→ lance5487:我不知道GOOGLE搜寻要打啥关键字才会出现这些东西 06/13 11:03
※ 编辑: lance5487 (140.112.217.9), 06/13/2014 13:16:55
10F：→ labbat:翻翻看Signals and System的课本 8*8 block用15*15 block存 06/13 13:58
11F：→ labbat:其余161格令为零 转换後再点对点相乘才会吻合 06/13 14:00
12F：→ labbat:这是得到正确的225参数的步骤 06/13 14:01
13F：→ lance5487:喔喔 我知道你讲的意思了 但我想知道的是频域domain的 06/13 17:11
14F：→ lance5487:对应项相乘 就真的是你上述所说的convolution的答案吗 06/13 17:12
15F：→ lance5487:然後对应项相乘後的结果就是此频域基底的coefficient吗? 06/13 17:13
16F：→ lance5487:因为我在1-D domain 相乘後 感觉他的频率已经不是原本 06/13 17:14
17F：→ lance5487:频率 像一个e^(j40)和1个e^(j30)相乘 後会得到e^(70) 06/13 17:16
18F：→ lance5487:我有想错吗?? 06/13 17:16
※ 编辑: lance5487 (140.112.29.128), 06/13/2014 17:20:22
19F：→ labbat:错了再想想 06/13 17:29
20F：→ lance5487:现在还想不到 再给我点时间XD 06/13 18:13
21F：→ lance5487:想不出来 请大大教我QQ 06/13 18:49
22F：→ labbat:这是影像处理难怪觉得见过 没有影像处在用非周期回旋积分的 06/14 16:57
23F：→ labbat:要是block数目增加 怎麽合并相邻block我也不会 06/14 16:58
24F：→ lance5487:好的 谢谢你 06/21 13:37