傅里叶变换到卷积定理
一、物以类聚
如果你是上帝,你将如何管理人类以及世间万物。
当我蒸包子的时候,我会将100克面粉,10克酵母500克水,混合起来,在将猪肉和蔬菜以及各种调料按一定比例混合起来。等我将一个个包子包好后放入蒸屉,这个时候,即使我再心急尝一口我的作品,我也只能等待时间在蒸屉中将他们慢慢聚合。
如果我们把各种材料以及比例,看成频域里发生的事情,那么各种材料和时间作用形成最终的一个个包子,就是食欲,哦不,是时域里发生的事情。
或许上帝也是个和时间做朋友的人
吧。
时空中,我们把钟摆拉长:
如果我们改变时钟的大小、速度、以及表针开始的位置,那么它们将呈现出不同的正弦波形。
上帝掌管着各种原料以及比例的秘方,手握潘多拉之盒,将各种正弦波撒向世间,它们逐渐在时空形成自己的轨迹,和规律。
“上帝有一堆标准的正弦函数,他任意地挑其中的一些出来,能组成宇宙万物。这些正弦函数从最开始就没有变过,我们看到的变化都是组合的变化。”
——傅里叶
二、傅里叶变换
傅里叶变换,就是将一个普通规律(满足一定条件的函数)转换成诸多正弦波的叠加。
其中根据欧拉公式
t时刻,逆时针角频率为2πω画圆所到达的点
而转速为2πω的圆,又可延展为频率为ω的正弦曲线,而上图圆中t时刻逆时针旋转所到达的点,此刻正是正弦函数向前的偏移点。
函数f(x)在t时刻被分离为:偏移为e^i2πt(上图小蓝点所标示某时刻t的位置),振幅为f(t),频率为ω的,的正弦波分量
对于频率ω,把所有的振幅f(t),以及位移e^i2πωt考虑进来进行叠加,就构成了函数f(x)在频率ω上的总分量
约定,将钟摆的轨迹改为顺时针(逆时针相反的方向)转动,上式转换为
这就是一开始提到的傅里叶变换公式。其离散形式:
简言之,傅里叶变换就像一个过滤器,提取每一时刻f(x)对频率为ω的正弦波的贡献量,把所有时刻f(x)的过滤值进行叠加,就得到整个函数f(x)在频谱中频率值为w的贡献量F(w)。
基于傅里叶变换,可推导出傅里叶逆变换,将函数从频域空间还原为时域空间函数:
其离散形式
如果我们把频域空间的频率以及贡献值看成是原材料及其比例,那么时域空间的原函数
就是各种材料按不同比例产生的最终成品。而傅里叶变换,正是将一个成品的成分和用量分离出来。
只不过这次,原材料不是面粉和猪肉,而是各种正弦波。
卷积定理
将离散傅里叶变换从一维扩展到二维,可将一幅图像映射到频域空间。
傅里叶逆变换可将频谱图像再次转换为时域图像:
原图像中的噪声,边缘等梯度较高的高频部分,将聚集在频谱图像中相对“灰暗”的区域。可以通过去掉频谱图像的高频部分,再经过傅里叶逆变换转换为时域图像,从而达到抑制噪声的目的。
并且通常人对图像的高频部分不那么敏感,通过去掉高频部分,可以对图像进行压缩而不损害视觉效果。
三、卷积定理
卷积结合傅里叶变换,相互作用,构成了卷积定理
卷积定理指出,函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积。
即一个域中的卷积对应于另一个域中的乘积,例如时域中的卷积对应于频域中的乘积。
这样就方便我们对图像进行卷积处理。比如,我们想通过卷积核过滤而使图像模糊。
设: 模糊图像=原图像*模糊算子
那么:F(模糊图像)=F(原图像)*F(模糊算子)
所以:F(原图像)=F(模糊图像)/F(模糊算子)
最终:原图像=F^(-1)(F(模糊图像)/F(模糊算子))
这样我们通过傅里叶变换在图像模糊和还原之间来回切换。
参考
【Stardust · 理论物理初阶】 篇十二 · 傅里叶变换:将时光凝固成音符
https://zhuanlan.zhihu.com/p/480251944/
【An Interactive Guide To The Fourier Transform】
https://betterexplained.com/articles/an-interactive-guide-to-the-fourier-transform/
【傅里叶变换和逆变换简明推理】
https://zhuanlan.zhihu.com/p/426411907
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