关于傅里叶变换，图像移到中心的问题

qq_24604661 2017-02-10 03:47:32

为什么x为整数，e的jπx次方就等于(-1)的x次方？

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qq_24604661 2017-02-13

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谢谢大家我明白了

schlafenhamster 2017-02-10

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e^ia=cosa+isina 所以e^ipi=cospi+isinpi= -1

worldy 2017-02-10

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e^jx=cos(x)+j*sin(x) e^jx为e的jx次方

qq_36634306 2017-02-10

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欧拉公式把- -这是数学问题吧

matlab证明二维离散傅里叶变换、实现二维离散余弦变换、二维沃尔什变换、二维哈达玛变换的实现。自己跑过的，可以使用。

快速傅里叶变换，将其频率零点移至中心并增强显示其傅里叶频谱

篡改检测已经成为数字图像取证的重要方法。虽然大多数情况下数字图像篡改都难以感知，例如区域复制篡改，它将图像中的对象区域复制到不交叠的其它区域，但仍然会留下少许篡改痕迹。提出了一种新的针对图像区域复制篡改的检测模式。其中，利用傅里叶－梅林变换提取图像块的几何不变量特征，相似性匹配则采用余弦相关系数。通过MATLAB仿真实验，验证了该算法不但可以适应平移、旋转及缩放等几何变换，而且能够有效抵抗噪音污染、模糊滤波以及有损JPEG压缩等攻击。

图像的几何变换：改变图像的大小或形状。比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，这些方法在图像配准中使用较多。图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。比如傅里叶变换、小波变换等。

小波变换能够提供一个随着频率改变而改变的“时间-频率窗口”，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想.它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间（空间）频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节。傅里叶变换只提供频率域相关信息而不提供时域相关信息。小波变换基于一些具有变化频率以及有限持续时间的小型波。当我们观察图像时候，如果物体的尺寸较小或者对比度比较低，那么我们通常以较高的分辨率来研究它们，如果物体的尺寸比较大或者对比度比较高，那么对分辨率的要求就不太高。这时候就需要以不同的分辨率对它们尽心研究。如果这些特征在同一张图像，那么就需要对同一张图像进行分辨率不同的分析。这时候，小波变换就很重要。

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