FFT图像比较（理论）

Question

如果我与FFT进行图像比较，有人可以解释一下（简化）会发生什么吗？我不知道如何将图片转换成频率以及如何用它来区分两个图像。通过谷歌我找不到一个简单的描述，我（非数学/信息）可以理解。

任何帮助都会非常有用！ 谢谢！

Answer 1

唉，对FFT的一个很好的描述可能涉及复杂变量的微积分和递归算法的计算理论等主题。所以简单的描述可能不太准确。

想想声音。看两位歌手产生的声音的波形可能不会告诉你太多。这两个波形只是一个复杂的长而凌乱的波浪形。但是频率计可以很快告诉你一个人正在唱歌，不管他们是高音还是低音。因此，您可能能够确定某些波形并不表示谁能从频率计读数中发出良好的匹配。

FFT就像一大堆频率计。并且照片的每条扫描线都是波形。

大约2个世纪前，一些名叫傅立叶的人证明，任何合理的波形波形都可以通过一组恰当的正弦波来匹配，每个波形都在一个频率上。几十年前的其他人想出了一种非常聪明的方法，可以非常快速地计算出那一串正弦波。 FFT。

Answer 2

离散FFT将（2D）矩阵（例如像素值）转换为频域中的2D矩阵。您可以使用像FFTW这样的库将图像从普通形式转换为光谱形式。比较的结果取决于你真正比较的内容。

傅立叶变换也可以在2d以外的其他维度上工作。但是你会对2D FFT感兴趣。