FFT图像比较（理论）

Question

任何人都可以解释我（简化）如果我用FFT进行图像比较会发生什么？我不知道如何将图片转换为频率以及如何将图片用于区分两幅图像。通过谷歌我找不到一个简单的描述，我（作为非数学/信息）可以理解。

任何帮助将非常appreaciated！ 谢谢！

Answer 1

唉，FFT的一个很好的描述可能涉及诸如复杂变量的微积分和递归算法的计算理论等主题。所以一个简单的描述可能不是很准确。

想想声音。看看两位歌手所产生的声音的波形可能并不会告诉你很多。这两个波形只是一个复杂的漫长而凌乱的曲线。但是频率计可以很快告诉你，一个人在高空跳舞，无论是女高音还是低音。因此，您可能可以确定某些波形并不表示谁正在使用频率计读数演唱。

FFT就像一大堆频率计。并且照片的每条扫描线都是一个波形。

大约2个世纪前，一个名为傅立叶的家伙证明，任何合理的看起来波形波形都可以通过适当的正弦波群来匹配，每个正弦波都以单一频率进行匹配。几十年前的其他人发现了一种非常聪明的方法，可以快速计算出那一串正弦波。 FFT。

Answer 2

离散FFT将（2D）矩阵（比如像素值）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。你比较的结果取决于你真正比较的东西。

傅立叶变换也适用于除2d以外的其他维度。但是你会对2D FFT感兴趣。