FFT图像变换的输入和输出应该是什么？

我尝试使用Java中的FFT Cooley-Tukey算法获取灰度图像的光谱。我不知道如何形成该算法的输入以及要使用哪些值来形成光谱图像。FFT图像变换的输入和输出应该是什么？

目前我的输入是一个复数的数组，Re = 8位灰度域中的像素值，Im = 0; 运行该算法后，我获得另一个复数数组，其中实数部分具有[0,255]范围和虚数部分0以外的很多值。我试图从实数列数模256创建图像。

这是频谱应该是什么样子： enter image description here

这是我的本钱：

enter image description here

显然I'me做一些可怕的错误，但我不知道是什么。

来源

2014-11-02 mawus

您必须发布一些代码，以便我们可以尝试找出错误的位置，您是在编写自己的FFT算法还是在使用库？ – KillaKem 2014-11-03 11:53:30

我已经实现了从[这里]（http://example.com），用Java编写的算法。我不知道代码可能会如何帮助。 – mawus 2014-11-03 12:16:43

该链接似乎被打破 – KillaKem 2014-11-03 12:51:37

您没有提供源代码...

你的结果看起来像分辨率树

用于递归解析/频率信息缩放和特征提取不FFT！！所以，可能是你的递归是错误的，或者您重叠数据（代码就地FFT几乎是疯狂），你应该先从1D变换，然后利用它来进行2D和目视检查每一个阶段（也逆变换以匹配原始数据）
您的FFT输出应该有非零虚部!!!

这里看看How to compute Discrete Fourier Transform并进入我的这个答复所有子链接
是你的图像分辨率的2精确的力量？

如果不是零填充它或FFT将无法正常
你的榜样工作是错误

这是怎么看起来像在现实：
- left是输入图像（c从你的问题）
- 中间opied是真实的一部分
- 右边是虚部
你可以将它们结合起来，功率谱=sqrt(Re*Re+Im*Im)的重新和林图像被放大，被其他人看到只有几角落中的白色点将可见。这里是一些例子：

您预期的结果看起来像移了图像分辨率的一半（所以对称的中心是图像的中心，而不是在角落）

[EDIT1]功率和包裹

添加功率和封装函数到矿井应用程序，以便在这里是结果：

power and wrap result

首先计算功率intensity=sqrt(Re^2+Im^2)，然后通过将图像向右和向下移动一半来完成包装。什么是来自对方的重叠，所以只需交换所有行中的所有点swap((x,y),(x+xs/2,y))，然后对于所有列swap((x,y),(x,y+ys/2))都是相同的。现在结果与来自OP的应用程序相匹配：here

来源

2014-11-04 12:18:15 Spektre

FFT图像变换的输入和输出应该是什么？

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