2D 이미지와 퓨리에 변환

아직도 다 깊이 이해하지는 못하지만 (증명이라던가)

• 수식적으로  magnitude 공간(=스펙트럼 이미지)와 원본 이미지가 어떻게 대응되는 지 이해
• Phase가 magnitude보다 중요한 정보라는 사실에 대한 직관적 이해

위 2가지를 다크프로그래머님의 글을 읽고 얻을 수 있었다.

수식적으로 magnitude 공간에서 peak가 원점에서 멀어질 수록 주파수가 크고, 원본 이미지의 주기성분의 주기는 작다.
또한 u, v는 각각 x, y에 대응되기 때문에(F(u, v)는 x축 방향으로 주파수(frequency) u, y축 방향으로 v인 주기함수 성분의 계수)
magnitude공간에서의 peak의 나열방향과 원본 이미지에서의 주기성분의 방향이 일치한다.

Phase가 magnitude보다 중요한 정보라는 사실에 대한 직관적 이해.
Why에 대한 답변은 수업슬라이드에도 없고 다크프로그래머님의 글에도 없는데다 이미 지식이 과포화라 찾아보지 않았다.

 

https://darkpgmr.tistory.com/171

Fourier Transform(푸리에 변환)의 이해와 활용