有人能简单地解释一下如果我用FFT进行图像比较会发生什么吗？我不太明白如何将图片转换成频率以及如何用它来区分两个图像。通过谷歌搜索，我找不到一个简单的描述，让我（作为非数学/信息学专业人员）能够理解。
任何帮助都将不胜感激！ 谢谢！
2个回答
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唉，对FFT的良好描述可能涉及复变数学和递归算法计算理论等学科。因此，简单描述可能不太准确。
想象一下声音。仅从两位歌手产生的声音波形上观察可能并不能告诉你很多信息。这两个波形只是一些复杂的长而凌乱的曲线。但频率计可以快速告诉你其中一个人唱得很走调以及他们是女高音还是男低音。因此，您可能能够通过频率计读数确定某些波形并不表示谁在唱歌的好匹配。
FFT就像是一大群频率计。每张照片的每个扫描线都是一个波形。
大约两个世纪前，傅里叶证明了任何合理的波形曲线都可以通过适当的正弦波组合来匹配。几十年前，其他人发现了一种非常聪明的方法，可以非常快速地计算出需要哪些正弦波的组合。这就是FFT。
- hotpaw2
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离散傅里叶变换（Discrete FFT）将像素值的（2D）矩阵转换成频域中的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频谱形式。你的比较结果取决于你真正比较的内容。
傅里叶变换也适用于其他维度，但是你可能更感兴趣的是2D FFT。
傅里叶变换也适用于其他维度，但是你可能更感兴趣的是2D FFT。
- mkf
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