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n-dim中n-dim fft的缩放因子

[英]Scaling factor of n-dim fft in numpy

我有一个洞的网格图像。 使用numpy.fft.fft2处理它numpy.fft.fft2产生一个很好的图像,我可以清楚地看到周期性,基本向量等。

但是如何提取晶格间距?

实空间中的格点具有大约96px的间隔,因此k空间中的间距将是2*Pi / 96px = 0.065 1/px

当然,numpy不能返回具有子像素间距的图像阵列,因此它以某种方式缩放 - k空间中的间距约为70px

但是如何完成缩放以及精确缩放因子是什么?

numpy.fft.fft2的输出频率标度的单位是cycle/full-length/pixel ,假设输入是周期性的,周期对应于全输入长度。

因此,如果你有一个大小为6720 x 6720像素且在第70 像素处有尖峰的fft2输出,你可能会期望空间域中的周期性分量具有以下周期:

 1 / (70 pixels * 1 cycle / 6720 pixels / pixel) = 96 pixels/cycle.

相应地,如果您的输入图像的大小为6720 x 6720像素,并且每96个像素重复一次,那么您将在频域中获得峰值:

(1 / (96 pixels/cycle))  /  (1 cycle / 6720 pixels / pixels) = 70 pixels.

虽然这是单位准确的,但也许更简单的方法是:

spatial-domain-period-in-pixels
    = image-size-in-pixels / frequency-domain-frequency-in-pixels
frequency-domain-frequency-in-pixels =
    = image-size-in-pixels / spatial-domain-period-in-pixels

暂无
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