[英]OpenCV Fourier Magnitude - doesn't seem correct
我相信在嘗試將傅立葉幅度譜轉換為圖像時遇到縮放問題。
我正在自己的視覺里程計項目上工作,以確定來自攝像機輸入的相應幀之間的平移和旋轉。 我已經成功地使用傅立葉變換的相位相關來確定平移,但是確定旋轉的一部分需要對幅度譜進行卷積。 基本上,我產生的幅度似乎不正確,如下所示。
原始圖片:
幅度,“ mag = 255 *(mag / max)”比例
幅度,無需縮放
不幸的是,我需要有關確定幅度的函數的幫助,我相信我的錯誤在於幅度的縮放,但不確定。 這個問題困擾了我一段時間,謝謝您的投入。
void iplimage_dft(IplImage* img)
{
IplImage* img1, * img2;
fftw_complex* in, * dft, * idft;
fftw_plan plan_f, plan_b;
int i, j, k, w, h, N;
/* Copy input image */
img1 = cvCloneImage(img);
w = img1->width;
h = img1->height;
N = w * h;
/* Allocate input data for FFTW */
in = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * N);
dft = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * N);
/* Create plans */
plan_f = fftw_plan_dft_2d(w, h, in, dft, FFTW_FORWARD, FFTW_ESTIMATE);
/* Populate input data in row-major order */
for (i = 0, k = 0; i < h; i++)
{
for (j = 0; j < w; j++, k++)
{
in[k][0] = ((uchar*)(img1->imageData + i * img1->widthStep))[j];
in[k][1] = 0.0;
}
}
/* Forward & inverse DFT */
fftw_execute(plan_f);
/* Create output image */
img2 = cvCreateImage(cvSize(w, h), 8, 1);
//Find the maximum value among the magnitudes
double max=0;
double mag=0;
for (i = 0, k = 1; i < h; i++){
for (j = 0; j < w; j++, k++){
mag = sqrt(pow(dft[k][0],2) + pow(dft[k][1],2));
if (max < mag)
max = mag;
}
}
// Convert DFT result to output image
for (i = 0, k = 0; i < h; i++)
{
for (j = 0; j < w; j++, k++)
{
double mag = sqrt(pow(dft[k][0],2) + pow(dft[k][1],2));
mag = 255*(mag/max);
((uchar*)(img2->imageData + i * img2->widthStep))[j] = mag;
}
}
cvShowImage("iplimage_dft(): original", img1);
cvShowImage("iplimage_dft(): result", img2);
//cvSaveImage("iplimage_dft.png", img2,0 );
cvWaitKey(0);
/* Free memory */
fftw_destroy_plan(plan_f);
fftw_free(in);
fftw_free(dft);
cvReleaseImage(&img1);
cvReleaseImage(&img2);
}
int main( int argc, char** argv )
{
argv[1] = "image1.jpg";
IplImage *img3 = cvLoadImage( argv[1], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );
iplimage_dft(img3);
return 0;
}
許多圖像的光譜具有這樣的特征-幾個相對較高的峰,而場的其余部分幅度很小。 看起來您正在正確歸一化,只是細節丟失了,因為許多頻譜的幅度很小。 我經常發現,如果您想檢查細節,使用log(mag(spectrum))(甚至在某些情況下甚至使用log(log(mag(spectrum))))生成圖像會更有用。
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