如何使用haskell对图像进行傅里叶变换

如何使用haskell对图像进行离散傅里叶变换。我相信这两个库可能会有所帮助，但我不知道如何将它们整合起来。我之所以想这样做，是因为我可以用混合图像进行实验（我有一个奇妙的想法，那就是不必单独过滤图像，然后对它们进行平均，我可以简单地根据频率进行加权平均。）

注：同样，一旦你做到了这一点，你会如何重新解释它作为一个形象

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注：我不确定如何将dft应用于图像处理。我看过这些方程式，知道如何计算它们，知道1D的“意义”和2D的大致概念。我也知道如何用它过滤掉图像的高或低“频率”。我只是不确定使用dft生成的频率图像到底有多复杂。

您也可以通过1D变换变换2D图像（矩阵）

首先将图像转换为矩阵

• FFT需要复域
• 所以对于BW图像，将虚部设置为0，将实部设置为像素强度
• 如果有彩色图像，则将每个色带作为单独的图像处理

应用二维变换（DFT、DCT等）

• 下面是一个C语言的例子++
• 答案的底部是这方面的细节
• 您只需转换矩阵的所有行
• 然后是所有列
• +/-一些归一化常数标度

现在在频域上做你的工作

转换回时域

• 几乎和子弹2一样
• 只需使用逆变换和逆归一化缩放常数

将矩阵转换回图像

[附注]

• FFT具有复数输出
• 因此，您需要从中提取颜色，例如，

  intensity=sqrt（re*re+im*im）

• 我使用DCT进行频谱分析，它更直观

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到目前为止您尝试了什么？为什么不起作用？在哪一点上，你不能将你的Repa

数组

s从Repa devil与Repa fftw的

fft2d

？如果你有一个灰度图像（

Array F DIM2 Word8

），将单词8转换为复数，并直接使用

fft2d

），这一点应该是显而易见的。如果您有彩色图像，通常的程序是对每个彩色通道分别执行FFT。您需要将

数组F DIM3 Word8

转换为

数组F DIM2 Word8

，为此，请查看

Data.Array.Repa.Slice

，即

Slice

函数。@user2407038所以它们被解释为虚数部分为0的复数？比如

（：+0）。fromIntegral:：Word8->复数浮点

？