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Analyse fréquentielle Cours 6.1. Plan Série de Fourier Transformé de Fourier Théorème de convolution Filtrage fréquentiel.

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Présentation au sujet: "Analyse fréquentielle Cours 6.1. Plan Série de Fourier Transformé de Fourier Théorème de convolution Filtrage fréquentiel."— Transcription de la présentation:

1 Analyse fréquentielle Cours 6.1

2 Plan Série de Fourier Transformé de Fourier Théorème de convolution Filtrage fréquentiel

3 Analyse fréquentielle Idée maîtresse: –Convertir du domaine spatial vers le domaine fréquentiel pour effectuer des manipulations. –Ensuite, on convertit (conversion inverse) la solution du domaine fréquentiel vers le domaine spatial! Et voila

4 Série de Fourier Toute fonction périodique –Sommation de fonctions sinus et cosinus de fréquences diverses –Chacune multipliée par un coefficient différent Série de Fourier

5 Transformée de Fourier Toute fonction, même apériodique, mais dont l'aire sous la courbe est finie, –L'intégrale de fonctions sinus et cosinus –Chacune multipliée par un coefficient différent Transformée de Fourier

6 Caractéristique importante: –Toute fonction peut être "transformée" du domaine Fourier au domaine original par une transformée inverse sans perte d'information

7 Transformée de Fourier En imagerie –Pas de fonction cyclique en général –Mais fonctions finies aires sous la courbe finies! Transformé de Fourier

8

9

10 Formule d'Euler

11 Transformé de Fourier Coordonnés polaires Spectre ( Magnitude ) Phase ( angle de phase )

12 Transformé de Fourier

13 Spectre de puissance densité spectrale Mesure de l'énergie

14 Transformé de Fourier

15

16 Spectre Phase Spectre de puissance

17 Transformé de Fourier Multiplier la fonction dentrée par (-1) x+y pour «centrer» la transformée D'où Et

18 Transformé de Fourier F(0,0) est la moyenne des niveaux de gris

19 Transformé de Fourier

20 Si f(x,y) est réel –La transformé est conjugué symétrique –Le spectre est symétrique!

21 Transformé de Fourier Échantillonnage dans le domaine spatial et dans le domaine fréquentiel Relation inverse des dimensions –Toute mesure faite dans un domaine peut être directement vue dans lautre domaine et

22 Transformé de Fourier Interprétation intuitive du spectre ? –Chaque terme de F(u,v) est fonction de TOUTES les valeurs de f(x,y) pondérées par l'exposant –Impossible de faire une relation entre les éléments de chaque fonction

23 Transformé de Fourier Interprétation intuitive du spectre ? –Les fréquences sont reliées directement aux taux de changements de tons de gris dans l'image –La valeur de F(0,0) est la moyenne, à la fréquence nulle composante DC (Direct Current) –Plus on s'éloigne du centre, plus la fréquence augmente

24 Transformé de Fourier

25 Spectre Phase

26 Transformé de Fourier

27 Correspondance entre filtres spatial et fréquentiel ? Pour deux fonctions f(x,y) et h(x,y) 1 de dimension M X N, la convolution discrète est définie par Théorème de Convolution 1 (pour une fonction h(x,y) symétrique à l'origine)

28 Théorème de Convolution Convolution Multiplication Domaine spatial Domaine fréquentiel

29 Théorème de Convolution Soit une fonction filtre fréquentielle Il existe un filtre spatial associé –Calculer la transformé inverse du filtre fréquentiel Et vice-versa !


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