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2020年度秋学期 画像情報処理
浅野 晃
関西大学総合情報学部
離散フーリエ変換と離散コサイン変換
第9回
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
JPEG方式による画像圧縮
2
画像を波の重ね合わせで表わし,一部を省略して,データ量を減らす
ひとつのセルを,
これらの波の重ね合わせで表す
8×8ピクセルずつのセルに分解
細かい部分は,どの画像でも大してかわら
ないから,省略しても気づかない
省略すると,データ量が減る
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
Karhunen-Loève変換(KL変換)
3
画像を主成分に変換してから伝送する
p画素の画像
1
p
第1~第p / 2
主成分だけを
伝達する
主成分に
変換
もとの画
素に戻す
p画素の画像
(情報の損失が最小)
データ量が半分でも
情報の損失は最小
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
KL変換の大問題
4
主成分を求めるには,分散共分散行列が必要
分散共分散行列を求めるには,
「いまから取り扱うすべての画像」が
事前にわかっていないといけない
そんなことは不可能??
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
そこで
5
原画像Xは,m2個の基底画像にそれぞれ
変換後画像Zの各要素をかけて足し合わせたものになっている
ベクトルの直交変換を,行列の直交変換におきかえることで,
どういう変換かが見えるようにする
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
そこで
5
原画像Xは,m2個の基底画像にそれぞれ
変換後画像Zの各要素をかけて足し合わせたものになっている
ベクトルの直交変換を,行列の直交変換におきかえることで,
どういう変換かが見えるようにする
? ? ? ?
X = z11r1r1 + z12r1r2 + · · · + zmmrmrm
m m
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
そこで
5
原画像Xは,m2個の基底画像にそれぞれ
変換後画像Zの各要素をかけて足し合わせたものになっている
ベクトルの直交変換を,行列の直交変換におきかえることで,
どういう変換かが見えるようにする
? ? ? ?
X = z11r1r1 + z12r1r2 + · · · + zmmrmrm
m m
どういう直交変換(ユニタリー変換)を用いるかを,基底画像を目でみて決める
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
そこで
5
原画像Xは,m2個の基底画像にそれぞれ
変換後画像Zの各要素をかけて足し合わせたものになっている
ベクトルの直交変換を,行列の直交変換におきかえることで,
どういう変換かが見えるようにする
? ? ? ?
X = z11r1r1 + z12r1r2 + · · · + zmmrmrm
m m
基底画像
どういう直交変換(ユニタリー変換)を用いるかを,基底画像を目でみて決める
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
そこで
5
原画像Xは,m2個の基底画像にそれぞれ
変換後画像Zの各要素をかけて足し合わせたものになっている
ベクトルの直交変換を,行列の直交変換におきかえることで,
どういう変換かが見えるようにする
? ? ? ?
X = z11r1r1 + z12r1r2 + · · · + zmmrmrm
m m
基底画像 基底画像
どういう直交変換(ユニタリー変換)を用いるかを,基底画像を目でみて決める
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
そこで
5
原画像Xは,m2個の基底画像にそれぞれ
変換後画像Zの各要素をかけて足し合わせたものになっている
ベクトルの直交変換を,行列の直交変換におきかえることで,
どういう変換かが見えるようにする
? ? ? ?
X = z11r1r1 + z12r1r2 + · · · + zmmrmrm
m m
基底画像 基底画像 基底画像
どういう直交変換(ユニタリー変換)を用いるかを,基底画像を目でみて決める
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
そこで
5
原画像Xは,m2個の基底画像にそれぞれ
変換後画像Zの各要素をかけて足し合わせたものになっている
ベクトルの直交変換を,行列の直交変換におきかえることで,
どういう変換かが見えるようにする
? ? ? ?
X = z11r1r1 + z12r1r2 + · · · + zmmrmrm
m m
基底画像 基底画像 基底画像
こんな「基底画像セット」なら,
最後の方の基底画像は
ごまかせそうだ
どういう直交変換(ユニタリー変換)を用いるかを,基底画像を目でみて決める
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
そこで
6
原画像Xは,m2個の基底画像にそれぞれ
変換後画像Zの各要素をかけて足し合わせたものになっている
ベクトルの直交変換を,行列の直交変換におきかえることで,
どういう変換かが見えるようにする
? ? ? ?
X = z11r1r1 + z12r1r2 + · · · + zmmrmrm
m m
基底画像 基底画像 基底画像
どういう直交変換(ユニタリー変換)を用いるかを,基底画像を目でみて決める
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
そこで
6
原画像Xは,m2個の基底画像にそれぞれ
変換後画像Zの各要素をかけて足し合わせたものになっている
ベクトルの直交変換を,行列の直交変換におきかえることで,
どういう変換かが見えるようにする
? ? ? ?
X = z11r1r1 + z12r1r2 + · · · + zmmrmrm
m m
基底画像 基底画像 基底画像
どういう直交変換(ユニタリー変換)を用いるかを,基底画像を目でみて決める
基底画像として
波を用いる
フーリエ変換
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
JPEG方式による画像圧縮
7
画像を波の重ね合わせで表わし,一部を省略して,データ量を減らす
ひとつのセルを,
これらの波の重ね合わせで表す8×8ピクセルずつのセルに分解
細かい部分は,どの画像でも大してかわら
ないから,省略しても気づかない
省略すると,データ量が減る
このひとつ
ひとつが
基底画像
2020年度秋学期 画像情報処理 第9回 離散フーリエ変換と離散コサイン変換 (2020. 11. 20)
离散フーリエ変换を行列で??
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
2次元フーリエ変換
9
F(νx, νy) =
∞
?∞
f(x, y) exp{?i2π(νxx + νyy)}dxdy
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
2次元フーリエ変換
9
指数関数の性質から
F(νx, νy) =
∞
?∞
f(x, y) exp{?i2π(νxx + νyy)}dxdy
F(νx, νy) =
∞
?∞
f(x, y) exp(?i2πνxx) exp(?i2πνyy)dxdy
=
∞
?∞
∞
?∞
f(x, y) exp(?i2πνxx)dx exp(?i2πνyy)dy
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
2次元フーリエ変換
9
指数関数の性質から
x方向のフーリエ変換
F(νx, νy) =
∞
?∞
f(x, y) exp{?i2π(νxx + νyy)}dxdy
F(νx, νy) =
∞
?∞
f(x, y) exp(?i2πνxx) exp(?i2πνyy)dxdy
=
∞
?∞
∞
?∞
f(x, y) exp(?i2πνxx)dx exp(?i2πνyy)dy
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
2次元フーリエ変換
9
指数関数の性質から
x方向のフーリエ変換 y方向のフーリエ変換
F(νx, νy) =
∞
?∞
f(x, y) exp{?i2π(νxx + νyy)}dxdy
F(νx, νy) =
∞
?∞
f(x, y) exp(?i2πνxx) exp(?i2πνyy)dxdy
=
∞
?∞
∞
?∞
f(x, y) exp(?i2πνxx)dx exp(?i2πνyy)dy
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
2次元フーリエ変換
9
指数関数の性質から
x方向のフーリエ変換 y方向のフーリエ変換
F(νx, νy) =
∞
?∞
f(x, y) exp{?i2π(νxx + νyy)}dxdy
F(νx, νy) =
∞
?∞
f(x, y) exp(?i2πνxx) exp(?i2πνyy)dxdy
=
∞
?∞
∞
?∞
f(x, y) exp(?i2πνxx)dx exp(?i2πνyy)dy
2次元フーリエ変換は分離可能
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2次元離散フーリエ変換
10
1次元離散フーリエ変換
U(k) =
N?1
n=0
u(n) exp(?i2π
k
N
n) (k = 0, 1, . . . , N ? 1)
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
2次元離散フーリエ変換
10
1次元離散フーリエ変換
U(k) =
N?1
n=0
u(n) exp(?i2π
k
N
n) (k = 0, 1, . . . , N ? 1)
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
2次元離散フーリエ変換
10
1次元離散フーリエ変換
U(k) =
N?1
n=0
u(n) exp(?i2π
k
N
n) (k = 0, 1, . . . , N ? 1)
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
2次元離散フーリエ変換
10
1次元離散フーリエ変換
U(k) =
N?1
n=0
u(n) exp(?i2π
k
N
n) (k = 0, 1, . . . , N ? 1)
U(k, l) =
N?1
n=0
M?1
m=0
u(m, n) exp(?i2π
k
M
m) exp(?i2π
l
N
n)
2次元離散フーリエ変換(分離可能な形式)
縦横の大きさが同じなら
U(k, l) =
N?1
n=0
N?1
m=0
u(m, n) exp(?i2π
k
N
m) exp(?i2π
l
N
n)
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
2次元離散フーリエ変換
10
1次元離散フーリエ変換
U(k) =
N?1
n=0
u(n) exp(?i2π
k
N
n) (k = 0, 1, . . . , N ? 1)
U(k, l) =
N?1
n=0
M?1
m=0
u(m, n) exp(?i2π
k
M
m) exp(?i2π
l
N
n)
2次元離散フーリエ変換(分離可能な形式)
縦横の大きさが同じなら
U(k, l) =
N?1
n=0
N?1
m=0
u(m, n) exp(?i2π
k
N
m) exp(?i2π
l
N
n)
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離散フーリエ変換を行列で表す
11
行列の直交変換の形で表す Z = RXR
U(k, l) =
N?1
n=0
N?1
m=0
u(m, n) exp(?i2π
k
N
m) exp(?i2π
l
N
n)
     
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離散フーリエ変換を行列で表す
11
行列の直交変換の形で表す Z = RXR
l↓
k→
(Z = U(k, l)) = l↓
n→
(R) · n↓
m→
(X = u(m, n)) · m↓
k→
R
U(k, l) =
N?1
n=0
N?1
m=0
u(m, n) exp(?i2π
k
N
m) exp(?i2π
l
N
n)
     
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
離散フーリエ変換を行列で表す
11
行列の直交変換の形で表す Z = RXR
l↓
k→
(Z = U(k, l)) = l↓
n→
(R) · n↓
m→
(X = u(m, n)) · m↓
k→
R
U(k, l) =
N?1
n=0
N?1
m=0
u(m, n) exp(?i2π
k
N
m) exp(?i2π
l
N
n)
     
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
離散フーリエ変換を行列で表す
11
行列の直交変換の形で表す Z = RXR
l↓
k→
(Z = U(k, l)) = l↓
n→
(R) · n↓
m→
(X = u(m, n)) · m↓
k→
R
U(k, l) =
N?1
n=0
N?1
m=0
u(m, n) exp(?i2π
k
N
m) exp(?i2π
l
N
n)
     
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
離散フーリエ変換を行列で表す
11
行列の直交変換の形で表す Z = RXR
l↓
k→
(Z = U(k, l)) = l↓
n→
(R) · n↓
m→
(X = u(m, n)) · m↓
k→
R
U(k, l) =
N?1
n=0
N?1
m=0
u(m, n) exp(?i2π
k
N
m) exp(?i2π
l
N
n)
     
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
離散フーリエ変換を行列で表す
11
行列の直交変換の形で表す Z = RXR
l↓
k→
(Z = U(k, l)) = l↓
n→
(R) · n↓
m→
(X = u(m, n)) · m↓
k→
R
U(k, l) =
N?1
n=0
N?1
m=0
u(m, n) exp(?i2π
k
N
m) exp(?i2π
l
N
n)
     
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
離散フーリエ変換を行列で表す
11
行列の直交変換の形で表す Z = RXR
l↓
k→
(Z = U(k, l)) = l↓
n→
(R) · n↓
m→
(X = u(m, n)) · m↓
k→
R
U(k, l) =
N?1
n=0
N?1
m=0
u(m, n) exp(?i2π
k
N
m) exp(?i2π
l
N
n)
     
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
離散フーリエ変換を行列で表す
11
行列の直交変換の形で表す Z = RXR
l↓
k→
(Z = U(k, l)) = l↓
n→
(R) · n↓
m→
(X = u(m, n)) · m↓
k→
R
U(k, l) =
N?1
n=0
N?1
m=0
u(m, n) exp(?i2π
k
N
m) exp(?i2π
l
N
n)
     
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
離散フーリエ変換を行列で表す
11
行列の直交変換の形で表す Z = RXR
l↓
k→
(Z = U(k, l)) = l↓
n→
(R) · n↓
m→
(X = u(m, n)) · m↓
k→
R
U(k, l) =
N?1
n=0
N?1
m=0
u(m, n) exp(?i2π
k
N
m) exp(?i2π
l
N
n)
     
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
離散フーリエ変換を行列で表す
11
行列の直交変換の形で表す Z = RXR
l↓
k→
(Z = U(k, l)) = l↓
n→
(R) · n↓
m→
(X = u(m, n)) · m↓
k→
R
U(k, l) =
N?1
n=0
N?1
m=0
u(m, n) exp(?i2π
k
N
m) exp(?i2π
l
N
n)
     
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
離散フーリエ変換を行列で表す
11
行列の直交変換の形で表す Z = RXR
l↓
k→
(Z = U(k, l)) = l↓
n→
(R) · n↓
m→
(X = u(m, n)) · m↓
k→
R
U(k, l) =
N?1
n=0
N?1
m=0
u(m, n) exp(?i2π
k
N
m) exp(?i2π
l
N
n)
     
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
離散フーリエ変換を行列で表す
11
行列の直交変換の形で表す Z = RXR
l↓
k→
(Z = U(k, l)) = l↓
n→
(R) · n↓
m→
(X = u(m, n)) · m↓
k→
R
U(k, l) =
N?1
n=0
N?1
m=0
u(m, n) exp(?i2π
k
N
m) exp(?i2π
l
N
n)
     
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
離散フーリエ変換を行列で表す
11
行列の直交変換の形で表す Z = RXR
l↓
k→
(Z = U(k, l)) = l↓
n→
(R) · n↓
m→
(X = u(m, n)) · m↓
k→
R
U(k, l) =
N?1
n=0
N?1
m=0
u(m, n) exp(?i2π
k
N
m) exp(?i2π
l
N
n)
     
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
離散フーリエ変換を行列で表す
11
行列の直交変換の形で表す Z = RXR
l↓
k→
(Z = U(k, l)) = l↓
n→
(R) · n↓
m→
(X = u(m, n)) · m↓
k→
R
U(k, l) =
N?1
n=0
N?1
m=0
u(m, n) exp(?i2π
k
N
m) exp(?i2π
l
N
n)
     
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
離散フーリエ変換を行列で表す
11
行列の直交変換の形で表す Z = RXR
l↓
k→
(Z = U(k, l)) = l↓
n→
(R) · n↓
m→
(X = u(m, n)) · m↓
k→
R
U(k, l) =
N?1
n=0
N?1
m=0
u(m, n) exp(?i2π
k
N
m) exp(?i2π
l
N
n)
     
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
離散フーリエ変換を行列で表す
11
行列の直交変換の形で表す Z = RXR
l↓
k→
(Z = U(k, l)) = l↓
n→
(R) · n↓
m→
(X = u(m, n)) · m↓
k→
R
U(k, l) =
N?1
n=0
N?1
m=0
u(m, n) exp(?i2π
k
N
m) exp(?i2π
l
N
n)
     
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
離散フーリエ変換を行列で表す
11
行列の直交変換の形で表す Z = RXR
l↓
k→
(Z = U(k, l)) = l↓
n→
(R) · n↓
m→
(X = u(m, n)) · m↓
k→
R
U(k, l) =
N?1
n=0
N?1
m=0
u(m, n) exp(?i2π
k
N
m) exp(?i2π
l
N
n)
     
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
離散フーリエ変換を行列で表す
11
行列の直交変換の形で表す Z = RXR
l↓
k→
(Z = U(k, l)) = l↓
n→
(R) · n↓
m→
(X = u(m, n)) · m↓
k→
R
U(k, l) =
N?1
n=0
N?1
m=0
u(m, n) exp(?i2π
k
N
m) exp(?i2π
l
N
n)
     
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
離散フーリエ変換を行列で表す
11
行列の直交変換の形で表す Z = RXR
l↓
k→
(Z = U(k, l)) = l↓
n→
(R) · n↓
m→
(X = u(m, n)) · m↓
k→
R
U(k, l) =
N?1
n=0
N?1
m=0
u(m, n) exp(?i2π
k
N
m) exp(?i2π
l
N
n)
     
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
離散フーリエ変換を行列で表す
11
行列の直交変換の形で表す Z = RXR
l↓
k→
(Z = U(k, l)) = l↓
n→
(R) · n↓
m→
(X = u(m, n)) · m↓
k→
R
U(k, l) =
N?1
n=0
N?1
m=0
u(m, n) exp(?i2π
k
N
m) exp(?i2π
l
N
n)
     
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
離散フーリエ変換を行列で表す
12
前ページのように行列を配置すると
R =
m↓
k→
?
?
?
?
?
?
?
?
?
e?i2π 0
N
0
· · · e?i2π k
N
0
· · · e?i2π N?1
N
0
...
...
e?i2π 0
N
m
e?i2π k
N
m
...
...
e?i2π 0
N
(N?1)
e?i2π N?1
N
(N?1)
?
?
?
?
?
?
?
?
?
R =
l↓
n→
?
?
?
?
?
?
?
?
?
e?i2π 0
N
0
· · · e?i2π 0
N
n
· · · e?i2π 0
N
(N?1)
...
...
e?i2π l
N
0
e?i2π l
N
n
...
...
e?i2π N?1
N
0
e?i2π N?1
N
(N?1)
?
?
?
?
?
?
?
?
?
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
離散フーリエ変換を行列で表す
13
指数関数がややこしいので
とおくと,
WN = exp(?
i2π
N
)
R =
?
?
?
?
?
?
?
?
?
W0·0
N · · · W0·n
N · · · W
0·(N?1)
N
...
...
Wl·0
N Wln
N
...
...
W
(N?1)·0
N W
(N?1)(N?1)
N
?
?
?
?
?
?
?
?
?
Z = RXR
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
ところで,本当にユニタリー?
14
「ある列」と「ある列の複素共役」の内積
異なる列なら0,同じ列なら1 ならユニタリー
N?1
l=0
Wln
N · (Wln
N )?
=
N?1
l=0
exp(?
i2πln
N
) exp(?
i2πln
N
)
=
N?1
l=0
exp(?
i{(n ? n )2π}l
N
)
=
N?1
l=0
W
(n?n )l
N
N?1
l=0
W
(n?n )l
N =
1 ? W
(n?n )N
N
1 ? W
(n?n )
N
=
1 ? WN
N
(n?n )
1 ? W
(n?n )
N
=
1 ? 1(n?n )
1 ? W
(n?n )
N
= 0
N?1
l=0
W
(n?n )l
N =
N?1
l=0
1 = N
異なる列(等比数列の和) 同じ列
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ところで,本当にユニタリー?
14
「ある列」と「ある列の複素共役」の内積
異なる列なら0,同じ列なら1 ならユニタリー
N?1
l=0
Wln
N · (Wln
N )?
=
N?1
l=0
exp(?
i2πln
N
) exp(?
i2πln
N
)
=
N?1
l=0
exp(?
i{(n ? n )2π}l
N
)
=
N?1
l=0
W
(n?n )l
N
N?1
l=0
W
(n?n )l
N =
1 ? W
(n?n )N
N
1 ? W
(n?n )
N
=
1 ? WN
N
(n?n )
1 ? W
(n?n )
N
=
1 ? 1(n?n )
1 ? W
(n?n )
N
= 0
N?1
l=0
W
(n?n )l
N =
N?1
l=0
1 = N
異なる列(等比数列の和) 同じ列
OK
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ところで,本当にユニタリー?
14
「ある列」と「ある列の複素共役」の内積
異なる列なら0,同じ列なら1 ならユニタリー
N?1
l=0
Wln
N · (Wln
N )?
=
N?1
l=0
exp(?
i2πln
N
) exp(?
i2πln
N
)
=
N?1
l=0
exp(?
i{(n ? n )2π}l
N
)
=
N?1
l=0
W
(n?n )l
N
N?1
l=0
W
(n?n )l
N =
1 ? W
(n?n )N
N
1 ? W
(n?n )
N
=
1 ? WN
N
(n?n )
1 ? W
(n?n )
N
=
1 ? 1(n?n )
1 ? W
(n?n )
N
= 0
N?1
l=0
W
(n?n )l
N =
N?1
l=0
1 = N
異なる列(等比数列の和) 同じ列
OK
NG
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ユニタリー離散フーリエ変換
15
いままでに説明した R だと RR ? = NI (付録参照)
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ユニタリー離散フーリエ変換
15
いままでに説明した R だと RR ? = NI
ユニタリーでない
(付録参照)
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ユニタリー離散フーリエ変換
15
いままでに説明した R だと RR ? = NI
WN =
1
√
N
exp(?
i2π
N
)
X = R?
ZR?
RR ? = I
とおけば
となって,ユニタリーになる
Z = RXR
ユニタリーでない
(付録参照)
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離散コサイン変換
16
フーリエ変換では,複素数を扱う必要がある
そこで,実数だけで計算できる変換
R =
l↓
n→?
?
?
?
...
r(n, l)
...
?
?
?
?,
r(n, l) =
1√
N
l = 0
2√
N
cos (2n+1)lπ
2N l = 0
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偶関数のフーリエ変換
離散コサイン変換は,関数を折り返して偶関数にしたもののフーリエ変換に相当
偶関数 f(x) = f(?x)
F(νx) =
∞
?∞
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx
=
0
?∞
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx +
∞
0
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx
F(νx) =
0
∞
f(?x) exp{?i2π(νx(?x))}(?dx) +
∞
0
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx
∞ ∞
のフーリエ変換
第1項の x を -x に変数変換
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
偶関数のフーリエ変換
離散コサイン変換は,関数を折り返して偶関数にしたもののフーリエ変換に相当
偶関数 f(x) = f(?x)
F(νx) =
∞
?∞
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx
=
0
?∞
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx +
∞
0
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx
F(νx) =
0
∞
f(?x) exp{?i2π(νx(?x))}(?dx) +
∞
0
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx
∞ ∞
のフーリエ変換
第1項の x を -x に変数変換
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
偶関数のフーリエ変換
離散コサイン変換は,関数を折り返して偶関数にしたもののフーリエ変換に相当
偶関数 f(x) = f(?x)
F(νx) =
∞
?∞
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx
=
0
?∞
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx +
∞
0
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx
F(νx) =
0
∞
f(?x) exp{?i2π(νx(?x))}(?dx) +
∞
0
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx
∞ ∞
のフーリエ変換
第1項の x を -x に変数変換
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
偶関数のフーリエ変換
離散コサイン変換は,関数を折り返して偶関数にしたもののフーリエ変換に相当
偶関数 f(x) = f(?x)
F(νx) =
∞
?∞
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx
=
0
?∞
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx +
∞
0
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx
F(νx) =
0
∞
f(?x) exp{?i2π(νx(?x))}(?dx) +
∞
0
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx
∞ ∞
のフーリエ変換
第1項の x を -x に変数変換
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偶関数のフーリエ変換
離散コサイン変換は,関数を折り返して偶関数にしたもののフーリエ変換に相当
偶関数 f(x) = f(?x)
F(νx) =
∞
?∞
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx
=
0
?∞
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx +
∞
0
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx
F(νx) =
0
∞
f(?x) exp{?i2π(νx(?x))}(?dx) +
∞
0
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx
∞ ∞
のフーリエ変換
第1項の x を -x に変数変換
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
偶関数のフーリエ変換
18
F(νx) =
∞
0
f(x) exp{i2π(νxx)}dx +
∞
0
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx
∞
整理すると
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
偶関数のフーリエ変換
18
F(νx) =
∞
0
f(x) exp{i2π(νxx)}dx +
∞
0
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx
∞
F(νx) =
∞
0
f(x) [exp{i2π(νxx)} + exp{?i2π(νxx)}] dx
整理すると
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
偶関数のフーリエ変換
18
F(νx) =
∞
0
f(x) exp{i2π(νxx)}dx +
∞
0
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx
∞
F(νx) =
∞
0
f(x) [exp{i2π(νxx)} + exp{?i2π(νxx)}] dx
整理すると
指数関数と三角関数の関係から
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
偶関数のフーリエ変換
18
F(νx) =
∞
0
f(x) exp{i2π(νxx)}dx +
∞
0
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx
∞
F(νx) =
∞
0
f(x) [exp{i2π(νxx)} + exp{?i2π(νxx)}] dx
F(νx) = 2
∞
0
f(x) cos 2π(νxx)dx
整理すると
指数関数と三角関数の関係から
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
偶関数のフーリエ変換
18
F(νx) =
∞
0
f(x) exp{i2π(νxx)}dx +
∞
0
f(x) exp{?i2π(νxx)}dx
∞
F(νx) =
∞
0
f(x) [exp{i2π(νxx)} + exp{?i2π(νxx)}] dx
F(νx) = 2
∞
0
f(x) cos 2π(νxx)dx
整理すると
指数関数と三角関数の関係から
実数の計算になる
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
離散フーリエ変換と正負の周波数
19
ν
k
[周波数空間]
1周期
N等分
[離散フーリエ変換]
周波数0
U(0)
正の周波数
U(1), U(2), ..., U(N / 2 – 1)
負の周波数
U(N – 1), U(N – 2), ..., U(N / 2)
[数列のフーリエ変換]
1次元
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
離散フーリエ変換と正負の周波数
20
2次元
k
l
0 N / 2 N – 1
N / 2
0
N – 1
正の周波数 負の周波数
正の周波数負の周波数
A B
C D
入れ替える
(a)
k
l
0N / 2 N / 2 – 1
N / 2
0
N – 1
正の周波数負の周波数
正の周波数負の周波数
D C
B A
(b)
N – 1
N / 2 – 1
2020年度秋学期 画像情報処理 第9回 離散フーリエ変換と離散コサイン変換 (2020. 11. 20)
実例??
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
基底画像の例
22
コサイン変換
A. K. Jain, Fundamentals of
B. Digital Image Processing (1988)
サイン変換
Hadamard変換(-1と1) Haar変換
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
画像情報圧縮の例
23
データ量:80KB データ量:16KB
(8×8ピクセルのセルが見える)
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
リンギング(モスキートノイズ)
24
※粗い波だけを重ねて
エッジ(明暗の境界線)を
表すと生じる
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
リンギング(モスキートノイズ)
24
※粗い波だけを重ねて
エッジ(明暗の境界線)を
表すと生じる
252020年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
今後の予定
25
11月27日,12月4日
第3部 CTスキャナ ー 投影からの画像の再構成
12月4日23:59
第1,2部レポート提出期限(問題提示?提出は関大LMSにて)
12月11, 18, 25日
第4部 視覚と色彩 ??
1月15日
特別講義/坂東 幸浩 博士(NTTメディアインテリジェンス研究所)
(「わんパグ」http://kids.wanpug.com/illust234.html)
※試験は第3,4部と特別講義について行います。

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2020年度秋学期 画像情報処理 第9回 離散フーリエ変換と離散コサイン変換 (2020. 11. 20)