Question

我使用此站点的等式实现了2D DFT和IDFT http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/fourier.htm 我认为这些都是正确的并且很好地解释了。实现看起来像这样：

    for(int i=0;i<inImage.width;i++)
    {
     for(int j=0;j<inImage.height;j++)
     {
      float ak=0; 
      float bk=0;
          for(int ii=0;ii<inImage.width;ii++)
           {
             for(int jj=0;jj<inImage.height;jj++)
              {

               float x=-2.0*PI*i*ii/(float)inImage.width;
               float y=-2.0*PI*j*jj/(float)inImage.height;
            // ak+=inImage.pixels[i][j]*(cos(x)*cos(y)-sin(x)*sin(y));
           //  bk+=inImage.pixels[i][j]*(sin(x)*cos(y)+sin(y)*cos(x));
               ak+=inImage.pixels[i][j]*cos(x+y);
               bk+=inImage.pixels[i][j]*1.0*sin(x+y);
             }
           }
     DFTImageRE.pixels[i][j]=ak;
     DFTImageIM.pixels[i][j]=bk;
       }
     }

频域（sqrt（ak * ak + bk * bk））看起来并不像它应该的那样，并且图像重建（忽略虚部）不会在原始图像附近做任何事情。 [0] [0]处的多个像素具有极高的值，并且没有像素范围从0到255作为原始像素。我做错了什么？

额外信息：

inImage和DFTImages只是构造oridinary * .pgm图像的结构，保存和加载图像有效，
我不能使用任何类（如虚数），因为这个实现将在GPU端，

由于

Answer 1

我找到了解决问题的方法。这只是索引问题。总和使用ii和jj来找到傅立叶变换

   for(int i=0;i<inImage.width;i++)
{
 for(int j=0;j<inImage.height;j++)
 {
  float ak=0; 
  float bk=0;
      for(int ii=0;ii<inImage.width;ii++)
       {
         for(int jj=0;jj<inImage.height;jj++)
          {

           float x=-2.0*PI*i*ii/(float)inImage.width;
           float y=-2.0*PI*j*jj/(float)inImage.height;
           ak+=inImage.pixels[ii][jj]*cos(x+y);
           bk+=inImage.pixels[ii][jj]*1.0*sin(x+y);
         }
       }
 DFTImageRE.pixels[i][j]=ak;
 DFTImageIM.pixels[i][j]=bk;
   }
 }

C中的二维傅里叶变换

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