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穴のグリッドのイメージがあります。で処理するとnumpy.fft.fft2、周期性や基底ベクトルなどをはっきりと確認できる素敵な画像が得られます。

しかし、どうすれば格子間隔を抽出できますか?

実空間の格子点の間隔は約96pxであるため、k 空間での間隔は になります2*Pi / 96px = 0.065 1/px。

当然、 numpy はサブピクセル間隔の画像配列を返すことができないため、何らかの方法でスケーリングされます-k空間の間隔は約70pxです。

しかし、スケーリングはどのように行われ、正確なスケーリング係数は何ですか?

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numpy.fft.fft2の出力周波数スケールの単位はcycle/full-length/pixelであり、入力が完全な入力長に対応する周期で周期的であるという仮定の下にあります。

したがって、fft2サイズが6720 x 6720ピクセルで、70番目のピクセルにスパイクがある出力がある場合、次の周期の空間ドメインの周期成分が予想される場合があります。

 1 / (70 pixels * 1 cycle / 6720 pixels / pixel) = 96 pixels/cycle.

6720 x 6720同様に、96 ピクセルごとに繰り返される要素を含むピクセルサイズの入力画像がある場合、次の周波数領域でスパイクが発生します。

(1 / (96 pixels/cycle))  /  (1 cycle / 6720 pixels / pixels) = 70 pixels.

これは単位精度ですが、おそらくもっと簡単に調べる方法は次のとおりです。

spatial-domain-period-in-pixels
    = image-size-in-pixels / frequency-domain-frequency-in-pixels
frequency-domain-frequency-in-pixels =
    = image-size-in-pixels / spatial-domain-period-in-pixels
于 2016-12-14T15:42:38.170 に答える