DFT

디지털 영상 처리 - 단일 변수 함수의 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform)

안녕하세요. 지난 포스팅의 디지털 영상 처리 - 샘플링 정리와 샘플링된 함수 복원에서는 디지털 영상에서의 핵심인 샘플링 정리의 원리, 대역 제한 함수인 이상적인 상황에서 언더-샘플링 시 발생하는 앨리어싱 현상, 그리고 컨볼루션 정리를 이용하여 주파수 공간에서 영상 공간으로 변환하였을 때 가지는 의미에 대해서 설명하였습니다. 지금까지는 푸리에 변환과 디지털 영상에 대한 관계성을 알아보았다면 오늘 포스팅에서는 디지털 영상 처리에서 활용되는 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform;DFT)를 유도해보도록 하겠습니다. 1. 샘플링된 함수의 연속적 변환으로부터 DFT 유도 기본적으로 저희가 DFT가 필요한 이유는 디지털 영상을 다루기 때문입니다. 디지털 영상은 이산 데이터의 일종이기 때문..