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디지털 영상 처리 - 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform)

안녕하세요. 지난 포스팅의 디지털 영상 처리 - 선택적 필터링에서는 밴드차단 및 통과 필터, 그리고 노치 필터에 대해서 알아보았습니다. 오늘은 번외로 대부분의 프로그래밍 언어에서 구현되어 있는 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform; FFT) 알고리즘을 보도록 하겠습니다. MATLAB에는 fft2, 파이썬의 넘파이에서는 np.fft.fft2로 구현이 되어있을 겁니다. 1. 2D DFT 분리성(Separability) 2D DFT는 각 차원에 따라서 수행하는 2개의 1D DFT로 분리될 수 있습니다. 일단, 다시 2D DFT를 상기하면 그 식은 아래와 같습니다. $$F(\mu, \nu) = \sum_{x = 0}^{M - 1}\sum_{y = 0}^{N - 1} f(x, y)e^{-2j..

인공지능/논문 함께 읽기

논문 함께 읽기[5].High-frequency Component Helps Explain the Generalization of Convolutional Neural Networks

안녕하세요. 오랜만에 논문 리뷰 포스팅을 하게 되었습니다. 이전에도 논문은 간간히 읽었는 데 포스팅 해야된다는 것을 까먹고 이제 올리게 되었습니다. 오늘 리뷰할 논문은 사실 이전에 제가 올렸던 segmentation, data augmentation과는 다른 주제를 가지고 있습니다. 이 논문은 Frequency domain이 CNN의 일반화 성능을 어떤 식으로 도와줄 수 있는 지에 대해서 설명하고 있는 논문입니다. 바로 시작해보도록 하죠. 이 논문의 중심 가정은 frequency domain의 high component와 image semantic 간의 어떤 관계가 있다는 것입니다. Figure 1은 설명하면 high frequency와 image semantic 간에는 분명히 분포를 통해서 관계성이 존..

Johns Hohns
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