エレガントなSciPy ―Pythonによる科学技術計算

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4 章　周波数と高速フーリエ変換

F_dim = F_dim * peaks.astype(int)

# Do the inverse Fourier transform to get back to an image.

# Since we started with a real image, we only look at the real part of

# the output.

　逆フーリエ変換を行い画像に戻す。実数の画像を基にしたので、出力の実部だけを取り出す。

image_filtered = np.real(fftpack.ifft2(F_dim))

f, (ax0, ax1) = plt.subplots(2, 1, figsize=(4.8, 7))

ax0.imshow(np.log10(1 + np.abs(F_dim)), cmap='viridis')

ax0.set_title('Spectrum after suppression')

ax1.imshow(image_filtered)

ax1.set_title('Reconstructed image');

■

4.6.2

　窓を掛ける

矩形パルスのフーリエ変換を調べると、スペクトル中にかなりのサイドローブが見えます。

x = np.zeros(500)

x[100:150] = 1

復元された画像

抑制後のスペクトル

図

4-13

　フィルタをかけた月面上陸の画像とスペクトル

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4.6　さらなる DFT の概念

X = fftpack.fft(x) ...