今天阅读了一篇论文,里面提到的内容是用固定的模板对现实场景进行匹配,通过匹配得到的结果可以得知待匹配图像与模板的角度差别,论文中提到了把待匹配的图像转换到频域进行,个人不是很理解。假设已经提取了一个角点,如何把这个角点利用傅里叶变换转换到360维的向量?角点提取后,是否还需要扣取一个正方形的小图?
例如:下方是一个模板图像,黑色部分描述了这个图像的角度是90度,这样我们可以假设模板是一个一维向量,向量的长度是360,每一维都代表了图像强度(黑色部分是0,白色部分是1)。
下方就是带匹配的一个小图,如果匹配成功,就可以知道待匹配图像与模板图像相差了多少角度。论文中提到的就是将这个小图变换到频域上,分辨率是1度,这样就也变成了一个360度的向量,然后通过归一化互相关(NCC)的方法,一度一度的平移就可以获取匹配位置,从而可以计算与模板图像的旋转。
有劳各位图像处理的达人赐教,如何操作才能把一个矩形的图像变换为频域上的一个向量呢?
非常感谢解惑。