2D Korrelation - Hilfe bei der Implementierung mit FFT (FFTW und OpenCV)

[ePyx]

Wie soll ich mir denn die Verschiebung um Pi/2 im 2D - Fall vorstellebn?

die DFT ist ja nur eine Differenzengleichung (Summe) und wird im 2D-Fall nicht wirklich zweidimensional angewendet. Viel eher wird sie auf die Spalten und anschließend auf die Zeilen deines Bildes angewendet.

Zeitbereich/Diskreter Bereich:
Stellt man sich den Farbverlauf einer Zeile als Funktion in Abhängigkeit der Zeit oder des Indexes vor, so ist auch dort eine Phasenverschiebung möglich.

Dein Ergebnisbild lässt darauf schließen, dass du die zyklische Fortsetzung der FFT nicht unterdrückst. Meinst du das mit Abschneiden ?

[BoondockDuck]

Dein Ergebnisbild lässt darauf schließen, dass du die zyklische Fortsetzung der FFT nicht unterdrückst. Meinst du das mit Abschneiden ?

Genau das meine ich. Aber das sollte doch eigentlich kein Problem ergeben wie bei mir zu sehen?

[ePyx]

Naja es sieht zu mindestens periodisch aus.

for( i = 0, k = 0 ; i < image.size().height ; i++ ) {
        for( j = 0 ; j < image.size().width ; j++, k++ ) {
            image_data[k][0] = image.at<double>(i, j);
            image_data[k][1] = 0.0;
        }
    }

Macht doch eigentlich so mehr Sinn oder ?

for( i = 0 ; i < image.size().height ; i++ ) {
        for( j = 0, k = 0; j < image.size().width ; j++, k++ ) {
            image_data[k][0] = image.at<double>(i, j);
            image_data[k][1] = 0.0;
        }
    }

Schließlich durch läufst du zeilenweise und pro Zeile schaufelst du Daten. wenn k nicht zurückgesetzt wird, könnte das die Ursache sein.

[BoondockDuck]

Ich wäre ja froh wenn es das wäre.

Die Daten liegen sequentiell im Speicher. K ist der Zähler für das kontinuierliche Array, i und j die für Zeilen und Spalten.
Dabei gilt : k = i * image.size().width + j


Das hier:

for( i = 0, k = 0 ; i < image.size().height ; i++ ) {
        for( j = 0 ; j < image.size().width ; j++, k++ ) {
            image_data[k][0] = image.at<double>(i, j);
            image_data[k][1] = 0.0;
        }
    }

entspricht dem hier:

    
/* load images' data to FFTW input*/
    for( k = 0 ; k < size ; k++ ) {
        image_data[k][0] = ((double *) image.data)[k];
        image_data[k][1] = 0.0;
    }

Der fancy image.at operator erspart einem nur den Pointer-Typecast und man kann direkt Pixel adressieren ohne sich über die Repräsentation im Speicher im klaren zu sein. (Deswegen muss hier auch explizit dach (double*) gecasted werden weil ich den Datentyp kenne.) Zweiteres ist halt schneller aber hässlicher.

[ePyx]

Naja, um ehrlich zu sein, ist die zweite weniger hässlich. Da sieht man wenigstens gleich was Sache ist.

Jedenfalls stimmt irgend etwas in deinen Zeilen nicht. Entweder beim Zusammensetzen oder schon beim Ergebnis der FFT benutzt du deine Hilfsvariablen a bis d garnicht ? Wunderte mich gerade darüber, dass du dort im Kommentar schreibst, dass du die konjungiert-komplexe Form berechnen willst, es aber nicht tust. Oder bin ich blind?

[BoondockDuck]

Oder bin ich blind?

Nein vollkommen richtig... Copy und Paste Fehler, Ich habe es oben korrigiert.

Und ... Ich hab den Fehler gefunden . Der Code funktioniert, es hing (hängt) am theretischen Verständnis. Das Bild (image) muss anscheinend eine Zweierpotenz als Seitenlänge aufweisen. Also 2,4,8,16 ... px hoch und breit.
Ich hatte das bisher überlesen oder ignoriert.

Soweit so schön. Und jetzt geh ich ins Bett.

[ePyx]

Ok, das hatte ich irgendwie auch vorausgesetzt. Da die FFT ja bekanntlich nur für 2er Potenzen richtig funktioniert. Das würde dann die Artefakte erklären. Aber schön, dass es funktioniert.