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【화상 처리 100개 노크】독자적인 화상 입출력 클래스를 만든다
【화상 처리 100개 노크에 도전】독자적인 이산 푸리에 변환 클래스를 만든다

Q.33. 푸리에 변환 로우 패스 필터

imori.jpg를 그레이 스케일화한 것을 DFT하고 로우 패스 필터를 통해 IDFT로 이미지를 복원하라.

DFT 시프트하여 고주파를 떨어뜨려, DFT 역시프트하고, 역 푸리에 변환하면 OK입니다.

int main()
{
    PPM ppm("imori.pnm");
    int width = ppm.Get_width();
    int height = ppm.Get_height();

    std::vector<std::vector<std::complex<double>>> f(width, std::vector<std::complex<double>>(height));
    for (int j = 0; j < height; j++)
        for (int i = 0; i < width; i++)
        {
            int r = ppm(i, j, 'r');
            int g = ppm(i, j, 'g');
            int b = ppm(i, j, 'b');
            int y = (std::round)(0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b);
            f[i][j] = y;
        }
    DFT2D dft2d(width, height);
    auto F = dft2d.forward(f);
    F = dft2d.shift(F);
    double r = width / 2;
    for (int j = 0; j < height; j++)
        for (int i = 0; i < width; i++)
        {
            if ((i - width / 2) * (i - width / 2) + (j - height / 2) * (j - height / 2) > 0.25 * r * r) F[i][j] = 0;
        }
    F = dft2d.ishift(F);
    f = dft2d.backward(F);

    PPM ppm2(width, height);
    for (int j = 0; j < height; j++)
        for (int i = 0; i < width; i++)
        {
            int val = f[i][j].real();
            if (val >= 256) val = 255;
            if (val < 0)val = 0;
            ppm2(i, j, 'r') = val;
            ppm2(i, j, 'g') = val;
            ppm2(i, j, 'b') = val;
        }
    ppm2.Flush("out.ppm");

    return 0;
}