2019年度秋学期 画像情報処理 第11回 radon変換と投影定理 (2019. 12. 13)
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関西大学総合情報学部・画像情報処理（担当・浅野晃）
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- 9. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 投影とは 5 x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s X線がある直線に沿って 物体を通過するとき， 直線上の各点で吸収される 通過したX線の量は， 入射した量に吸収率の積分 （線積分）をかけたものに なっている X線が 入射
- 10. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 投影とは 5 x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s X線がある直線に沿って 物体を通過するとき， 直線上の各点で吸収される 通過したX線の量は， 入射した量に吸収率の積分 （線積分）をかけたものに なっている X線が 入射
- 11. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 投影とは 5 x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s X線がある直線に沿って 物体を通過するとき， 直線上の各点で吸収される 通過したX線の量は， 入射した量に吸収率の積分 （線積分）をかけたものに なっている X線が 入射
- 12. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 投影とは 5 x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s X線がある直線に沿って 物体を通過するとき， 直線上の各点で吸収される 通過したX線の量は， 入射した量に吸収率の積分 （線積分）をかけたものに なっている X線が 入射 投影＝吸収率の線積分 直線上の吸収率の合計で あって，どの点で吸収され たかはわからない
- 24. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 Radon変換 8 投影を２次元の積分で表す x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s
- 25. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 Radon変換 8 投影を２次元の積分で表す x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s
- 26. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 Radon変換 8 投影を２次元の積分で表す x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s この線上では
- 27. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 Radon変換 8 投影を２次元の積分で表す x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s この線上では y x = tan(θ + π 2 ) = − cos θ sin θ
- 28. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 Radon変換 8 投影を２次元の積分で表す x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s この線上では y x = tan(θ + π 2 ) = − cos θ sin θ つまり
- 29. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 Radon変換 8 投影を２次元の積分で表す x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s この線上では y x = tan(θ + π 2 ) = − cos θ sin θ x cos θ + y sin θ = 0つまり
- 30. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 Radon変換 8 投影を２次元の積分で表す x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s この線上では y x = tan(θ + π 2 ) = − cos θ sin θ x cos θ + y sin θ = 0つまり この線上だけを積分する
- 31. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 Radon変換 8 投影を２次元の積分で表す x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s この線上では y x = tan(θ + π 2 ) = − cos θ sin θ x cos θ + y sin θ = 0つまり この線上だけを積分する →この式を満たす点だけを 積分する
- 32. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 Radon変換 8 投影を２次元の積分で表す x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s この線上では y x = tan(θ + π 2 ) = − cos θ sin θ x cos θ + y sin θ = 0つまり この線上だけを積分する →この式を満たす点だけを 積分する ( ) g(0, θ) = ∞ −∞ f(x, y)δ(x cos θ + y sin θ)dxdy
- 33. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 Radon変換 8 投影を２次元の積分で表す x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s この線上では y x = tan(θ + π 2 ) = − cos θ sin θ x cos θ + y sin θ = 0つまり この線上だけを積分する →この式を満たす点だけを 積分する ( ) g(0, θ) = ∞ −∞ f(x, y)δ(x cos θ + y sin θ)dxdy デルタ関数で表せる
- 34. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 ディラックのデルタ関数δ(x) 9 x = 0 の１点以外 すべてゼロ δ(x) = 0 (x ̸= 0), ∞ −∞ δ(x)dx = 1 x = 0 をはさんで 積分すると1 0 x こんなふうに 表さざるを得ない 高さは，何だともいえない ∞ −∞ kδ(x)dx = k（「無限」でもない。なぜなら→
- 35. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 Radon変換 10 投影を２次元の積分で表す x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s この線上では y x = tan(θ + π 2 ) = − cos θ sin θ x cos θ + y sin θ = 0つまり この線上だけを積分する →この式を満たす点だけを 積分する ( ) g(0, θ) = ∞ −∞ f(x, y)δ(x cos θ + y sin θ)dxdy デルタ関数で表せる
- 37. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 Radon変換 11 g(s,θ)は？ x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s
- 38. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 Radon変換 11 g(s,θ)は？ x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s この線上では
- 39. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 Radon変換 11 g(s,θ)は？ x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s この線上では x cos θ + y sin θ − s = 0
- 40. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 Radon変換 11 g(s,θ)は？ x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s この線上では x cos θ + y sin θ − s = 0
- 41. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 Radon変換 11 g(s,θ)は？ x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s この線上では x cos θ + y sin θ − s = 0 g(s, θ) = ∞ −∞ f(x, y)δ(x cos θ + y sin θ − s)dxdy
- 42. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 Radon変換 11 g(s,θ)は？ x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s この線上では Radon変換 x cos θ + y sin θ − s = 0 g(s, θ) = ∞ −∞ f(x, y)δ(x cos θ + y sin θ − s)dxdy
- 44. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 ray-sum 12 投影を１次元の線積分で表す x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s (x, y) と (s, u) の関係は θ の回 転
- 45. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 ray-sum 12 投影を１次元の線積分で表す x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s (x, y) と (s, u) の関係は θ の回 転 s u = cos θ sin θ − sin θ cos θ x y x y = cos θ − sin θ sin θ cos θ s u
- 46. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 ray-sum 12 投影を１次元の線積分で表す x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s (x, y) と (s, u) の関係は θ の回 転 s u = cos θ sin θ − sin θ cos θ x y x y = cos θ − sin θ sin θ cos θ s u (x, y) を (s, u) で表す
- 47. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 ray-sum 12 投影を１次元の線積分で表す x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s (x, y) と (s, u) の関係は θ の回 転 s u = cos θ sin θ − sin θ cos θ x y x y = cos θ − sin θ sin θ cos θ s u g(s, θ) = ∞ −∞ f(s cos θ − u sin θ, s sin θ + u cos θ)du (x, y) を (s, u) で表す
- 48. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 ray-sum 12 投影を１次元の線積分で表す x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s この線上では s が一定で u が変化 (x, y) と (s, u) の関係は θ の回 転 s u = cos θ sin θ − sin θ cos θ x y x y = cos θ − sin θ sin θ cos θ s u g(s, θ) = ∞ −∞ f(s cos θ − u sin θ, s sin θ + u cos θ)du (x, y) を (s, u) で表す
- 49. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 ray-sum 12 投影を１次元の線積分で表す x y θ s 軸 s g(s, θ) u 物体 投 影 0 g(0, θ) s この線上では s が一定で u が変化 ray-sum (x, y) と (s, u) の関係は θ の回 転 s u = cos θ sin θ − sin θ cos θ x y x y = cos θ − sin θ sin θ cos θ s u g(s, θ) = ∞ −∞ f(s cos θ − u sin θ, s sin θ + u cos θ)du (x, y) を (s, u) で表す
- 50. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 投影定理 13 投影群から２次元関数を再構成する fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換
- 51. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 投影定理 13 投影群から２次元関数を再構成する fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換
- 52. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 投影定理 13 投影群から２次元関数を再構成する fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換
- 53. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 投影定理 13 投影群から２次元関数を再構成する fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換
- 54. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 投影定理 13 投影群から２次元関数を再構成する fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換
- 55. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 投影定理 13 投影群から２次元関数を再構成する fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換 「断面」がすべてそろえば，２次元逆フーリエ変換で ２次元関数が再構成できる
- 56. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 投影定理の証明 14 fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換 Gθ(ξ) = ∞ −∞ g(s, θ) exp(−i2πξs)ds
- 57. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 投影定理の証明 14 fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換 Gθ(ξ) = ∞ −∞ g(s, θ) exp(−i2πξs)ds
- 58. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 投影定理の証明 14 fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換 Gθ(ξ) = ∞ −∞ g(s, θ) exp(−i2πξs)ds ray-sum
- 59. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 投影定理の証明 14 fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換 Gθ(ξ) = ∞ −∞ g(s, θ) exp(−i2πξs)ds g(s, θ) = ∞ −∞ f(s cos θ − u sin θ, s sin θ + u cos θ)du ray-sum
- 60. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 投影定理の証明 15 Gθ(ξ) = ∞ −∞ f(s cos θ − u sin θ, s sin θ + u cos θ) × exp(−i2πξs)dsdu
- 61. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 投影定理の証明 15 Gθ(ξ) = ∞ −∞ f(s cos θ − u sin θ, s sin θ + u cos θ) × exp(−i2πξs)dsdu (x, y)と(s, u)の関係 s u = cos θ sin θ − sin θ cos θ x y x y = cos θ − sin θ sin θ cos θ s u
- 62. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 投影定理の証明 15 Gθ(ξ) = ∞ −∞ f(s cos θ − u sin θ, s sin θ + u cos θ) × exp(−i2πξs)dsdu (x, y)と(s, u)の関係 s u = cos θ sin θ − sin θ cos θ x y x y = cos θ − sin θ sin θ cos θ s u
- 63. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 投影定理の証明 15 Gθ(ξ) = ∞ −∞ f(s cos θ − u sin θ, s sin θ + u cos θ) × exp(−i2πξs)dsdu (x, y)と(s, u)の関係 s u = cos θ sin θ − sin θ cos θ x y x y = cos θ − sin θ sin θ cos θ s u dxdy = dsdu
- 64. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 投影定理の証明 15 Gθ(ξ) = ∞ −∞ f(s cos θ − u sin θ, s sin θ + u cos θ) × exp(−i2πξs)dsdu (x, y)と(s, u)の関係 s u = cos θ sin θ − sin θ cos θ x y x y = cos θ − sin θ sin θ cos θ s u dxdy = dsdu Gθ(ξ) = ∞ −∞ f(x, y) exp(−i2πξ(x cos θ + y sin θ))dxdy = ∞ −∞ f(x, y) exp(−i2π((ξ cos θ)x + (ξ sin θ)y))dxdy = F(ξ cos θ, ξ sin θ)
- 65. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 投影定理の証明 15 Gθ(ξ) = ∞ −∞ f(s cos θ − u sin θ, s sin θ + u cos θ) × exp(−i2πξs)dsdu (x, y)と(s, u)の関係 s u = cos θ sin θ − sin θ cos θ x y x y = cos θ − sin θ sin θ cos θ s u dxdy = dsdu Gθ(ξ) = ∞ −∞ f(x, y) exp(−i2πξ(x cos θ + y sin θ))dxdy = ∞ −∞ f(x, y) exp(−i2π((ξ cos θ)x + (ξ sin θ)y))dxdy = F(ξ cos θ, ξ sin θ)
- 66. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 投影定理の証明 15 Gθ(ξ) = ∞ −∞ f(s cos θ − u sin θ, s sin θ + u cos θ) × exp(−i2πξs)dsdu (x, y)と(s, u)の関係 s u = cos θ sin θ − sin θ cos θ x y x y = cos θ − sin θ sin θ cos θ s u dxdy = dsdu Gθ(ξ) = ∞ −∞ f(x, y) exp(−i2πξ(x cos θ + y sin θ))dxdy = ∞ −∞ f(x, y) exp(−i2π((ξ cos θ)x + (ξ sin θ)y))dxdy = F(ξ cos θ, ξ sin θ)
- 67. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 フーリエ変換法による再構成の問題点 16 fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換 ２次元フーリエ変換の 「すべての断面」を求めることはできない
- 68. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 フーリエ変換法による再構成の問題点 16 fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換 ２次元フーリエ変換の 「すべての断面」を求めることはできない fx fy
- 69. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 フーリエ変換法による再構成の問題点 16 fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換 ２次元フーリエ変換の 「すべての断面」を求めることはできない fx fy ひとつの投影＝ひとつの断面
- 70. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 フーリエ変換法による再構成の問題点 16 fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換 ２次元フーリエ変換の 「すべての断面」を求めることはできない fx fy ひとつの投影＝ひとつの断面
- 71. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 フーリエ変換法による再構成の問題点 16 fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換 ２次元フーリエ変換の 「すべての断面」を求めることはできない fx fy ひとつの投影＝ひとつの断面
- 72. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 フーリエ変換法による再構成の問題点 16 fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換 ２次元フーリエ変換の 「すべての断面」を求めることはできない fx fy ひとつの投影＝ひとつの断面
- 73. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 フーリエ変換法による再構成の問題点 16 fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換 ２次元フーリエ変換の 「すべての断面」を求めることはできない fx fy ひとつの投影＝ひとつの断面
- 74. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 フーリエ変換法による再構成の問題点 16 fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換 ２次元フーリエ変換の 「すべての断面」を求めることはできない fx fy ひとつの投影＝ひとつの断面
- 75. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 フーリエ変換法による再構成の問題点 16 fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換 ２次元フーリエ変換の 「すべての断面」を求めることはできない fx fy ひとつの投影＝ひとつの断面 有限個の投影では，２次元フーリエ変換を埋め尽くす ことはできない
- 76. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 フーリエ変換法による再構成の問題点 16 fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換 ２次元フーリエ変換の 「すべての断面」を求めることはできない fx fy ひとつの投影＝ひとつの断面 有限個の投影では，２次元フーリエ変換を埋め尽くす ことはできない →補間を行う
- 77. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 フーリエ変換法による再構成の問題点 17 fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換 補間を行う。が，コンピュータで計算する限りは「離散的」
- 78. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 フーリエ変換法による再構成の問題点 17 fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換 補間を行う。が，コンピュータで計算する限りは「離散的」
- 79. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 フーリエ変換法による再構成の問題点 17 fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換 fx fy 補間を行う。が，コンピュータで計算する限りは「離散的」
- 80. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 フーリエ変換法による再構成の問題点 17 fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換 fx fy 断面は極座標 補間を行う。が，コンピュータで計算する限りは「離散的」
- 81. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 フーリエ変換法による再構成の問題点 17 fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換 fx fy 断面は極座標 補間を行う。が，コンピュータで計算する限りは「離散的」
- 82. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 フーリエ変換法による再構成の問題点 17 fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換 fx fy 断面は極座標 補間を行う。が，コンピュータで計算する限りは「離散的」 ２次元フーリエ変換は 正方座標
- 83. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 フーリエ変換法による再構成の問題点 17 fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換 fx fy 断面は極座標 補間を行う。が，コンピュータで計算する限りは「離散的」 ２次元フーリエ変換は 正方座標
- 84. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 フーリエ変換法による再構成の問題点 17 fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換 fx fy 断面は極座標 周波数空間の誤差は，画像全体に ひろがるアーティファクトを生む 補間を行う。が，コンピュータで計算する限りは「離散的」 ２次元フーリエ変換は 正方座標
- 85. 2019年度秋学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. / 17 フーリエ変換法による再構成の問題点 17 fxF(fx, fy) fy θ ξ 断面 F(ξcosθ, ξsinθ) ξ Gθ(ξ) 等しい x y θ s sg(s, θ) u 物体 投 影 物体の２次元 フーリエ変換 投影の１次元 フーリエ変換 fx fy 断面は極座標 周波数空間の誤差は，画像全体に ひろがるアーティファクトを生む 補間を行う。が，コンピュータで計算する限りは「離散的」 ２次元フーリエ変換は 正方座標 コンピュータの能力が低かった時代は 精密な計算が難しかった →さてどうした？