数字图像处理—图像的傅里叶变换

傅里叶变换原理

数字图像处理—图像的傅里叶变换_第1张图片

简单来说,就是将图像由空间域(图像坐标系中像素点的位置和灰度信息)变换到频率域中,利用图像的频率信息(例如高频反映图像细节,低频描述图像轮廓),分析频谱特点,在变换域中对图像进行特征提取、滤波等操作。

变换过程:图像空间域->(正交(常常为傅里叶变换))变换->在变换域中对图像进行(轮廓提取,边缘增强,平滑滤波等)处理->(傅里叶)反变换->图像空间域

Matlab实验

I=imread('lena.jpg');
imshow(I);
fftl=fft2(I); %二维离散傅里叶变换
sfftl=fftshift(fftl);%频谱搬移,直流分量移到频谱中心
RR=real(sfftl);%傅里叶变换的实部
II=imag(sfftl);%傅里叶变换的虚部
A=sqrt(RR.^2+II.^2);%计算幅度谱
A=(A-min(min(A)))./(max(max(A))-min(min(A)))*225;%归一化
figure;%创建显示窗口
imshow(A);%显示原图像的频谱

实验结果

数字图像处理—图像的傅里叶变换_第2张图片    数字图像处理—图像的傅里叶变换_第3张图片<-由傅里叶变换得到的频谱图

 

 

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