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编程问答

理解图像的傅里叶变换

發(fā)布時間:2023/12/18 编程问答 31 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 理解图像的傅里叶变换 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

最近在看圖像的傅里葉變換,看著頻譜圖一直沒看明白到底為啥是那樣的,跟同學(xué)研究了好久,終于想明白了。感謝同學(xué)的耐心指導(dǎo)!大家相互討論真的很快就能出結(jié)果,多討論,多學(xué)習(xí)。

圖像的傅里葉變換
圖像是一個二維的信號,所以對它進(jìn)行二維的傅里葉變換,對于MXN的一幅圖像的離散二維傅里葉變換,公式如下:

???

從公式上可以看出,F(u,v)與f(x,y)與并不是一一對應(yīng)的關(guān)系,F(u,v)所對應(yīng)的不是某一個f(x,y)而是所有的f(x,y)與e^(-j2TT(ux/M+vy/N))的乘積的和。

在岡薩雷斯書上看到類似如下圖和它的頻譜圖,不理解它頻譜圖所代表的的意義。自己畫了一幅類似的圖,并用matlab試了一下。

????????????????????????????

用matlab做傅里葉變換(即用fft2()函數(shù))之后的圖如下:(這是一幅帶相位的頻譜圖)

用matlab去掉相位之后的圖像如下:

首先傅里葉變換就是將時域信號分解為不同頻率的正弦函數(shù)(或余弦函數(shù))之和,幅度表示該頻率的正弦函數(shù)的個數(shù)。

可以看出四個角都是白色(255)表示占所有正弦函數(shù)的百分比大(幅度高)的低頻部分,中間是黑色(0)表示占所有正弦函數(shù)的百分比小(幅度低)的高頻部分

對其帶相位的頻譜圖像中心化之后再去相位的圖像如下:

這就是我們經(jīng)常看見的傅里葉譜,也叫功率圖,越亮代表能量越大,幅角越大。垂直方向與水平方向都有白色的條紋,說明在垂直方向與水平方向低頻部分很明顯。

(這個傅里葉變換之后的圖像與夫朗和費矩形孔衍射圖像一模一樣,沒有仔細(xì)研究過為什么)

以下是摘抄其他文章對圖像傅里葉變化的理解,感覺很有用處。

圖像的物理意義

如果只保留圖像的中心點,則圖像的細(xì)節(jié)會丟失,大致輪廓還在,不同區(qū)域好友不同的灰度。

如果保留遠(yuǎn)離中心的點,而去掉中心的幅度,則保留著圖像的細(xì)節(jié),而不同區(qū)域的灰度一樣

這就得出了一個結(jié)論:傅里葉變換后的白色部分(即幅度較大的低頻部分),表示的是圖像中慢變化的特性,或者說是灰度變化緩慢的特性(低頻部分)。

傅里葉變換后的黑色部分(即幅度低的高頻部分),表示圖像中快變化的特性,或者說是灰度變化快的特性(高頻部分)。
?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的理解图像的傅里叶变换的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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