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循环神经网络

图像处理:二维傅里叶变化的平移性_matlab实现

發(fā)布時(shí)間:2025/4/16 循环神经网络 92 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 图像处理:二维傅里叶变化的平移性_matlab实现 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

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傅里葉變化的平移性:

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matlab代碼驗(yàn)證過程實(shí)現(xiàn):

%% 研究傅里葉變化 的 平移特性 %空間域 乘以exp ,頻率域移動(dòng)clc;clear I = imread('rice.jpg'); I = rgb2gray(I); I = im2double(I); figure;subplot(1, 3, 1);imshow(I);title('原圖');%傅里葉變化 f = fft2(I); f = fftshift(log(1+abs(f))); subplot(1, 3, 2);imshow(f, []);title('頻譜圖');% 圖片大小為256*256 % 假設(shè),圖像大小為10mm , 那么采樣頻率為25.6,系統(tǒng)可采集最高頻率為25.6/2, % 每個(gè)像素大小為10/256 mm,單位頻率是0.1kx=25.6/2; %頻率。 如果為25.6/2,則移動(dòng)到最邊緣。 為25.6則為一個(gè)周期重新回來。 ky=0; %測(cè)試只在x方向(行移動(dòng))發(fā)生平移 [M,N]=size(I); MM=linspace(0,10,256);%1-10 分為256個(gè)數(shù),存在MM中。10mm的空間分為256份 NN=linspace(0,10,256); for i=1:Nfor j=1:M %MM(i),NN(j)相當(dāng)于空間真實(shí)坐標(biāo)r(i,j)= exp(1i.*2.*pi.*kx.*MM(i) + 1i.*2.*pi .*ky.*NN(j)); %2pi寫在里面了end end I2= I .* r; f2 = fft2(I2); f2 = fftshift(log(1+abs(f2))); subplot(1, 3, 3);imshow(f2, []);title('平移后-頻譜圖2');

結(jié)果:

中間頻率的解釋可以參見我的另一篇博客:

https://blog.csdn.net/tyfwin/article/details/89840154

本人的水平有限,還望批評(píng)指正。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的图像处理:二维傅里叶变化的平移性_matlab实现的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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