珠宝网站制作的理念,如何向google提交网站,世界500强企业门槛,涟源seo快速排名一、实验目的
#xff08;1#xff09;了解图像变换的意义和手段。
#xff08;2#xff09;熟悉傅立叶变换的基本性质。
#xff08;3#xff09;通过实验了解二维频谱的分布特点。
#xff08;4#xff09;了解余弦变换或Walsh#xff0d;Hadamard变换
二、实验内容…
一、实验目的
1了解图像变换的意义和手段。
2熟悉傅立叶变换的基本性质。
3通过实验了解二维频谱的分布特点。
4了解余弦变换或WalshHadamard变换
二、实验内容任意选择几幅图像对其进行傅立叶变换观察图像的频谱特征。1对图像进行傅里叶变换包括移位和未移位观察频谱信号
2观察频谱的三维图形
① 移位前
v 代码
fzeros(64,64);
f(15:50,15:50)1;%输入64*64的黑色图像矩阵
Ffft2(f);%平移前傅立叶变换
F2fftshift(abs(F));%频谱中心化
x1:64;y1:64;
%绘制平移前
figure(1)
subplot(1,3,1),imshow(f);title(平移前原始图像);
subplot(1,3,2),imshow(abs(F));title(图像傅里叶变换);
subplot(1,3,3),imshow(abs(F2));title(图像中心化傅里叶变换);
figure(2)
subplot(2,1,1),title(三维图像);
mesh(abs(real(F)),FaceColor,white);
subplot(2,1,2),title(FFT变换);
mesh(x,y,F2(x,y),FaceColor,red);
结果图1图2彩色三维图像 图3FFT变换
② 移位后
代码
ffcircshift(f,[-10 -5]);%将原始图像向左向上移及X轴Y轴负方向
FFfft2(ff);%平移后傅立叶变换
FF2fftshift(abs(FF));%频谱中心化
%绘制平移后
figure(3)
subplot(2,3,1),imshow(ff);title(平移后原始图像);
subplot(2,3,2),imshow(abs(FF));title(图像傅里叶变换);
subplot(2,3,3),imshow(abs(FF2));title(图像中心化傅里叶变换);
figure(4)
subplot(2,1,1),title(三维图像);
mesh(abs(real(FF)),FaceColor,white);
subplot(2,1,2),title(FFT变换);
mesh(x,y,FF2(x,y),FaceColor,red);
结果图4图5彩色三维图像 图6FFT变换3进行傅里叶逆变换重建图像4根据幅值谱重建图像信息5根据相位谱重建图像信息
代码
%平移之前的频谱、相位谱、频谱逆变换、相谱逆变换、傅里叶逆变换
xf1log(abs(F));%频谱
xf2angle(F);%相位谱
xf12ifft2(xf1);
xf13ifftshift(abs(xf12));%频谱逆变换
xf22ifft2(xf2);
xf23ifftshift(abs(xf22));%相位逆变换
xr1ixff1log(abs(FF));%平移后频谱
%平移之后的频谱、相位谱
xff2angle(FF);%平移后相位谱
fft2(F);%进行傅里叶逆变换
%平移前平移后相位谱、频谱对比
figure(5)
subplot(2,2,1),imshow(abs(xf2));title(傅里叶相位谱);
subplot(2,2,2),imshow(abs(xff2));title(平移后傅里叶相位谱);
subplot(2,2,3),imshow(abs(xf1));title(傅里叶幅度谱);
subplot(2,2,4),imshow(abs(xff1));title(平移后傅里叶幅度谱);
%平移前逆变换、相位谱逆变换、幅度谱逆变换
figure(6)
subplot(2,2,1),imshow(abs(xf23));title(傅里叶相位谱逆变换);
subplot(2,2,2),imshow(abs(xf13));title(傅里叶幅度谱逆变换);
subplot(2,2,3);imshow(abs(xr1));title(逆变换);
结果图7平移前后相位谱、幅度谱图8平移前逆变换、相位谱逆变换、幅度谱逆变换三、实验分析
1、图像平移之后的傅里叶幅度谱不会发生变化而仅仅是相位谱产生了一定的相移特性如图7
2、图像进行傅里叶变换后进行傅里叶逆变换会还原为原来的图像如图8
3、相位谱逆变换之后会大致还原原图像的轮廓、幅度谱逆变换之后还原不出原图像只会确定图像的精度。如图8
附代码
fzeros(64,64);
f(15:50,15:50)1;%输入64*64的黑色图像矩阵
Ffft2(f);%平移前傅立叶变换
F2fftshift(abs(F));%频谱中心化
x1:64;
y1:64;%平移之前的频谱、相位谱、频谱逆变换、相谱逆变换、傅里叶逆变换
xf1log(abs(F));%频谱
xf2angle(F);%相位谱
xf12ifft2(xf1);
xf13ifftshift(abs(xf12));%频谱逆变换
xf22ifft2(xf2);
xf23ifftshift(abs(xf22));%相位逆变换
xr1ifft2(F);%进行傅里叶逆变换%平移之后的傅里叶变换频谱、相位谱
ffcircshift(f,[-10 -5]);%将原始图像向左向上移及X轴Y轴负方向
FFfft2(ff);%平移后傅立叶变换
FF2fftshift(abs(FF));%频谱中心化
xff1log(abs(FF));%平移后频谱
xff2angle(FF);%平移后相位谱%绘制平移前
figure(1)
subplot(1,3,1),imshow(f);title(平移前原始图像);
subplot(1,3,2),imshow(abs(F));title(图像傅里叶变换);
subplot(1,3,3),imshow(abs(F2));title(图像中心化傅里叶变换);figure(2)
subplot(2,1,1),title(三维图像);
mesh(abs(real(F)),FaceColor,white);
subplot(2,1,2),title(FFT变换);
mesh(x,y,F2(x,y),FaceColor,red);%绘制平移后
figure(3)
subplot(2,3,1),imshow(ff);title(平移后原始图像);
subplot(2,3,2),imshow(abs(FF));title(图像傅里叶变换);
subplot(2,3,3),imshow(abs(FF2));title(图像中心化傅里叶变换);figure(4)
subplot(2,1,1),title(三维图像);
mesh(abs(real(FF)),FaceColor,white);
subplot(2,1,2),title(FFT变换);
mesh(x,y,FF2(x,y),FaceColor,red);%平移前平移后相位谱、频谱对比
figure(5)
subplot(2,2,1),imshow(abs(xf2));title(傅里叶相位谱);
subplot(2,2,2),imshow(abs(xff2));title(平移后傅里叶相位谱);
subplot(2,2,3),imshow(abs(xf1));title(傅里叶幅度谱);
subplot(2,2,4),imshow(abs(xff1));title(平移后傅里叶幅度谱);%平移前逆变换、相位谱逆变换、幅度谱逆变换
figure(6)
subplot(2,2,1),imshow(abs(xf23));title(傅里叶相位谱逆变换);
subplot(2,2,2),imshow(abs(xf13));title(傅里叶幅度谱逆变换);
subplot(2,2,3);imshow(abs(xr1));title(逆变换);
