傅里叶变换经滤波处理及傅里叶逆变换

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npdef FT(image):# image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 快速傅里叶变换得到频率分布f = np.fft.fft2(image)# 默认结果中心点是在图像左上角# 调用函数转移到中心位置fshift = np.fft.fftshift(f)# fft结果是复数 其绝对值结果是振幅fimg = np.abs(fshift)return fimg, fshiftdef HighPassFilter(FTImg, fshift):rows, cols = FTImg.shapecrow, ccols = int(rows / 2), int(cols / 2)fshift[crow - 30: crow + 30, ccols - 30:ccols + 30] = 0return fshiftdef IFT(parameter):# 傅里叶逆变换ishift = np.fft.ifftshift(parameter)iimg = np.fft.ifft2(ishift)iimg = np.abs(iimg)return iimg# 读取图像
img = cv2.imread("D:\\Picture\\12.jpg")
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# cv2.imshow("img",img)
# cv2.waitKey()
# 显示结果
mg, ft = FT(img)
hft = HighPassFilter(mg, ft)
IFT(hft)
plt.subplot(131), plt.imshow(img, "gray"), plt.title("Original Fourier")
plt.axis("off")
plt.subplot(132), plt.imshow(mg, "gray"), plt.title("Fourier Fourier")
plt.axis("off")
plt.subplot(133), plt.imshow(IFT(hft), "gray"), plt.title("Inverse Fourier Fourier")
plt.axis("off")
plt.show()

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