二维离散傅里叶变换 matlab
从数学意义上看,傅里叶变换试讲一个图像转换为一系列周期函数来处理的。从物理效果上看,傅里叶变换从空间域转换到频率域。换句话说傅里叶变换是将图像的灰度分布函数转换为图像的频率分布函数。实际上对图像进行二维傅里叶变换得到频谱图,就是图像梯度的分布图,傅里叶频谱图上看到的明暗不一的亮点就是某一点与领域差异的强弱,即梯度的大小(该点的频率大小)。
一.原理
1、代数形式的傅里叶变换:
2、矩阵形式的二维离散傅里叶变换:
傅里叶变换不管是在图像处理中还是在科研中都有着很多的用处。例如在阿贝波特空间滤波实验中,就使用了透镜将图像从空间域转换到频率域进行滤波从而实现一系列的变换效果。
二、傅里叶变换的应用
通过傅里叶变换将图像从事于转换到频域,然后进行相应的处理,例如滤波和增强等,然后再通过傅里叶反变换将图像从频域转换到时域,就可以实现图像的处理。 在这里 介绍一种滤波器:
用低通滤波处理图像:
可以看到滤波器的截止频率越低,图像越模糊;截止频率越高,滤波的效果越好。
程序:
i=imread('F:\matlab\MATLAB上机操作\图形\data\cameraman.tif');
i=im2double(i);
j=fftshift(fft2(i));
[x,y]=meshgrid(-128:127,-128:127);%产生离散数据
z=sqrt(x.^2+y.^2);
d1=10;d2=60;%滤波器截止频率
n=6;%滤波器的阶数
h1=1./(1+(z/d1).^(2*n));
h2=1./(1+(z/d2).^(2*n));
k1=j.*h1;
k2=j.*h2;
l1=ifft2(ifftshift(k1));
l2=ifft2(ifftshift(k2));
figure
subplot(131);imshow(i);title('orignal')
subplot(132);imshow(real(l1));title('10Hz')
subplot(133);imshow(real(l2));title('60Hz')
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