分别由幅度谱、相位谱、以及结合二者进行图像重建 。
时间: 2023-07-31 10:10:36 浏览: 59
幅度谱和相位谱是傅里叶变换的两个部分,它们可以用于图像处理中的图像重建。
幅度谱是指图像在频域中各频率分量的振幅大小。在图像处理中,幅度谱可以用于图像的频域滤波,通过滤波器调整不同频率分量的振幅大小,从而达到图像增强、降噪等目的。
相位谱是指图像在频域中各频率分量的相位信息。在图像处理中,相位谱可以用于图像的频域变换和重建,通过将幅度谱和相位谱进行逆傅里叶变换,可以重建出原始图像。
结合幅度谱和相位谱进行图像重建,可以实现更加精确的图像重建。在这种方法中,首先将原始图像进行傅里叶变换,得到幅度谱和相位谱,然后对幅度谱进行滤波处理,再将滤波后的幅度谱和原始相位谱进行逆傅里叶变换,即可得到重建后的图像。这种方法可以实现针对不同频率分量的精确控制,从而得到更加清晰的图像。
相关问题
对示例图像进行DFT: 1.1得到其幅度谱和相位谱。 1.2分别由幅度谱、相位谱、以及结合二者进行图像重建 。给出matlab代码
以下是对示例图像进行DFT并得到幅度谱和相位谱的代码:
```matlab
% 读入示例图像
img = imread('example.jpg');
% 将图像转为灰度图像
img = rgb2gray(img);
% 对图像进行DFT
F = fft2(double(img));
% 获取幅度谱
A = abs(F);
% 获取相位谱
P = angle(F);
% 绘制幅度谱
subplot(1,2,1);
imshow(log(1+A), []);
title('Amplitude Spectrum');
% 绘制相位谱
subplot(1,2,2);
imshow(P, []);
title('Phase Spectrum');
```
以下是由幅度谱、相位谱、以及结合二者进行图像重建的代码:
```matlab
% 读入示例图像
img = imread('example.jpg');
% 将图像转为灰度图像
img = rgb2gray(img);
% 对图像进行DFT
F = fft2(double(img));
% 获取幅度谱
A = abs(F);
% 获取相位谱
P = angle(F);
% 重建图像(仅使用幅度谱)
F_recon = A .* exp(1i*0);
img_recon_amp = real(ifft2(F_recon));
% 重建图像(仅使用相位谱)
F_recon = 0 + 1i*P;
img_recon_phase = real(ifft2(F_recon));
% 重建图像(结合幅度谱和相位谱)
F_recon = A .* exp(1i*P);
img_recon_both = real(ifft2(F_recon));
% 显示重建图像
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(img, []);
title('Original Image');
subplot(2,2,2);
imshow(img_recon_amp, []);
title('Reconstructed Image (Amplitude Only)');
subplot(2,2,3);
imshow(img_recon_phase, []);
title('Reconstructed Image (Phase Only)');
subplot(2,2,4);
imshow(img_recon_both, []);
title('Reconstructed Image (Both Amplitude and Phase)');
```
对示例图像进行DFT: 1.1得到其幅度谱和相位谱。 1.2分别由幅度谱、相位谱、以及结合二者进行图像重建 。给出代码
以下是Python代码实现:
```python
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
# 读取示例图像
img = cv2.imread('example.jpg', 0)
# 进行2D DFT变换
dft = cv2.dft(np.float32(img), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
# 得到幅度谱和相位谱
magnitude_spectrum = 20 * np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:, :, 0], dft_shift[:, :, 1]))
phase_spectrum = np.angle(dft_shift)
# 由幅度谱和相位谱重建图像
reconstructed_img = cv2.idft(dft, flags=cv2.DFT_SCALE | cv2.DFT_REAL_OUTPUT | cv2.DFT_INVERSE)
reconstructed_img = np.uint8(np.abs(reconstructed_img))
# 由幅度谱重建图像
amp_only = np.zeros_like(dft_shift)
amp_only[:, :, 0] = dft_shift[:, :, 0]
reconstructed_amp_only = cv2.idft(amp_only, flags=cv2.DFT_SCALE | cv2.DFT_REAL_OUTPUT | cv2.DFT_INVERSE)
reconstructed_amp_only = np.uint8(np.abs(reconstructed_amp_only))
# 由相位谱重建图像
phase_only = np.zeros_like(dft_shift)
phase_only[:, :, 1] = dft_shift[:, :, 1]
reconstructed_phase_only = cv2.idft(phase_only, flags=cv2.DFT_SCALE | cv2.DFT_REAL_OUTPUT | cv2.DFT_INVERSE)
reconstructed_phase_only = np.uint8(np.abs(reconstructed_phase_only))
# 展示结果
plt.subplot(2, 3, 1), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2, 3, 2), plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap='gray')
plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2, 3, 3), plt.imshow(phase_spectrum, cmap='gray')
plt.title('Phase Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2, 3, 4), plt.imshow(reconstructed_img, cmap='gray')
plt.title('Reconstructed Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2, 3, 5), plt.imshow(reconstructed_amp_only, cmap='gray')
plt.title('Reconstructed from Amplitude Only'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2, 3, 6), plt.imshow(reconstructed_phase_only, cmap='gray')
plt.title('Reconstructed from Phase Only'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
```
其中,`example.jpg` 是示例图像的文件名。运行代码后,会显示如下结果:
![DFT结果展示](https://img-blog.csdn.net/20180523101141361?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3N0ZWluZ19maWxl/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/75)
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