matlab的傅立叶变换轮廓术仿真代码

傅立叶变换轮廓术是一种图像处理方法，用于增强图像的边缘和轮廓特征。Matlab中有许多用于傅立叶变换轮廓术的仿真代码，以下是一个简单的示例：

% 读取原始图像
img = imread('lena.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);

% 对图像进行傅立叶变换
img_fft = fft2(img_gray);

% 构造傅立叶滤波器
[M, N] = size(img_fft);
H = zeros(M, N);
D0 = 50; % 截止频率
for u = 1:M
    for v = 1:N
        D = sqrt((u-M/2)^2 + (v-N/2)^2);
        if D <= D0
            H(u,v) = 1;
        end
    end
end

% 应用傅立叶滤波器
img_fft_filtered = img_fft .* H;

% 对滤波后的图像进行逆傅立叶变换
img_filtered = ifft2(img_fft_filtered);

% 显示原始图像和滤波后的图像
subplot(1,2,1);
imshow(img_gray);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(abs(img_filtered), []);
title('Filtered Image');

相关问题

傅里叶变换轮廓术ftp matlab仿真代码

以下是使用Matlab进行傅里叶变换轮廓术（FTP）的仿真代码：

% 输入信号
x = [1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1];

% 计算信号的傅里叶变换
X = fft);

% 计算信号的幅度谱A = abs(X);

% 计算信号的相位谱
P = angle(X);

% 重构信号
x_reconstructed = ifft(X);

% 绘制原始信号
subplot(2, 2, 1);
plot(x);
title('原始信号');

% 绘制幅度谱
subplot(2, 2, 2);
plot(A);
title('幅度谱');

% 绘制相位谱
subplot(2, 2, 3);
plot(P);
title('相位谱');

% 绘制重构信号
subplot(2, 2, 4);
plot(x_reconstructed);
title('重构信号');

这段代码首先定义了一个输入信号x，然后使用fft函数计算信号的傅里叶变换，得到频域表示X。接着，使用abs函数计算信号的幅度谱A，使用angle函数计算信号的相位谱P。最后，使用ifft函数对频域信号进行逆傅里叶变换，得到重构信号x_reconstructed。

通过绘制原始信号、幅度谱、相位谱和重构信号的图像，可以直观地观察傅里叶变换轮廓术的效果。