角域重采样python编程实现

角域重采样是一种图像处理技术，可以将图像从频域转换为空域或从空域转换为频域。具体来说，它可以将一个图像从一个分辨率（频率）重采样到另一个分辨率（频率）。下面是一个Python实现角域重采样的示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('input_image.jpg', 0)

# 获取图像的宽度和高度
rows, cols = img.shape

# 计算傅里叶变换
f = np.fft.fft2(img)

# 将频域中心移动到图像中心
fshift = np.fft.fftshift(f)

# 定义重采样因子
M = 2
N = 2

# 计算重采样后的频域大小
dft_size = (int(rows*M), int(cols*N))

# 创建一个零数组，用于储存重采样后的频域
dft_resized = np.zeros(dft_size, np.complex64)

# 计算重采样后的频域中心
dft_resized_center = (int(dft_size[0]/2), int(dft_size[1]/2))

# 将重采样后的频域中心复制到新的频域中心
dft_resized[dft_resized_center[0]-int(rows/2):dft_resized_center[0]+int(rows/2), dft_resized_center[1]-int(cols/2):dft_resized_center[1]+int(cols/2)] = fshift

# 将频域中心移回原来位置
fshift_resized = np.fft.ifftshift(dft_resized)

# 计算傅里叶逆变换
img_resized = np.fft.ifft2(fshift_resized)

# 取实部，并将像素值缩放到0-255之间
img_resized = np.uint8(np.abs(img_resized))

# 保存重采样后的图像
cv2.imwrite('output_image.jpg', img_resized)

在这个示例中，我们首先读取一张图像，然后计算它的傅里叶变换。接下来，我们将频域中心移动到图像中心，并定义重采样因子M和N。然后，我们计算重采样后的频域大小，创建一个零数组用于存储重采样后的频域，并计算重采样后的频域中心。接下来，我们将重采样后的频域中心复制到新的频域中心，并将频域中心移回原来位置。最后，我们计算傅里叶逆变换，并保存重采样后的图像。