1．在256*256的黑色画布上分别以（80,80)、(80,200)、(200,80）为圆心，20为半径生成白色圆的图像； 2．对1中生成的3幅图像分别进行傅立叶变换。观察并分析其幅度谱和相位谱的差异。

在MATLAB中，你可以使用`imdisks`函数来绘制圆形，然后利用`fft2`进行傅立叶变换。以下是如何实现这两个步骤的代码：

% 初始化画布
img = zeros(256);
imshow(img, 'InitialMagnification', 'fit', 'Colorbar', false);

% 绘制三个白圆
for i = 1:3
    center = [80 + (i-1)*120; 80 + (i-1)*120]; % 圆心位置
    radius = 20; % 半径
    img(center(1)-radius:center(1)+radius, center(2)-radius:center(2)+radius) = 1; % 用1填充圆心区域
end
imshow(img, 'InitialMagnification', 'fit', 'Colorbar', false); % 显示最终图像

% 对每个圆进行傅立叶变换
fft_img_1 = fft2(img(1,:,:));
fft_img_2 = fft2(img(2,:,:));
fft_img_3 = fft2(img(3,:,:));

% 计算幅度谱和相位谱
amp_spectrum_1 = abs(fft_img_1);
phase_spectrum_1 = angle(fft_img_1);
amp_spectrum_2 = abs(fft_img_2);
phase_spectrum_2 = angle(fft_img_2);
amp_spectrum_3 = abs(fft_img_3);
phase_spectrum_3 = angle(fft_img_3);

% 分别显示三个图的幅度谱和相位谱
subplot(2,3,1), imshow(log10(abs(fft_img_1)), 'InitialMagnification', 'fit');
title('Image 1 - Amplitude Spectrum');

subplot(2,3,2), imshow(angle(fft_img_1), 'InitialMagnification', 'fit');
title('Image 1 - Phase Spectrum');

% ...重复同样的步骤为其他两个图像制作幅度谱和相位谱的子图

% 观察和分析差异
% 直观地观察，你可以看到随着圆心位置的变化，幅度谱可能有不同的高频成分（中心附近为零，边缘附近较高），而相位谱可能会反映出各个圆心对应的不同旋转角度。具体差异要根据实际计算结果来详细解读。

执行这段代码后，你会得到3个圆形图像及其对应的幅度谱和相位谱。为了更深入地分析它们之间的差异，你可以计算特定频率上的系数对比，或观察不同频段的能量分布变化。