gray_fft = np.fft.fft2(gray) gray_fftshift = np.fft.fftshift(gray_fft) dst_fftshift = np.zeros_like(gray_fftshift) M, N = np.meshgrid(np.arange(-cols // 2, cols // 2), np.arange(-rows // 2, rows // 2)) D = np.sqrt(M ** 2 + N ** 2) Z = (rh - r1) * (1 - np.exp(-c * (D ** 2 / d0 ** 2))) + r1 dst_fftshift = Z * gray_fftshift dst_fftshift = (h - l) * dst_fftshift + l dst_ifftshift = np.fft.ifftshift(dst_fftshift) dst_ifft = np.fft.ifft2(dst_ifftshift) dst = np.real(dst_ifft) dst = np.uint8(np.clip(dst, 0, 255)) return dst
时间: 2024-04-26 14:24:24 浏览: 19
在这个函数中,首先使用np.fft.fft2函数将输入图像进行二维傅里叶变换,然后使用np.fft.fftshift函数将变换结果进行中心化处理。接下来,创建一个与输入图像大小相同的全零数组dst_fftshift,并计算出输入图像的行数和列数。
函数接着使用np.meshgrid函数生成网格坐标,并根据频率域滤波器的公式计算出增益系数Z。然后,将增益系数Z乘以中心化的傅里叶变换结果gray_fftshift,得到增益后的频率域图像dst_fftshift。
接着,将增益后的频率域图像dst_fftshift乘以(h - l),再加上l,得到最终的频率域图像。然后,使用np.fft.ifftshift函数将频率域图像逆中心化,并使用np.fft.ifft2函数将其转换回空间域。最后,将输出图像进行限幅处理,转换为8位无符号整数类型,然后返回输出图像。
相关问题
fft_kernel = np.fft.fft2(kernel)
fft_kernel = np.fft.fft2(kernel)是一个用于计算二维离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)的函数。它将输入的kernel进行二维离散傅里叶变换,返回变换后的结果。
在计算机视觉和图像处理中,傅里叶变换常用于频域滤波、图像增强、图像压缩等应用。通过将图像从空域转换到频域,可以对图像进行频谱分析和处理。
具体来说,np.fft.fft2函数使用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)算法来计算二维离散傅里叶变换。它接受一个二维数组作为输入,返回一个与输入数组大小相同的复数数组,表示输入数组的频域表示。
fft_frames = np.fft.fft(frames)
这行代码使用 `numpy` 库中的 `fft` 函数对所有帧进行离散傅里叶变换(DFT),将时间域的信号转换到频域。具体来说,这个函数对每个帧进行快速傅里叶变换(FFT),并返回一个数组 `fft_frames`,其中每一行都是一个帧的频域表示。每个元素表示对应的频率分量的振幅和相位,可以使用 `np.abs` 和 `np.angle` 函数分别提取它们。需要注意的是,由于 FFT 是一种线性变换,因此对于每个帧,其频域表示的长度应该为 `frame_length/2 + 1`,其中 `+1` 是因为 FFT 的输出是关于频率轴对称的,而 `frame_length/2` 是因为对于实值信号,频域的负频率部分是其复共轭的,因此只需要保留正频率部分即可。
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