如何计算图像的傅里叶频谱
时间: 2023-09-12 17:03:42 浏览: 75
计算图像的傅里叶频谱需要进行以下步骤:
1. 将图像转换为灰度图像,如果是彩色图像则需要先将其转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行零均值化,即将每个像素减去图像的平均值。
3. 对零均值化后的图像进行二维傅里叶变换(2D-FFT),得到频域图像。
4. 对频域图像进行中心化操作,即将频域图像的四个角交换位置。
5. 对中心化后的频域图像进行幅度谱计算,即计算每个频率分量的振幅大小。
6. 可以选择对幅度谱进行对数变换,以便更好地可视化。
下面是Python代码实现:
```python
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 零均值化
img = img - np.mean(img)
# 二维傅里叶变换
f = np.fft.fft2(img)
# 中心化操作
fshift = np.fft.fftshift(f)
# 幅度谱计算
magnitude_spectrum = 20*np.log(np.abs(fshift))
# 显示原始图像和频域图像
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap='gray')
plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
```
注意:在计算幅度谱时,需要进行对数变换,否则图像中的低频分量会占据大部分的像素值,使得高频分量无法显示。