请详细描述如何在MATLAB中应用离散傅立叶变换（DFT）提取数字图像的幅度谱，并说明如何利用该幅度谱进行图像的逆变换及逆时针旋转操作。

MATLAB中实现数字图像的DFT变换及其应用，包括提取幅度谱和执行逆变换与图像旋转，是数字图像处理中的基础但关键步骤。以下步骤详细介绍了该过程：

参考资源链接：[MATLAB实现数字图像DFT与旋转实验代码详解](https://wenku.csdn.net/doc/3sekbhjngc?spm=1055.2569.3001.10343)

第一步，首先在MATLAB中读取或创建一个数字图像，然后使用`fft2`函数计算该图像的二维DFT，得到其频域表示。为了得到频率域的幅度谱，需要对DFT结果应用`abs`函数进行取幅操作。由于幅度谱中低频分量的幅值通常远大于高频分量，为了避免动态范围过大，通常会取对数尺度，使用`log(1+abs(fft2(img)))`来提高可视化效果。

第二步，根据幅度谱进行逆变换，需要先将幅度谱乘以复数的单位矩阵`exp(1j*angle(fft2(img)))`，其中`angle`函数用于获取相位信息。这样处理后，使用`ifft2`函数即可计算逆变换，得到空间域的图像。

第三步，对图像进行旋转处理，可以通过创建一个旋转矩阵并应用于图像来实现。在MATLAB中，`imrotate`函数可以用来旋转图像，结合最近邻插值方法（'nearest'选项），可以保证旋转后的图像边缘不会出现模糊。设置旋转角度`theta`，例如`theta = -pi/4`对应逆时针旋转45度，使用`imrotate`函数进行图像旋转。

第四步，将旋转后的图像再进行DFT变换和逆变换，比较结果与原始图像的频谱和空间域图像，分析旋转操作对图像频率成分的影响。

在掌握这些基本操作后，可以深入学习更多关于频率域处理的知识，比如不同的插值方法对图像质量的影响等。对于希望进一步探索的读者，推荐参考《MATLAB实现数字图像DFT与旋转实验代码详解》。该资料详细解析了相关实验的MATLAB代码实现，不仅帮助读者理解DFT、幅度谱的计算和图像旋转的基础理论，还提供实用的代码实践，非常适合深入研究数字图像处理的学生和专业人士。

参考资源链接：[MATLAB实现数字图像DFT与旋转实验代码详解](https://wenku.csdn.net/doc/3sekbhjngc?spm=1055.2569.3001.10343)