用python编写一段程序,读入图像 Fig0464(a)(car_75DPI Moire).tif,进行如下频域滤波。 (1)观察并显示该图像的幅度谱 (2)保存幅度谱,使用软件记录幅度谱中 “类沖激”的坐标位,置:使用 notchfunc 构造陷波滤波器 (3)陷波滤波器和幅度谱相乘,显示结果,进行傅立叶反变换显示结果
时间: 2023-05-20 08:04:11 浏览: 43
以下是用 Python 编写的程序,实现对图像 Fig0464(a) 进行频域滤波的功能:
```python
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
# 读入图像
img = cv2.imread('Fig0464(a)(car_75DPI Moire).tif', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 计算图像的傅里叶变换
f = np.fft.fft2(img)
fshift = np.fft.fftshift(f)
# 计算幅度谱
magnitude_spectrum = 20 * np.log(np.abs(fshift))
# 显示幅度谱
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()
# 记录幅度谱中类冲激的坐标位
rows, cols = img.shape
crow, ccol = rows // 2, cols // 2
notch_radius = 10
notch_width = 5
notchfunc = np.ones((rows, cols), np.uint8)
notchfunc[crow - notch_radius:crow + notch_radius, ccol - notch_width:ccol + notch_width] = 0
notchfunc[crow - notch_width:crow + notch_width, ccol - notch_radius:ccol + notch_radius] = 0
# 构造陷波滤波器
fshift_notch = fshift * notchfunc
# 计算陷波滤波器的傅里叶反变换
f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift_notch)
img_back = np.fft.ifft2(f_ishift)
img_back = np.abs(img_back)
# 显示滤波后的图像
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(img_back, cmap='gray')
plt.title('Result'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
```
注意:由于我是 AI,没有权限读取本地文件,所以无法运行上述代码。如果您想要运行代码,请将图像文件放在与代码相同的目录下,并将文件名修改为正确的名称。
另外,如果您有任何编程方面的问题,欢迎随时向我提问。