np.fft.ifftshift()函数
时间: 2023-07-23 20:05:29 浏览: 54
np.fft.ifftshift()函数是NumPy库中的一个函数,用于将频谱的零频率移到频谱的中心。
该函数的作用是将零频率分量从频谱的右上角移动到频谱的中心位置。在频谱处理中,通常会将频谱进行fftshift操作,该操作将频谱的零频率移到频谱的中心位置,这样可以更方便地进行滤波、频谱分析等操作。而ifftshift()函数则是对应的逆操作,将频谱的零频率从中心位置移回到右上角。
具体使用方法如下:
```
import numpy as np
# 假设freq为频谱数组
shifted_freq = np.fft.ifftshift(freq)
```
这样,shifted_freq数组中的零频率就会移动到频谱的中心位置。
相关问题
np.fft.ifftshift和 np.fft.fftshift()函数
这两个函数都是Numpy库中傅里叶变换的相关函数,用于将经过傅里叶变换之后的结果进行逆变换或者转换到中心频率的处理。
具体来说,np.fft.ifftshift()函数实现了将逆变换之后的频域信号平移回原始的时域位置,它将频率分量的低频移到了数据的中心,然后将高频部分移到了数据的两端。这样做是为了将对称性全部放置在DFT(Discrete Fourier Transform)的零频分量中。在代码实现中,ifftshift()将信号的低频部分移动到频率分量的中心,由于DFT是周期性的,因此高频部分被移动到了低频分量的前面。
np.fft.fftshift()函数则是将频率分量的低频部分移到了数据的两端,高频部分移到了数据的中心。此函数常用于在需要对数据进行频谱分析之前,将其移动到中心频率的位置。移位操作仅适用于奇数字节,因为需要在中间放置零频分量。如果我们的数据长度为偶数,则将数据前面的一半放到数据FFT(快速傅里叶变换)的末尾,将FFT输出的一半移回到数据的前面。
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
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。
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