matlab编写图像傅里叶变换并分析

Matlab提供了很多函数用于图像傅里叶变换和分析。下面是一个简单的示例：

首先，我们需要读取一张图像并显示它：

img = imread('lena.jpg');
imshow(img);

然后，我们可以计算该图像的二维傅里叶变换：

img_fft = fft2(img);
img_fft = fftshift(img_fft);

这里，`fft2`函数用于计算二维傅里叶变换，`fftshift`函数用于将低频分量移动到图像中心。

接下来，我们可以计算该图像的功率谱密度：

img_psd = abs(img_fft).^2;

这里，`abs`函数用于求复数的模，`.^2`用于求模的平方。

最后，我们可以显示功率谱密度图像：

imshow(log10(img_psd),[]);

这里，`log10`函数用于取对数，`[]`用于将像素值限制在0到255之间。

需要注意的是，在频域中，低频分量在图像中心，高频分量在图像边缘。因此，我们需要使用`fftshift`函数将低频分量移动到图像中心。

另外，由于功率谱密度的值通常非常小，因此我们需要使用对数缩放来显示它。

完整的代码如下：

img = imread('lena.jpg');
imshow(img);

img_fft = fft2(img);
img_fft = fftshift(img_fft);

img_psd = abs(img_fft).^2;
imshow(log10(img_psd),[]);