a=fftshift(fft2(qnoise)); subplot(4,3,11);imshow(mat2gray(log(abs(a))));

时间: 2023-07-14 15:55:36 浏览: 59
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实验4FFT频域滤波,图像增强频域滤波实验,matlab源码.zip

这段代码是将一个二维信号的傅里叶变换结果进行可视化。具体步骤如下： 1. 对qnoise进行傅里叶变换，得到频域表示。 2. 对频域表示进行fftshift操作，将频域中心点移动到图像中心位置。 3. 对移动后的频域表示取绝对值，并取对数，得到幅度谱的对数表示。 4. 使用mat2gray函数将幅度谱的对数值映射到0-1之间的范围内。 5. 使用imshow函数显示幅度谱的对数表示，这里的图像可能是黑白的，表示不同频率的强度。 整个过程的目的是对傅里叶变换结果进行可视化，以便于理解信号在频域上的特征。
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a=fftshift(fft2(qjynoise)); subplot(4,3,8);imshow(mat2gray(log(abs(a))));title('去随机噪声后频谱图');逐句注释

imshow(mat2gray(log(abs(a)))); 这行代码的意思是将变量 a 的幅值取对数，然后进行灰度归一化，最后将结果显示在当前操作的子图中。 title('去随机噪声后频谱图'); 这行代码的意思是给当前操作的子图添加标题 ...

a=fftshift(fft2(qjynoise)); subplot(4,3,8);imshow(mat2gray(log(abs(a))));title('去随机噪声后频谱图');逐句进行注释

imshow(mat2gray(log(abs(a)))); 这行代码的意思是将变量 a 的幅值取对数，然后进行灰度归一化，最后将结果显示在当前操作的子图中。 title('去随机噪声后频谱图'); 这行代码的意思是给当前操作的子图添加标题 ...

qnoise=abs(ifft2(x2));%计算二维傅里叶逆变换的幅度谱 subplot(4,3,10);imshow(qnoise,[]);title('去噪声'); subplot(4,3,12);imhist(mat2gray(qnoise));title('去噪声'); a=fftshift(fft2(qnoise)); subplot(4,3,11);imshow(mat2gray(log(abs(a))));title('去噪声后频谱图');

这段代码是对一个二维信号进行傅里叶变换，...7. 对频域表示取对数，并使用imshow函数显示，subplot(4,3,11)表示将图像放在4行3列的第11个子图位置。 整个过程的目的是对原始信号进行去噪，同时观察各个步骤的结果。

用Matlab编写一下代码%2.1 s=imread('C:\Users\hp\Desktop\yy.PNG');%读入原图像 i=rgb2gray(s) i=double(i) j=fft2(i); %傅里叶变换 k=fftshift(j); % 直流分量移到频谱中心 l=log(abs(k)); %对数变换 m=fftshift(j); %直流分量移到频谱中心 RR=real(m); %取傅里叶变换的实部 II=imag(m); %取傅里叶变换的虚部 A=sqrt(RR.^2+II.^2); %计算频谱府幅值 A=(A-min(min(A)))/(max(max(A)))*255; % 归一化 b=circshift(s,[800 450]); %对图像矩阵im中的数据进行移位操作 b=rgb2gray(b) b=double(b) c=fft2(b); %傅里叶变换 e=fftshift(c); % 直流分量移到频谱中心 l=log(abs(e)); %对数变换 f=fftshift(c); %直流分量移到频谱中心 WW=real(f); %取傅里叶变换的实部B ZZ=imag(f); %取傅里叶变换的虚部 B=sqrt(WW.^2+ZZ.^2); %计算频谱府幅值 B=(B-min(min(B)))/(max(max(B)))*255; % 归一化 subplot(2,2,1);imshow(s);title('原图像') subplot(2,2,2);imshow(uint8(b));;title('平移图像') subplot(2,2,3);imshow(A);title('离散傅里叶频谱'); subplot(2,2,4);imshow(B);title('平移图像离散傅里叶频谱')

subplot(2,2,3);imshow(A);title('离散傅里叶频谱'); subplot(2,2,4);imshow(B);title('平移图像离散傅里叶频谱') 请注意，在运行这段代码之前，需要将C:\Users\hp\Desktop\yy.PNG改为你本地存储该图片的路径...

f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f)什么意思

plt.subplot(122),plt.imshow(np.log(1+np.abs(fshift)), cmap = 'gray') plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() 运行上述代码，可以得到如下的结果： ![image]...

imFFT = np.fft.fft2(im) imFFTshift = np.fft.fftshift(imFFT) imFFTabs = np.abs(imFFTshift) imFFTabs = 30*np.log(imFFTabs)接下来怎么做

其中，cv2.imread() 用于读入图像，np.fft.fft2() 用于进行傅里叶变换，np.fft.fftshift() 用于将结果进行中心化处理，np.abs() 用于计算变换结果的幅值，30*np.log() 用于计算频率分量大小的对数值。...

I=imread('test31.tif'); A=fftshift(fft2(I)); d0=100; N=8; [m,n]=size(A); h=zeros(m,n); [a,b]=size(I); H=zeros(a,b); H(a/4:3*a/4,b/4:3*b/4)=1; for i=1:m for j=1:n d(i,j)=sqrt(i^2+j^2); h(i,j)=1/(1+(d(i,j)/d0)^(2*N)); end end low1=A.*H; B=ifft2(low1); low2=A.*h; C=ifft2(low2); subplot(2,3,4),imshow(I);title('原图像'); subplot(2,3,2),imshow(log(abs(low1)),[],'InitialMagnification','fit');title('理想低通滤波频谱'); subplot(2,3,3),imshow(log(abs(low2)),[],'InitialMagnification','fit');title('巴特沃思低通滤波频谱'); subplot(2,3,1),imshow(log(abs(A)),[],'InitialMagnification','fit');title('傅立叶振幅频谱'); subplot(2,3,5),imshow(uint8(abs(B)),[],'InitialMagnification','fit');title('理想低通滤波后图像'); subplot(2,3,6),imshow(uint8(abs(C)),[],'InitialMagnification','fit');title('巴特沃思低通滤波后图像');代码分析

2. 第二行通过fft2函数对图像I进行二维傅里叶变换，并通过fftshift函数将零频分量移到频谱中心，结果赋值给变量A。 3. 第三行定义了一个频率阈值d0，用于控制滤波的截止频率。 4. 第四行定义了一个滤波器阶数N，用于...

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%傅里叶变换与反变换% clc;clear;close all I=imread('C:\Users\dell\Pictures\微信图片_20230516102725.jpg '); I=rgb2gray(I); figure(1); subplot(231); imshow(I); title('原图像'); H=fft2(I); HH=abs(fftshift(H)); subplot(232); imshow(log(1+HH),[]) title('幅度谱'); ang=angle(H); subplot(233); imshow(ang,[]); title('相位谱'); I_man=imread('C:\Users\dell\Pictures\微信图片_20230524091841.jpg'); I_man=rgb2gray(I_man); subplot(234); imshow(I_man); title('原图像'); H_man=fft2(I_man); HH_man=abs(fftshift(H_man)); subplot(235); imshow(log(1+HH_man),[]) title('幅度谱'); ang_man=angle(H_man); subplot(236); imshow(ang_man,[]); title('相位谱'); figure(2); Hamp=abs(H); lamp=real(ifft2(Hamp)); subplot(221); imshow(log(1+lamp),[]); title('由Lena幅度谱重建的结果'); Hang=complex(cos(ang),sin(ang)); lang=real(ifft2(Hang)); subplot(222); imshow(lang,[]); title('由Lena相位谱重建的结果'); mix=complex(Hamp.*cos(ang_man),Hamp.*sin(ang_man)); lamp=real(ifft2(mix)); subplot(223); imshow(lamp,[]); title('Lena幅度、Cameraman香味重建的结果'); Hamp_man=abs(H_man); mix=complex(Hamp_man.*cos(ang),hamp_man.*sin(ang)); lang=real(ifft2(mix)); subplot(224); imshow(lang,[]); title('Cameraman幅度、Lena香味重建的结果');报错错误使用 .* 矩阵维度必须一致。 出错 Untitled27 (line 52) mix=complex(Hamp.*cos(ang_man),Hamp.*sin(ang_man));该怎么解决

Hamp_man = abs(H_man); Hamp_resized = imresize(Hamp_man, size(Hamp)); mix = complex(Hamp_resized.*cos(ang_man), Hamp_resized.*sin(ang_man)); lamp = real(ifft2(mix)); 同样的，也需要将 Hamp_man 和 ...

读入并显示图test1.tif ，作该图的二维 FFT 变换 F，将其直流分量移到频谱中心 F1（fftshift()函数），计算其实部 RR、虚部 II，用两种方法计算幅值 A1=abs(F1)和 A2=sqrt(RR.^2+II.^2)，分别显示 A1 和 A2，并加以比较。

对于灰度图像，可以使用fft2函数进行二维FFT： matlab F = fft2(I); 3. **移除直流分量并调整频率轴** 使用fftshift函数将直流成分移动到频谱中心： matlab F1 = fftshift(F); 4. **...
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imshow(log(abs(ifft2(B))), [], 'notruesize'); title('未滤波的逆变换图像'); subplot(3,2,3); imshow(log(abs(LOWPASS1)), [], 'notruesize'); title('低通 1'); subplot(3,2,4); imshow(log(abs(C)), [], '...
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