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

时间: 2023-07-14 13:55:36 浏览: 56
M

MATLAB实现fft变换的算法

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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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。

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 ...

%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')

具体来说，%2.1s表示格式化输出一个字符串，其中2表示最小宽度为2，如果不足2位则在左侧补空格；.1表示精度为1，即只输出字符串中的第一个字符。但是在这段代码中，%2.1s并没有被用于实际的输出，可能是代码作者误用...

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...

%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 ...

import cv2 as cv #导入cv2 import numpy as np #导入numpy from matplotlib import pyplot as plt #导入matplotlib img = cv.imread('shape.png', 0) #读取图片 f = np.fft.fft2(img) #计算二维的傅里叶变换 fshift = np.fft.fftshift(f) #计算一维的傅里叶变换 rows, cols = img.shape #获取图像的行数和列数 crow,ccol = int(rows/2), int(cols/2) fshift[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 0 ishift = np.fft.ifftshift(fshift) iimg = np.fft.ifft2(ishift) iimg = np.abs(iimg) #显示原始图像和高通滤波处理图像 plt.subplot(121), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('Original Image') plt.axis('off') plt.subplot(122), plt.imshow(iimg, 'gray'), plt.title('Result Image') plt.axis('off') plt.show() rows, cols = img.shape crow,ccol = int(rows/2), int(cols/2) mask = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8) mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1

import cv2 as cv 的意思是导入名为cv2的模块，并将其命名为cv。cv2是一个用于计算机视觉的Python库，其中包含了许多图像处理和计算机视觉方面的函数。通过导入cv2模块，并将其命名为cv，可以方便地使用其中的函数...

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。...

img = imread('a.tif'); imshow(img); title('Original Image'); img = im2double(img); dft = fft2(img); dft_shift = fftshift(dft); magnitude_spectrum = log(1 + abs(dft_shift)); figure, imshow(magnitude_spectrum, []); title('DFT Magitude Spectrum'); [N, M] = size(img); dct_coeff = zeros(N, M); for i = 1:N dct_coeff(i, :) = my_dct(img(i, :)); end for j = 1:M dct_coeff(:, j) = my_dct(dct_coeff(:, j)'); end figure, imshow(dct_coeff, []); title('DCT Coefficients'); M = size(dft_shift, 1); N = size(dft_shift, 2); P = magnitude_spectrum; mx = M/2; ny = N/2; p1 = P(1:mx, 1:ny); p2 = P(mx+1:M, 1:ny); p3 = P(1:mx, ny+1:N); p4 = P(mx+1:M, ny+1:N); P = [p4,p3;p2,p1]; figure, imshow(P, []); title('Image Spectrum'); idft_shift = ifftshift(dft_shift); idft =ifft2(idft_shift); idft = abs(idft); idct_coeff = zeros(N, M); for i = 1:N idct_coeff(i, :) = my_idct(dct_coeff(i, :)); end for j = 1:M idct_coeff(:, j) = my_idct(idct_coeff(:, j)'); end idct_coeff = (idct_coeff - min(idct_coeff(:))) ./ (max(idct_coeff(:)) - min(idct_coeff(:))); figure; subplot(1, 3, 1), imshow(img, []); title('Original Image'); subplot(1, 3, 2), imshow(idft, []); title('Reconstructed Image (IDFT)'); subplot(1, 3, 3), imshow(idct_coeff, []); title('Reconstructed Image (IDCT)'); 我在运行之后显示 警告: 当用作索引时，冒号运算符需要整数操作数

这个警告是因为在使用冒号运算符时，需要整数操作数，而不是浮点数。例如，如果需要访问一个矩阵的所有行，可以使用 “1 : end”来代替“1.0 : end”。请注意确保在使用冒号运算符时使用整数操作数，以避免出现警告...

# 开发者：李宗涛 # 开发时间：2023/5/30 17:51 import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 img = cv2.imread('image1.jpg') img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 添加高斯噪声 mean = 0 var = 100 sigma = var**0.65 gaussian_noise = np.random.normal(mean, sigma, img.shape) img_noise = img + gaussian_noise # 构造低通滤波器 rows, cols = img_noise.shape crow, ccol = rows // 2, cols // 2 mask = np.zeros((rows, cols), np.uint8) mask[crow - 200:crow + 200, ccol - 200:ccol + 200] = 1 # 进行傅里叶变换 f = np.fft.fft2(img_noise) fshift = np.fft.fftshift(f) # 对频域图像进行滤波 fshift = fshift * mask # 进行傅里叶反变换 ishift = np.fft.ifftshift(fshift) img_back = np.fft.ifft2(ishift) img_back = np.abs(img_back) # 显示结果 plt.subplot(131), plt.imshow(img, cmap='gray') plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(132), plt.imshow(img_noise, cmap='gray') plt.title('Noised Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(133), plt.imshow(img_back, cmap='gray') plt.title('noiseless Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()

2. 构造高斯噪声并添加到图像上； 3. 构造一个低通滤波器，选取中心区域，其余部分为 0； 4. 进行傅里叶变换，并对频域图像进行滤波； 5. 进行傅里叶反变换，将频域图像转换回空域； 6. 显示原始图像、加噪图像和...

[I,map]=imread('C:\Users\user\Desktop\实验.jpg'); noisy = imnoise(I,'gaussian',0.01); imshow(noisy,map); [M N]=size(I); F=fft2(noisy); fftshift(F); %DC组件移动到光谱中心 Dcut=100; for u=1:M for v=1:N D(u,v)=sqrt(u^2+v^2); BUTTERH(u,v)=1/(1+(sqrt(2)-1)*(D(u,v)/Dcut)^2); end end BUTTERG=BUTTERH.*F; BUTTERfiltered=ifft2(BUTTERG); subplot(2,2,1),imshow(noisy) subplot(2,2,2),imshow(BUTTERfiltered,map)。这段代码哪里出错了？

这段代码似乎没有显式出现错误，但是在计算 BUTTERH 的时候需要做一些修改。BUTTERH 的计算公式中，除数应为 (sqrt(2)-1) 而不是 1 (sqrt(2)-1)，即： BUTTERH(u,v)=1/((sqrt(2)-1)*(D(u,v)/Dcut)^2);
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