傅里叶变换求图像基频分量matlab

在 MATLAB 中，可以使用 FFT（快速傅里叶变换）函数来求图像的基频分量。以下是一个简单的例子：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 对图像进行 2D 傅里叶变换
fft_img = fft2(gray_img);

% 将零频分量移动到中心
fft_img_shifted = fftshift(fft_img);

% 取出基频分量
[M, N] = size(gray_img);
mid_M = round(M/2);
mid_N = round(N/2);
basic_freq = fft_img_shifted(mid_M, mid_N);

% 将基频分量移动回左上角
basic_freq_shifted = ifftshift(basic_freq);

% 对基频分量进行逆傅里叶变换
basic_freq_img = ifft2(basic_freq_shifted);

% 显示基频分量图像
imshow(abs(basic_freq_img), []);

在上述代码中，我们首先将彩色图像转换为灰度图像，然后对其进行 2D 傅里叶变换。接着，我们将零频分量移动到中心，取出中心点的值，即为基频分量。然后，将基频分量移回左上角，并进行逆傅里叶变换，得到基频分量图像。最后，使用 imshow 函数显示基频分量图像。

需要注意的是，基频分量可能是复数，因此在显示时需要取其模值。另外，基频分量的大小可能很小，因此需要使用适当的缩放系数或阈值来调整显示效果。