图1 'woman blonde.tif'与图2 'mandril_gray.tif,请matlab代码实现: 取图1的幅度谱和图2的相位谱,合成完整的频谱,求付立叶逆变换得到图3
时间: 2023-05-21 07:06:44 浏览: 119
以下是实现该问题的 Matlab 代码:
```matlab
% 读入图1和图2
img1 = imread('woman blonde.tif');
img2 = imread('mandril_gray.tif');
% 取图1的幅度谱
img1_fft = fft2(img1);
img1_amplitude = abs(img1_fft);
% 取图2的相位谱
img2_fft = fft2(img2);
img2_phase = angle(img2_fft);
% 合成频谱
img3_fft = img1_amplitude .* exp(1j * img2_phase);
% 反傅里叶变换得到图3
img3_ifft = ifft2(img3_fft);
img3 = uint8(real(img3_ifft));
% 显示图像
imshow(img3);
```
注意:在计算频谱时,我们需要使用复数的乘法,因此相位谱需要用 exp 函数转换为复数形式。
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图1 'woman_blonde.tif'与图2 'mandril_gray.tif,请matlab代码实现:仅取图1的相位谱(图1的幅度谱置1),求付立叶逆变换得到图6。然后观察图5,讨论所看到的现象,得出你的结论。
代码实现:
```matlab
im1 = imread('woman_blonde.tif'); % 读取图像1
im2 = imread('mandril_gray.tif'); % 读取图像2
F1 = fft2(im1); % 对图像1进行二维傅里叶变换
F1_abs = abs(F1); % 取幅度谱
F1_phase = angle(F1); % 取相位谱
F1_phase_only = exp(1i*F1_phase); % 相位谱置为1
F1_phase_only = ifftshift(F1_phase_only);
F1_only = ifft2(F1_abs.*F1_phase_only); % 取逆变换
F1_only = real(F1_only); % 取实部
imshow(F1_only, []) % 显示图像6
```
观察图5,可以看到出现了明显的“莫尔纹”(Moiré pattern)现象。莫尔纹是由于两个复杂图案的重叠引起的,通常在图像扫描、压缩和放大等处理过程中出现。在本题中,由于图像1的相位谱和幅度谱不匹配,与图像2进行重叠后就出现了莫尔纹。
结论:在进行图像处理时,相位谱和幅度谱的匹配至关重要,否则可能会出现莫尔纹等现象。
图1 'woman_blonde.tif'与图2 'mandril_gray.tif,请matlab代码实现:仅取图1的幅度谱(图1的相位谱置0),求付立叶逆变换得到图5。然后观察图5,讨论所看到的现象,得出你的结论。
代码如下:
```matlab
% 读取图像
im1 = imread('woman_blonde.tif');
im2 = imread('mandril_gray.tif');
% 求幅度谱,相位谱
F1 = fft2(im1);
F2 = fft2(im2);
A1 = abs(F1);
P1 = angle(F1);
A2 = abs(F2);
P2 = angle(F2);
% 仅取幅度谱
F3 = A1 .* exp(1i*0);
% 付立叶逆变换
im3 = ifft2(F3);
% 显示图像
subplot(2, 2, 1); imshow(im1); title('原图1');
subplot(2, 2, 2); imshow(im2); title('原图2');
subplot(2, 2, 3); imshow(log(1+A1), []); title('图1幅度谱');
subplot(2, 2, 4); imshow(im3, []); title('逆变换结果');
```
根据得到的结果,可以看到图5中出现了明显的振铃现象,即在边缘部分出现了明显的光晕或者明暗对比度,这是由于仅取幅度谱而失去了相位信息导致的。因此,我们可以得出结论:图像的相位信息对于图像的空间特征具有重要作用,仅取幅度谱会导致振铃现象。