j=fft2(i); %傅里叶变换 什么意思
时间: 2024-02-14 22:22:18 浏览: 26
这行代码是对灰度图像i进行二维离散傅里叶变换(DFT),得到的结果是一个复数矩阵j,其中每个元素都是一个复数,表示对应频率下的振幅和相位信息。DFT是一种将时域信号转换为频域信号的技术,它可以将信号分解成不同频率的正弦波组成的复合波,因此可以用于频谱分析、滤波、压缩等应用。在图像处理中,DFT常用于频域滤波、图像复原、图像增强等方面。
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解释一下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);
这段代码是对灰度图像i进行二维离散傅里叶变换(DFT)并进行频谱分析的过程,具体步骤如下:
1. 对灰度图像i进行二维离散傅里叶变换,得到一个复数矩阵j,其中每个元素都是一个复数,表示对应频率下的振幅和相位信息。
```
j=fft2(i); % 对灰度图像i进行二维离散傅里叶变换
```
2. 将变换结果中的直流分量移到频谱中心,以便更好地显示频谱。
```
k=fftshift(j); % 将傅里叶变换结果中的直流分量移到频谱中心
```
3. 对数变换,以便更好地显示频谱,因为频谱通常具有很宽的幅度范围。
```
l=log(abs(k)); % 对数变换,以便更好地显示频谱
```
4. 再次将变换结果中的直流分量移到频谱中心。
```
m=fftshift(j); % 再次将傅里叶变换结果中的直流分量移到频谱中心
```
5. 取傅里叶变换的实部,表示频率为该位置的正弦波的振幅。
```
RR=real(m); % 取傅里叶变换结果的实部,表示频率为该位置的正弦波的振幅
```
经过上述步骤,我们得到了原图像的离散傅里叶频谱RR,它是一个实数矩阵,表示原图像在不同频率下的振幅分布情况。这个频谱可以用于频域滤波、图像复原、图像增强等方面的处理。
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')
你可以在Matlab编辑器中打开一个新的.m文件,将这段代码复制粘贴进去。代码如下:
```matlab
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')
```
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。如果运行成功,你将看到一个包含4个子图的图像窗口,分别显示原图像、平移后的图像以及两个频谱图像。
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