图像空间频率程序Matlab

以下是一个简单的 Matlab 程序，用于计算图像的空间频率：

% 读取图像文件
img = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算傅里叶变换
ft_img = fft2(double(gray_img));

% 将频率域中心移动到图像中心
shift_ft_img = fftshift(ft_img);

% 计算频谱
spectrum = log(1 + abs(shift_ft_img));

% 显示频谱
imshow(spectrum, []);

% 计算频率
[M, N] = size(gray_img);
x = 1:N;
y = 1:M;
[X, Y] = meshgrid(x, y);
X = X - (N / 2 + 1);
Y = Y - (M / 2 + 1);
radius = sqrt(X.^2 + Y.^2);
frequency = fftshift(radius);

% 显示频率
figure;
imshow(frequency, []);

程序首先读取图像文件，并将其转换为灰度图像。然后，它计算图像的傅里叶变换，并将频率域中心移动到图像中心。接下来，程序计算频谱并显示它。最后，程序计算频率并显示它。

请注意，程序中的 `image.jpg` 应该替换为您自己的图像文件名。

相关问题

帮我编写matlab计算图像MTF值程序

好的，以下是MATLAB计算图像MTF值的程序：

% 读入图像
image = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
image = rgb2gray(image);
% 计算图像大小
[M, N] = size(image);
% 定义空间频率范围
u = linspace(-0.5,0.5,N);
v = linspace(-0.5,0.5,M);
% 计算点扩散函数（PSF）
[x, y] = meshgrid(1:N, 1:M);
sigma = 10; % PSF的标准差
PSF = exp(-((x-N/2).^2+(y-M/2).^2)/(2*sigma^2));
PSF = PSF./sum(PSF(:)); % 归一化
% 对图像和PSF进行傅里叶变换
F_image = fft2(image);
F_PSF = fft2(PSF);
% 计算傅里叶变换的振幅谱
A_image = abs(F_image);
A_PSF = abs(F_PSF);
% 对振幅谱进行中心化
A_image = fftshift(A_image);
A_PSF = fftshift(A_PSF);
% 计算MTF值
MTF = A_image./A_PSF;
% 绘制MTF图表
plot(u, MTF(round(M/2)+1,:));
title('MTF');
xlabel('Spatial Frequency (cycles/pixel)');
ylabel('Modulation Transfer Function');

其中，程序中的图像和PSF是示例图像和PSF，需要根据实际情况进行替换。计算MTF值的公式为：

MTF(u) = abs(fftshift(fft2(image)))./abs(fftshift(fft2(PSF)))

程序中的MTF为每行的MTF值，可以根据需要进行修改。

编写matlab使用SFR算法计算图像分辨率的程序

以下是使用SFR算法计算图像分辨率的MATLAB程序示例：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图
gray_img = rgb2gray(img);

% 定义SFR算法所需的参数
fft_size = 512; % 快速傅里叶变换的大小
angle = 0; % 检测角度
threshold = 0.5; % 阈值，用于确定边缘位置
num_cycles = 10; % 检测周期数
sample_rate = 2; % 采样率

% 计算SFR
[sfr, freq] = sfrmat4(gray_img, fft_size, angle, threshold, num_cycles, sample_rate);

% 计算MFTF（最大频率传输函数）
mftf = abs(fftshift(fft(sfr)));

% 计算分辨率
resolution = freq(find(mftf == max(mftf)));

% 显示图像和结果
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1,2,2);
plot(freq, mftf);
xlabel('空间频率 (cycles/pixel)');
ylabel('幅度');
title(['图像分辨率：', num2str(resolution), ' cycles/pixel']);

需要注意的是，该程序仅适用于灰度图像。如果要对彩色图像进行分辨率计算，需要先将其转换为灰度图像。此外，SFR算法的参数需要根据图像的特性进行适当调整。