傅里叶变换得到多帧图像的随机噪声模型的matlab源码

以下是使用傅里叶变换得到多帧图像的随机噪声模型的Matlab源码：

% 读取多帧图像
image1 = imread('image1.png');
image2 = imread('image2.png');
image3 = imread('image3.png');

% 将图像转换为灰度图像
gray1 = rgb2gray(image1);
gray2 = rgb2gray(image2);
gray3 = rgb2gray(image3);

% 将图像转换为double类型
double1 = im2double(gray1);
double2 = im2double(gray2);
double3 = im2double(gray3);

% 将图像频域转换
fft1 = fft2(double1);
fft2 = fft2(double2);
fft3 = fft2(double3);

% 计算多帧图像的随机噪声模型
H = (abs(fft1).^2 + abs(fft2).^2 + abs(fft3).^2) ./ (3 * abs(fft1.* fft2 .* fft3));
noise = ifft2(H .* fft2);

% 显示随机噪声模型
imshow(noise);

注意，这里假设三幅图像都是相同的场景，且只有随机噪声。如果场景不同，或者存在其他类型的噪声，需要根据实际情况进行修改。

相关问题

傅里叶变换分析图像噪声matlab源码

以下是用MATLAB实现傅里叶变换分析图像噪声的示例代码：

% 读取图像
im = imread('lena.png');

% 转换为灰度图像
im_gray = rgb2gray(im);

% 添加高斯噪声
im_noisy = imnoise(im_gray, 'gaussian', 0, 0.01);

% 进行傅里叶变换
im_fft = fft2(im_noisy);

% 将中心点移动到图像中心
im_fft_shift = fftshift(im_fft);

% 取模并转换为对数尺度
im_fft_mag = log(abs(im_fft_shift));

% 显示原始图像和添加噪声后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(im_gray);
title('Original Image');

subplot(1, 2, 2);
imshow(im_noisy);
title('Noisy Image');

% 显示傅里叶变换幅度谱
figure;
imshow(im_fft_mag, []);
title('FFT Magnitude');

这段代码会读取名为“lena.png”的图像，将其转换为灰度图像，添加高斯噪声，然后进行傅里叶变换。最后，它会显示原始图像、添加噪声后的图像和傅里叶变换幅度谱。

怎么得到图像傅里叶变换的正基波频谱matlab

可以使用Matlab中的`fft2`函数进行二维傅里叶变换，然后使用`fftshift`函数将频谱移到中心位置，最后取正半部分即可得到正基波频谱。

以下是一个示例代码：

% 读入图像
img = imread('image.jpg');
% 转为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);
% 进行二维傅里叶变换
fft_img = fft2(double(img_gray));
% 将频谱移到中心位置
fft_img_shift = fftshift(fft_img);
% 取正半部分
fft_img_pos = abs(fft_img_shift(1:end/2,1:end/2));
% 显示正基波频谱
imshow(log(fft_img_pos+1), []);

注意，由于傅里叶变换后得到的频谱值通常很大，因此建议使用`log`函数对其进行缩放以便于观察。同时，也可以使用`imshow`函数的第二个参数调整图像的显示范围。