matlab图像处理逆傅里叶变换
时间: 2023-10-27 19:05:47 浏览: 116
MATLAB图像处理中的逆傅里叶变换是将傅里叶变换后的频域图像转换回原始的空域图像。在MATLAB中,可以使用ifft2函数进行逆傅里叶变换。具体实现方法可以参考以下步骤:
1. 对原始图像进行傅里叶变换,得到频域图像。
2. 对频域图像进行逆平移,使用ifftshift函数。
3. 对逆平移后的频域图像进行逆傅里叶变换,使用ifft2函数。
4. 对逆傅里叶变换后的图像进行显示或保存。
相关问题
matlab图像处理傅里叶变换不用函数库
在MATLAB中进行图像处理的傅里叶变换可以不使用函数库,可以通过手动编写代码实现。具体步骤如下:
1. 读入图像并显示;
2. 对图像进行二维离散傅里叶变换;
3. 对变换结果进行频谱幅值计算,并进行归一化处理;
4. 显示图像的频谱;
5. 对频谱进行反变换,得到原图像。
需要注意的是,在进行傅里叶变换时,需要进行频谱的中心化处理,即将直流分量移到频谱中心。此外,在进行频谱幅值计算时,需要对结果进行归一化处理,以便于显示。
具体的代码实现可以参考引用中的示例代码。
matlab中逆傅里叶变换
MATLAB中逆傅里叶变换可以使用ifft函数实现。ifft函数用于计算一维或多维离散傅里叶变换的逆变换。其语法格式如下:
```matlab
x = ifft(X)
x = ifft(X,n)
x = ifft(X,[],dim)
x = ifft(X,n,dim)
```
其中,X为输入的傅里叶变换结果,x为输出的逆变换结果。n为可选参数,表示变换的长度。dim为可选参数,表示变换的维度。
下面是一个示例代码,演示如何对一个二维离散傅里叶变换结果进行逆变换:
```matlab
% 读入图像并进行灰度处理
I = imread('exp2.tif');
I = rgb2gray(I);
% 进行二维离散傅里叶变换
fftl = fft2(I);
% 对傅里叶变换结果进行处理
sfftl = fftshift(fftl);
A = log(abs(sfftl));
T = angle(sfftl)*180/pi;
% 对处理后的结果进行逆变换
IA = ifft2(ifftshift(sfftl));
A = ifft2(ifftshift(A));
T = ifft2(ifftshift(T));
% 显示结果
subplot(2,2,1);imshow(I),title('原图');
subplot(2,2,2);imshow(IA),title('频谱逆变换图像');
subplot(2,2,3);imshow(A),title('幅值逆变换图像');
subplot(2,2,4);imshow(T),title('相位逆变换图像');
```