MATLAB图像处理：频域与几何变换实验

"计算机图像处理二.doc" 在计算机图像处理领域，图像变换是核心概念之一，主要涉及空间域和频域的转换。这篇文档是关于一个名为"实验二图像变换实验"的学习材料，针对电气工程及其自动化专业学生进行的计算机图像处理课程。实验目标在于让学生深入理解图像变换的不同方面，包括理论与实际操作。 实验目的明确，主要分为五个部分： 1. 了解图像频域变换和几何变换的目的和意义，这是图像处理的基础，频域变换能揭示图像的频率成分，而几何变换则改变图像的位置和形状。 2. 掌握MATLAB中的图像变换函数，如fft2用于二维傅里叶变换，fftshift用于频率位移，ifft2用于二维逆傅里叶变换等。 3. 学习图像傅里叶变换（FFT）和离散余弦变换（DCT）的算法原理，这两者都是数字信号处理中常见的频域变换方法，尤其在压缩技术中应用广泛。 4. 学习图像的位置变换、形状变换和复合变换的算法原理，这些变换可以用于图像的旋转、缩放、平移等操作。 5. 了解图像变换的基本应用，这包括了频域分析、图像增强、滤波等实际问题的解决。 实验内容包括两个部分： 1. 对图像'saturn.png'进行fft变换，然后进行频率位移，将频谱移到中心并显示，再进行反变换并显示结果。通过这部分，学生可以理解傅里叶变换如何揭示图像的高频和低频信息，以及如何通过逆变换恢复图像。 2. 实现对'saturn.png'的45o、90o、135o、180o旋转，然后计算旋转后图像的FFT，并对比变换前后的频谱图。这展示了几何变换对图像频谱的影响。 MATLAB代码中，rgb2gray函数用于将RGB图像转换为灰度图像，imresize用于调整图像大小，imrotate实现图像旋转，fft2和ifft2分别执行二维傅里叶变换和逆变换，fftshift进行频率域的位移，imshow用于显示图像。 实验结果部分虽然没有提供具体图片，但可以想象，实验结果会包含原始图像、傅里叶变换后的频谱图、频率位移后的频谱图，以及旋转和反变换后的图像，这些可视化结果有助于直观理解图像变换的过程。 通过这样的实验，学生不仅可以掌握基本的图像处理技术，还能培养解决实际问题的能力，为后续深入学习图像处理、人工智能等相关领域打下坚实基础。