MATLAB实现的数字图像处理示例与二维傅里叶变换教程

这段代码提供了对数字图像处理基础概念的深入理解和实践演示，主要通过MATLAB语言实现。首先，代码展示了二维连续傅里叶变换的应用，利用`meshgrid`函数创建频率域网格，并通过`sinc`函数计算幅度频谱。`surf`函数用于绘制三维表面图，`histeq`函数则用于增强幅度频谱的对比度。在真彩图像部分，代码将图像从RGB转换为灰度图像，以便于进行后续的频域分析，如傅里叶变换（`fft2`）和余弦变换（`dct2`），这些是图像压缩和特征提取的基础。 接着，它涵盖了经典的图像几何变换，如Radon变换，这是一种用于检测图像中的边缘和直线的方法。通过对彩色图像`I`进行灰度化，然后使用`radon`函数计算不同方向的Radon变换，观察了0°和45°视角下的图像特征变化。这部分对于医学图像分析、图像重建和目标检测等领域至关重要。 通过这段代码，学习者不仅可以掌握MATLAB在图像处理中的工具和函数，还能深入了解不同变换在图像分析中的作用，以及如何通过这些变换提升图像质量和提取有用信息。这对于理解图像处理的基本理论和实践应用具有很高的价值。