二维傅里叶变换变换性质和频域滤波

1、实验三二维傅里叶变换变换、性质和频域滤波一、实验目的1、了解图像傅里叶变换的物理意义；2、掌握频域滤波原理；3、熟悉傅里叶变换的基本性质；4、熟练掌握FFT的变换方法及应用；5、通过实验了解二维频谱的分布特点；二、实验平台计算机和Matlab语言环境三、实验内容1、数字图像二维傅里叶变换及其对数显示2、频域滤波器处理图像3、二维傅里叶变换的性质 (比例变换性、旋转、可分性 )四、实验步骤1、二维傅里叶变换的性质1二维傅里叶变换构造一幅图像，在64X 64的黑色背景中产生一个5个白条纹，对其进行傅里叶变换f = zeros(64,64);for j=1:5f(:,j*10:j*10+1)=1;e

2、nd原始图彳');图像傅里叶变换');F=fft2(f);Fc=fftshift(F);subplot(1,2,1),imshow(f, );title('subplot(1,2,2),imshow(abs(Fc), );title('原始图像图像傅里叶变换2比例变换性将图像扩大到原来的 2倍后对其进行傅里叶变换，观察图像与原始图像的差异、频谱的差异fresize=imresize(f,2);fresize=fresize(31:94,31:94);Fresize=fft2(fresize);Fc1=fftshift(Fresize);subplot(1,2,1

3、),imshow(fresize, );title('图像扩大 2 倍');subplot(1,2,2),imshow(abs(Fc1), );title('图像扩大 2 倍后傅里叶);图像扩大2倍图像扩大2倍后傅里叶3旋转将图像旋转45度后对其进行傅里叶变换，frotate=imrotate(f,45);% 图像旋转Frotate=fft2(frotate);Fc2=fftshift(Frotate);%subplot(1,2,1),imshow(frotate, );title('subplot(1,2,2),imshow(abs(Fc2), );title

4、('观察图像与原始图像的差异、频谱的差异图像旋转后做傅里叶变换图像旋转');图像旋转后傅里叶)；图像旋转图像旋转后俾里叶4可分性首先沿着图像的每一行计算一维变换，然后沿着中间结果的每一列计算一维变换,以此计算二维傅里叶for i=1:64fft_row(i,:)=fft(f(i,:);%沿着图像的每一行计算一维变换endfor j=1:64fft_col(:,j)=fft(fft_row(:,j);%沿着中间结果的每一列计算一维变换两次fft');的次fftendFc3=fftshift(fft_col);figure,imshow(abs(Fc3), );title(

5、'2、数字图像二维傅里叶变换及其对数显示1首先构造一幅图像，对其进行傅里叶变换f = zeros(30,30);f(5:24,13:17) = 1;构造一幅图像fF=fft2(f);S=abs(F);对f作二维傅里叶变换因为F是复数，显小其模值原始图彳');二维傅里叶频谱');subplot(1,2,1),imshow(f, );title('subplot(1,2,2),imshow(S, );title('原始图像二维傅里叫频谱居中的频谱');2DFTS2=log(1+abs(Fc);%使用对数变换后的频谱ff=ifft2(F);ff_rea

6、l=real(ifft2(F);%R实部figure,imshow(abs(S2), );title('使用对数变换后的频谱');使用对数变换后的频谱2把低频分量移到图象中心，而把高频分量移到四个角上Fc=fftshift(F);figure,imshow(abs(Fc), );title('居中的蜥普3利用图象增强中动态范围压缩的方法增强3、频域滤波器1理想低通滤波读取一幅图像，傅里叶变换后作中心变换，取低频模板HLPF与原图像相乘;clcf = imread(' C:Users000000Desktopexpexp3a.tif');F=fft2(f)

7、;Fc=fftshift(F);M N=size(f);HLPF= zeros(M,N);HLPF(M/2-50:M/2+50,N/2-50:N/2+50) = 1;Fc1=Fc.*HLPF;%F1=ifftshift(Fc1);ff1=ifft2(F1);subplot(1,2,1),imshow(f, );title('subplot(1,2,2),imshow(abs(ff1), );title('%保留低频成分理想低通滤波器处理%逆中心变换%理想低通滤波后逆变换原始图彳');理想低通滤波器处理后的图像');原始图像理想低通滤波器处理后的图像.aIIIII

8、IIHlimn-2巴特沃斯低通滤波器函数 dftuv 提供了距离计算的网格数组输出为U,V,D0=0.1*N;D=sqrt(U.A2+V.A2);U,V=dftuv(M,N);D0=0.1*N;D=sqrt(U.A2+V.A2);n=5;HBLPF=1./(1+(D/D0)A(2*n);HBLPF=fftshift(HBLPF);Fc2=Fc.*HBLPF;F2=ifftshift(Fc2);ff2=ifft2(F2);figure,imshow(abs(ff2), );title('巴特沃斯低通滤波器处理后的图像');3高斯低通滤波器HGLPF=exp(-(U.A2+V.A2

9、)/(2*D0A2);HGLPF=fftshift(HGLPF);Fc3=Fc.*HGLPF;F3=ifftshift(Fc3);ff3=ifft2(F3);figure,imshow(abs(ff3), );title('高斯低通滤波器处理后的图像');巴特沃斯低通滤波后的图像高斯低通滤波后的图像.aiiiiiiii.1 a a a a a a 34> 3种高通滤波器理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器、高斯高通滤波器HHPF=1-HLPF;%想高通滤波器传递函数HBHPF=1-HBLPF%|沃斯高通滤波器传递函数HGHPF=1-HGLPF% 高通滤波器传递函数Fc4=F

10、c.*HHPF;%!想高通滤波器处理Fc5=Fc.*HBHPF;况 特沃斯高通滤波器处理Fc6=Fc.*HGHPF;痼 斯高通滤波器处理F4=ifftshift(Fc4);ff4=ifft2(F4);%理想高通滤波后逆变换F5=ifftshift(Fc5);ff5=ifft2(F5);%巴特沃斯高通滤波后逆变换F6=ifftshift(Fc6);ff6=ifft2(F6);%高斯高通滤波后逆变换figure(3),subplot(2,2,1),imshow(f, );title('原始图彳');subplot(2,2,2),imshow(abs(ff4), );title(&#

11、39;理想高通滤波后的图像');subplot(2,2,3),imshow(abs(ff5), );title('巴特沃斯高通滤波后的图像');subplot(2,2,4),imshow(abs(ff6), );title('高斯高通滤波后的图像');原始图像理幽高-通滤波后的图像巴特沃斯高通滤波后的图像高斯高通滤波后的图像六、思考题1. 二维DFT的可分离性的意义？答：二维DFT的可分离性为我们提供了计算二维DFT的方法，即将一个二维傅里叶变换的运算分解为水平方向和垂直方向上的两次一维DFT运算。2. 对图像旋转某个角度，其Fourier变换谱有什么变

12、换？对图像进行尺度伸缩变换，其对 应在Fourier变换谱有什么变换？f(r,B+O0)u F(w,+B0),即：原图像旋转 禹，其傅里叶频谱也旋转相同角度00、1 f (ax,by)：二F(u/a,v/b)ab|3.对图像的Fourier相位谱，进行Fourier逆变换，其结果怎样？对图像的 Fourier变换再求Fourier变换，其结果怎样？原始图像图像傅里叶变换傅里叶相位谱进行傅里叶反变换傅果叶变换再进行傅里叶变换相位谱包含图像的纹理结构信息，Fourier逆变换后，图像的细节结构保存下来， 而图像的明暗对比不明显；对图像的Fourier变换再求Fourier变换，图像与原 图成镜像。4. 频域理想LPF和频域巴特沃斯 LPF处理效果有什么不同？理想低通滤波器由于是锐截止的，处理后的图像中出现不应有的亮环一一“振铃”效应, 图像也变得模糊一些；巴特沃斯低通滤波器是非锐截止的，可以提高图像的细节清晰度。七、实验报告要求1、写出二维DFT变换的公式，并解释其含义。M 4N 4二维 DFT : F(u,v)=££ f (X,y)i(ux/M4vy/N)，其中，f(x,y)表示一幅大小为 M*N 的 x=0 y