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  • 图像的频谱图
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    2020-02-26 13:26:49

    观点一:实际上对二维图像进行傅里叶变化得到的频谱图,就是图像梯度的分布图,当然频谱图上的各点与原图像各点并不存在一一对应关系,即使在不移频的情况下也不是。傅里叶频谱图上看到的明亮不一的亮点,实际上图像上某一点的像素灰度值与它的邻域点差异的强弱,即梯度的大小,也即该点的频率的大小(也可以这么理解,低频部分指低梯度的点,高频部分指高梯度的点)。
    观点二: 图像二维频谱图通过对输入图像进行水平和竖直两个方向的所有扫描线的一维傅立叶变换进行叠加得到,用来表示输入图像的频率分布。
    频谱图以图像的中心为圆心,圆的相位对应原图中频率分量的相位,半径对应频率高低。低频半径小,高频半径大,中心为直流分量(图像灰度的平均值),某点的灰度值对应该频率的能量高低。

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  • MATLAB绘制图像频谱程序

    热门讨论 2012-07-03 23:19:24
    MATLAB绘制图像频谱程序,可以绘制出选中图片的二维频谱图。本人使用MATLAB7.0b
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    1.直观上来说, 图像频率是空间频率...3.看下图像频谱(来自冈萨雷斯的数字图像处理p123)其实就是一维方波信号对应频谱中的sinc函数,在二维中的体现嘛: 4.实际上,这里涉及到二维函数的图像画法,图像...

     

    1.直观上来说,

        图像频率是空间频率(梯度),即像素灰度值在空间点的变化率,类比一座山在每个点的坡度,当然这个坡度有两个矢量方向
        电路信号频率是时间频率,是信号幅值在时刻上的变化率
        所以,像素灰度变化快的图,其高频分量高
    2.图像的频谱也有两个坐标,分别是横向频率和纵向频率,图像的频谱是两个方向频谱的叠加
    3.看下图的图像频谱(来自冈萨雷斯的数字图像处理p123)其实就是一维方波信号对应频谱中的sinc函数,在二维中的体现嘛:

    4.实际上,这里涉及到二维函数的图像画法,图像的频谱都是中心对称的,和二元傅里叶变换的函数式子有关,这里不展开

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  • 图像频谱图简单理解

    万次阅读 2020-11-18 00:13:19
    图像频谱图意义 同样,一张二维图片也可以用多个不同频率的正弦图叠加表示(还需要相位图),部分时域图与频谱图对应如下 一张正弦图片可以由一对频谱点表示,频谱点距离表示频率,角度表示正弦图

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/99605178?utm_source=qq
    https://blog.csdn.net/dazhuan0429/article/details/85774692

    一维信号的傅里叶变换

    在这里插入图片描述
    将一条曲线用多个不同频率的正弦波叠加进行表示。频谱图则是频率分布图。

    图像的频谱图意义

    同样,一张二维图片也可以用多个不同频率的正弦图叠加表示(还需要相位图),部分时域图与频谱图对应如下
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    一张正弦图片可以由一对频谱点表示,频谱点距离表示频率,角度表示正弦图片的角度,灰度值表示幅值。与一维信号类似,二维图片也可以用多种不同方向和频谱的正弦图叠加表示,在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    如下所示(https://www.cnblogs.com/xh6300/p/5956503.html)
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

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  • python 图像频谱

    千次阅读 2020-02-21 16:16:03
    # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 as cv import numpy as np ...#读取图像 img = cv.imread('test.png', 0) #快速傅里叶变换算法得到频率分布 f = np.fft.fft2(img) #默认结果中心点位置是在左上角, #调用f...

     

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import cv2 as cv
    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    
    #读取图像
    img = cv.imread('test.png', 0)
    
    #快速傅里叶变换算法得到频率分布
    f = np.fft.fft2(img)
    
    #默认结果中心点位置是在左上角,
    #调用fftshift()函数转移到中间位置
    fshift = np.fft.fftshift(f)       
    
    #fft结果是复数, 其绝对值结果是振幅
    fimg = np.log(np.abs(fshift))
    
    #展示结果
    plt.subplot(121), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('Original Fourier')
    plt.axis('off')
    plt.subplot(122), plt.imshow(fimg, 'gray'), plt.title('Fourier Fourier')
    plt.axis('off')
    plt.show()
    

     

    https://www.cnblogs.com/xh6300/p/5956503.html

    图像的二维傅里叶变换频谱图特点研究

    一、先放一些相关的结论:

    1、傅里叶变换的幅值称为傅里叶谱或频谱。

    2、F(u)的零值位置与“盒状”函数的宽度W成反比。

    3、卷积定理:空间域两个函数的卷

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    千次阅读 2020-11-05 23:56:50
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空空如也

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