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  • 对图像进行傅里叶变换的目的
    2021-04-19 03:42:24

    对一幅图像进行傅里叶变换后,包含频谱(也叫幅度谱)和相位谱两部分,请问那一部分更重要?

    更多相关问题

    [判断题] 抗盐产品切换到中分时,生产线不需要酸洗。

    [判断题] 机械密封中的载荷系数不是越大越好,载荷系数大则生产的摩擦热多,如不能及时散去,使密封端面温度过高,介质易汽化,使磨损加大,使用寿命变短。

    [判断题] 自由基型聚合反应中,高分子的成长过程经历链引发、链增长、链终止三个基本反应。

    [判断题] 当沸腾床干燥器床层膨胀至一定高度,气流速度上升,颗粒又重新落下,不致被气流所带走。

    [多选] 一炮三检是指在(),爆破工、班组长和瓦检员都必须在现场由瓦斯检查员检查风流中的瓦斯,当爆破地点附近20米以内风流中瓦斯浓度达到1%时,不准装药和爆破;爆破后瓦斯浓度达到1%时必须立即处理,并不准用电钻打眼。

    [判断题] 流化床反应器气固按越充分,反应越完全。

    [多选] 划分矿井瓦斯等级的主要依据是()

    [填空题] ()、()是影响聚合速率和分子量的两大因素。

    [判断题] 时间常数越大,受的输入作用后,被控变量变化越快。

    [判断题] 停工后蒸汽系统不需处理。

    [判断题] 自动调节器按所用能源分有气动调节器、电动调节器、液动调节器。

    [判断题] 压缩风禁止用于管线吹扫。

    [判断题] 外装式机械密封适用于高压和介质具有腐蚀性的工况。

    [判断题] 氮气禁止用于管线吹扫。

    [判断题] 时间常数越大,受的输入作用后,被控变量变化越快。

    [判断题] 抗盐产品切换到中分时,生产线不需要水洗。

    [判断题] 流化床反应器气固按越充分,反应越完全。

    [判断题] 井口附近,井底车场及井下经过通风构筑物的漏风均为连续分布的漏风。

    [判断题] 停工后蒸汽系统不需处理。

    [判断题] 旋转机械不平衡的结果是出现一个轴旋转矢量,产生典型的一阶振动特征。

    [单选] 高瓦斯和突出矿井的采煤工作面回风长度超过()时,必须在回风巷中部增设甲烷传感器。

    [判断题] 当生产中参数受干扰偏离正常状态时,自动控制装置可自动调节到规定的数值范围内。

    [判断题] 机械密封的材料在防腐蚀方面要有良好的化学稳定性,能抵抗介质的腐蚀、磨蚀、溶解和溶胀。

    [判断题] 热电偶温度计是将温度的变化转换成电阻值来达到测温目的。

    [判断题] 反应速度与不溶物没关系。

    [判断题] 预胶联产品切换到中分时,生产线不需要水洗。

    [判断题] 精馏生产中减小回流比操作,产品纯度会有所降低。

    [判断题] 组合式密封环的密封端面采用硬质合金,密封环的基体(称为环座)则用普通材料制成。

    [判断题] 在基本有机化学工业生产中有80%~90%的产品是在不同类型的催化剂作用下完成的。

    [判断题] 井口附近,井底车场及井下经过通风构筑物的漏风均为连续分布的漏风。

    [判断题] 包装系统停工时应先停研磨机再停双层筛。

    [判断题] 预胶联产品切换到中分时,生产线不需要酸洗。

    [判断题] 组合式密封环的密封端面采用硬质合金,密封环的基体(称为环座)则用普通材料制成。

    [判断题] 卸料前应把干燥器出口挡板立即打到零。

    [判断题] 机械密封中的弹簧比压是促使摩擦增大的重要因素。

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  • 1.了解图像频域处理的意义和手段; 2.通过实验了解二维频谱的分布特点; 3.熟悉连续、离散傅里叶变换的基本性质; 4.熟练掌握图像傅里叶变换的方法及应用;
  • Matlab对图像进行傅里叶变换实例

    万次阅读 多人点赞 2019-04-10 22:15:55
    使用matlabpeppers.png图像进行二维傅里叶快速变换及逆变换,从简单的实例中发现问题

    一、实验目的

    1、了解图像变换的意义和手段;
    2、熟悉傅里叶变换的基本性质;
    3、熟练掌握FFT的方法与应用;
    4、通过实验了解二维频谱的分布特点;
    5、通过本实验掌握利用MATLAB编程,实现数字图像的傅里叶变换。

    二、实验仪器

    1、计算机;
    2、MATLAB程序;
    3、移动式存储器(软盘、U盘等);
    4、记录用的笔、纸。

    三、实验原理

    1、应用傅里叶变换进行图像处理
    傅里叶变换是线性系统分析的一个有力工具,它能够定量地分析诸如数字化系统、采样点、电子放大器、卷积滤波器、噪音和显示点等的作用。通过实验培养这项技能,将有助于解决大多数图像处理问题。对任何想在工作中有效应用数字图像技术的人来说,把时间用在学习和掌握傅里叶变换上是很有必要的。
    2、傅里叶(Fourier)变换的定义
    对于二维信号,二维Fourier变换定义为:
    二维Fourier变换
    逆变换:
    二维离散傅里叶
    二维离散傅里叶变换为:
    二维离散傅里叶变换
    逆变换:
    逆变换
    图像的傅里叶变换与一维信号的傅里叶变换一样,有快速算法,具体参见参考书目,有关傅里叶变换的快速算法的程序不难找到。实际上,现在有实现傅里叶变换的芯片,可以实时实现傅里叶变换。
    3、利用MATLAB软件实现数字图像傅里叶变换、DCT变换的程序。

    四、实验步骤

    1、打开计算机,安装和启动MATLAB程序;程序组中“work”文件夹中应有待处理的图像文件;
    2、利用MATLAB工具箱中的函数绘制FFT频谱显示的函数;
    3、a)调入、显示图像;
    b)对这图像做FFT、DCT并利用自编的函数显示其频谱;
    c)讨论不同的图像内容与FFT、DCT频谱之间的对应关系。
    4、记录和整理实验报告。

    五、实验内容

    MATLAB源程序如下:

    clear
    clc
    img=imread('peppers.png');
    subplot(2,2,1);imshow(img);title('原图');
    f=rgb2gray(img);    %对于RGB图像必须做的一步,也可以用im2double函数
    F=fft2(f);          %傅里叶变换
    F1=log(abs(F)+1);   %取模并进行缩放
    subplot(2,2,2);imshow(F1,[]);title('傅里叶变换频谱图');
    Fs=fftshift(F);      %将频谱图中零频率成分移动至频谱图中心
    S=log(abs(Fs)+1);    %取模并进行缩放
    subplot(2,2,3);imshow(S,[]);title('频移后的频谱图');
    fr=real(ifft2(ifftshift(Fs)));  %频率域反变换到空间域,并取实部
    ret=im2uint8(mat2gray(fr));    %更改图像类型
    subplot(2,2,4);imshow(ret),title('逆傅里叶变换');
    

    六、实验结果

    在MATLAB中运行后,实验结果如图:
    在Figure1中,左上角显示的是读入MATLAB程序的原图片,右上角显示的是经过二维傅里叶快速变换后的频谱图像,左下角显示的是将频谱中零频率成分移至矩阵的中心后的频谱图像。右下角显示的是二维傅里叶逆变换后的图像。

    图1 MATLAB程序运行后结果
    图1 MATLAB程序运行后结果

    七、实验中遇到的问题及对实验过程的思考

    1、关于imshow函数:
    使用imshow函数显示图像时要注意图像矩阵类型,当图像是double类型时要使用imshow(I,[])来根据数据矩阵的数值范围自动设置灰度图像显示范围。
    详细可参考matlab官网参考文档:显示图像-MATLAB imshow-MathWorks中国

    2、关于运行时可能出现的警告:
    如果图像进行傅里叶转换后立即用imshow函数显示,则在命令行可能会显示:Warning: Displaying real part of complex input(警告: 显示复数输入项的实部)。这是因为经过傅里叶变换后的图像矩阵大多是复数矩阵,包含实部和虚部。此时如要显示图像则需要先用abs取复数矩阵的模,再进行显示。
    取模后图像矩阵的数值一般会很大,直接用imshow函数是无法显示的,此时可以用log函数取其对数,如log(abs(F)+1),这样就可以对频谱进行缩放。至于为什么用log(F+1),如下图所示,对于(0,1)之间的x值经过取对数后会变成负值,而log(x+1)则将所有的x值映射到正数范围内。
    图2 log
    图2 log

    3、关于开头im2double和rgb2gray函数的使用:
    对于RGB真彩图像来说,读入后是以三维矩阵形式存储的,如果此时直接进行傅里叶变换,则频谱图会显示为一片空白或者是密密麻麻的。所以在对RGB图像进行傅里叶变换前要进行类型转换,可以使用im2double将其转换为双精度型(图像运算很少有整型的,所以保守起见不管什么图像都先用这个函数进行转换),或者使用rgb2gray将其转换为灰度图像。
    使用不同的函数其变换效果也是不一样的。如使用im2double,进行傅里叶变换后其频谱图呈白色基调,使用rgb2gray其频谱图呈灰色基调。

    4、关于最后使用im2uint8转换图像类型:
    这一步是为了将逆转换得到的矩阵先转换为灰度图像(mat2gray),再将图像类型转换为uint8。其实这一步的调用与否与开头两个类型转换函数的使用有关,如果在开头就已经将RGB图像转为灰度图像,则此步骤可省去,直接显示经逆转换的图像。如果开头调用im2double,此步省略后可显示出彩色图像。当然此步骤在不同方面发挥着不同作用,取的灰度图像可以为后续操作提供基础。

    更多函数信息可参考matlab官网 MATLAB-函数

    如有错漏之处敬请指正

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  • 傅里叶变换实验(用Fourier变换算法,对图像作二维Fourier变换) 1了解图像变换的意义和手段; 2熟悉傅立叶变换的基本性质; 3熟练掌握FFT变换方法及应用; 4通过实验了解二维频谱的分布特点; 5通过本实验掌握利用...
  • 用MATLAB实现图像傅里叶变换
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    用MATLAB实现图像的傅里叶变换

    实验1、MATLAB实现图像的傅里叶变换

    1. 实验目的

    (1)掌握二维傅里叶变换的原理。

    (2)掌握二维傅里叶变换的性质。

    2. 实验内容

    (1)选择一幅灰度图像,对其进行离散傅立叶变换,观察其离散傅立叶的频谱。

    (2)通过零填充改变图像的大小,对其进行离散傅立叶变换,观察其离散傅立叶的频谱,分析零填充对傅里叶变换频率分辨率的影响。

    (3)对选取的灰度图像进行离散傅里叶变换,并将频谱的零频率部分由左上角平移到频谱中心,观察并分析频谱中各频率成分的分布。

    (4)对选取的灰度图像旋转一定的角度,观察并分析灰度图像傅里叶频谱和旋转后图像的傅里叶频谱之间的对应关系。

    3. 实验步骤

    (1)选择一幅灰度图像,对其进行离散傅立叶变换。

    程序代码:

    在这里插入图片描述

    (2)通过零填充改变图像的大小,对其进行离散傅立叶变换。

    (3)对选取的灰度图像进行离散傅里叶变换,并将频谱的零频率部分由左上角平移到频谱中心。

    (4)对选取的灰度图像旋转53度。

    4. 实验结果及其分析

    (1)本实验选择一幅hands1-mask.png图像,对其进行离散傅立叶变换,原图像及其离散傅立叶的频谱如图1、图2所示。从图1、图2可以看出,图像由空域信号变换成易于分析的频域信号,由四个四分之一周期组成,四个角为低频分量,中心为高频分量。
    在这里插入图片描述

    图1 原图像

    在这里插入图片描述

    图2 原图的二维离散傅里叶变换

    (2)对图1进行零填充使图像的大小变为256×256,对其进行离散傅立叶变换,得到的二维离散傅里叶变换的幅度谱如图3所示。从图3可以看出,图像的大小改变了,变成256×256。

    在这里插入图片描述

    图3零填充后的傅里叶变换

    (3)对图1进行离散傅里叶变换,并将频谱的零频率部分由左上角平移到频谱中心,得到的频谱如图4所示。从图4可以看出,图像由四个四分之一周期组成,中心为直流分量,四个角为高频分量。

    在这里插入图片描述

    图4零频率中心化后的傅里叶变换

    (4)对图1旋转53度,旋转后图像的傅里叶频谱如图5所示。从图5和图6可以看出,图像在空域旋转53度后其频谱也旋转53 度。

    在这里插入图片描述

    图5 旋转后图像的傅里叶频谱

    在这里插入图片描述

    图6 旋转后图像与原图像对比

    5. 二维傅里叶变换的应用。

    二维傅里叶变换多应用于光学图像处理领域,傅里叶变换是从将图像从空间域变换到频率域,具有明确的物理意义。图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度,在噪声点和图像边缘处的频率为高频。在频率域中,将信号表示为一系列正弦信号或者复指数函数的叠加,正弦信号的频率、幅值和相位可以描述正弦信号中的所有信息,由此可以得到信号的幅度谱和相位谱。在图像领域就是将图像灰度作为正弦变量。

    6. MATLAB程序代码

    感兴趣的读者可获取参照下方方式获取实验代码和实验报告等资料。优先推荐途径一,若遇途径一失效,请再尝试途径二。

    途径一

    优先推荐该途径
    第一步:扫描下方二维码,或打开微信搜索并关注“ 2贰进制 ”公众号;
    第二步:回复“ MATLAB傅里叶 ”即可获取本文相关资料。
    二维码

    途径二

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    在这里插入图片描述
    2贰进制–Echo 2020年5月
    我认同兴趣是最好的老师,但是除了兴趣其次是侮辱,所以如果您觉得本文还不错,请点赞+评论+收藏!
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  • 使用Matlab的工具箱对图像进行图像变换 快速傅立叶变换的算法就是在研究离散傅立叶变换计算的基础上,节省计算量以达到快速计算的目的。由于二维离散傅立叶变换可以分离成两步的一维离散傅立叶变换来实现,因此本次...

    使用Matlab的工具箱对图像进行图像变换

    一、主要设计思想

    快速傅立叶变换的算法就是在研究离散傅立叶变换计算的基础上,节省计算量以达到快速计算的目的。由于二维离散傅立叶变换可以分离成两步的一维离散傅立叶变换来实现,因此本次实验使用一维离散傅立叶变换的快速算法。将原函数分类为奇数项和偶数项,通过两项不断地进行运算最终得到需要的结果。

    二、实现算法及程序流程图

    在这里插入图片描述

    三、源程序

    mypic=imread('d:\pic\HG.bmp'); %读入测试图像 
    figure(),imshow(mypic),title('原输入图像'); %显示读入的图像
    grayImage=rgb2gray(mypic);%读入的是彩色图像转化为灰度图像 
    figure(),imshow(grayImage),title('原输入彩色图像转化为灰度图像');
    k=fft2(grayImage);%傅里叶变换
    kc=fftshift(k);%中心化
    km=abs(kc);%取模
    figure,imshow(log(1+km),[]),title('频谱图');%显示频谱下的图像要先取log
    G=ifftshift(kc);%对图像进行去中心化
    g=ifft2(G);%逆变换
    figure(),imshow(grayImage),title('原灰度图像');%原灰度图像
    figure(),imshow(g,[]),title('逆变换后的图像');%逆变换后的图像
    
    

    四、主要技术问题的处理方法

    实验中读入彩色的图像都需要进行灰度化,才可以继续进行实验。
    Matlab中用fft2实现2D傅里叶变换,构造一幅黑白二值图像,把低频分量移到图象中心,而把高频分量移到四个角上;尝试了两种方法有两在FT以前对测试图象逐点加权,又利用FFTSHIFT函数;最后选择了去中心化的操作。

    五、实验结果及分析

    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

    傅里叶变换提供了信号在频域上的详细特征,但是在时间域特征丢失

    展开全文
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