数字图像分析

计算机图像处理与分析计算机图像处理与分析是指利用计算机技术对图像进行处理、分析和理解的过程。

它涉及到数字图像处理、计算机视觉、图像识别等多个领域，是计算机科学和工程领域的一个重要研究方向。

以下是计算机图像处理与分析的一些基本知识点：1.数字图像处理：将模拟图像转换为数字图像，并进行各种处理，如图像增强、滤波、边缘检测、图像分割、图像配准等。

2.图像分析：对图像进行量化、描述和解释，包括特征提取、目标检测、形状分析、纹理分析等。

3.计算机视觉：通过模拟人类的视觉系统，使计算机能够理解和解释图像和视频。

包括图像识别、场景重建、视觉伺服等。

4.图像识别：识别图像中的对象、场景和个体，是计算机视觉的一个重要任务。

包括监督学习、非监督学习、深度学习等方法。

5.图像编码和压缩：为了节省存储空间和带宽，需要对图像进行编码和压缩。

包括JPEG、PNG、H.264等编码标准。

6.图像重建：从多个图像中重建三维模型或场景，应用于医学、工业等领域。

7.图像处理与分析的应用：包括图像处理软件、计算机辅助设计、机器人视觉、遥感图像处理、医学图像分析等。

8.数学基础：包括线性代数、概率论和数理统计、微积分等，这些数学工具在图像处理与分析中起到重要作用。

9.编程语言和工具：熟悉常用的编程语言，如Python、MATLAB、C++等，以及图像处理库，如OpenCV、MATLAB的Image Processing Toolbox等。

10.硬件设备：图像处理与分析需要高性能的计算机和专业的图像采集设备，如摄像头、扫描仪等。

计算机图像处理与分析是一门综合性的学科，需要掌握多个领域的知识和技能。

通过学习和实践，可以更好地理解和应用图像处理与分析的技术。

习题及方法：1.习题：图像增强的目的是什么？解题方法：回顾图像增强的定义和目的，增强图像的视觉效果，提高图像的质量和清晰度，以便更好地进行图像分析和识别。

答案：图像增强的目的是提高图像的质量和清晰度，以便更好地进行图像分析和识别。

数字图像处理与分析数字图像处理与分析是一门涉及到数字信号处理、计算机科学、数学和物理学等多个领域的交叉学科。

它使用计算机对数字图像进行处理、分析和应用，既可以改善图像的质量，也可以提取出有用的信息并进行量化分析。

随着数字摄影技术的发展和计算机技术的普及，数字图像处理与分析在生产制造、医学、航空航天、气象地理等领域里得到了广泛的应用。

一、数字图像基础数字图像是由像素点组成的二维阵列，每个像素点代表一个灰度值或颜色值。

图像的分辨率取决于像素的数量，不同的颜色模式可以用不同的方式表示图像中像素的颜色。

灰度图像中每个像素用一个8位二进制数（称为灰度值）表示图像中的亮度，颜色图像则需要三个颜色通道来表示每个像素的颜色。

在数字图像中，可以通过使用图像处理算法来改善图像质量、增强图像细节、提取图像特征以及进行图像分析等处理。

二、图像处理算法图像处理算法是指将数字图像处理任务转换为数学运算的方法。

常见的图像处理算法包括：图像平滑、图像锐化、边缘检测、二值化、形态学处理、频域处理和特征提取等。

其中，图像平滑是为了平滑噪声和细节而进行的处理，图像锐化则是为了提高图像边缘的清晰度和对比度；边缘检测用于在图像中找到物体的边缘并提取有用信息；二值化将图像中的灰度值转换为黑白值，常用于目标检测；形态学处理可以用于填充、锐化、膨胀、腐蚀等操作；频域处理可以在频域中进行图像滤波、增强、去除噪声等处理；特征提取是从图像中提取有意义的信息，用于进一步分析和识别目标等。

三、图像分析图像分析是指使用图像处理算法自动或半自动地解释和理解图像。

图像分析的目的是将数字图像转换为可用于决策和控制的信息，常用于图像识别、目标检测和量化分析等领域。

图像识别可以通过对目标的特征进行匹配来实现，如通过比对目标的轮廓或纹理来进行分类。

目标检测可通过在图像中寻找符合目标特征的像素来实现，如寻找颜色、大小或形状等特征。

量化分析可通过对目标的特征数据进行统计和分析来实现，如测量目标大小、形状、颜色或纹理等。

数字图像处理与分析数字图像处理与分析（Image Processing and Analysis）是一门研究如何对数字图像进行处理和分析的技术学科。

它广泛应用于各个领域，例如医学图像处理、计算机视觉、模式识别等。

本文旨在介绍数字图像处理与分析的基本原理和常见应用。

首先，我们来了解一下数字图像的基本概念。

数字图像是由一系列的像素（Pixel）组成的，每个像素都具有一定的亮度和颜色信息。

图像处理的目标就是对这些像素进行一系列的操作，从而实现图像的增强、恢复、压缩等目的。

数字图像处理的基本原理涵盖了多个方面。

首先是图像增强（Image Enhancement），它通过调整图像的亮度、对比度、颜色饱和度等参数，使得图像更加清晰和易于观察。

其次是图像恢复（Image Restoration），它用于修复因噪声、模糊等原因导致的图像损坏。

常见的图像恢复方法包括去噪、去模糊等。

此外，还有图像压缩（Image Compression），用于减小图像的存储空间和传输带宽，提高图像的传输效率。

数字图像处理还涉及到一些高级的技术和方法。

例如，图像分割（Image Segmentation）用于将图像划分为若干个具有相似特征的区域，从而实现对图像中目标的提取。

图像配准（Image Registration）用于将多幅图像进行对齐，使得它们具有一致的空间参考。

目标检测与识别（Object Detection and Recognition）则用于在图像中寻找并识别出特定的目标。

数字图像处理与分析在许多领域的应用十分广泛。

在医学领域，它被用于医学图像的分析和诊断，例如CT扫描、MRI等。

在农业领域，数字图像处理被用于植物图像的分析，例如检测病虫害、测量农作物生长情况等。

在安防领域，数字图像处理被用于视频监控和行人检测，以提高监控系统的效率和准确性。

总结起来，数字图像处理与分析是一门研究如何对数字图像进行处理和分析的学科。

它涉及到图像增强、图像恢复、图像压缩等基础原理，以及图像分割、图像配准、目标检测与识别等高级技术。

数字图像处理技术解析第一章：数字图像处理基础知识数字图像处理是一门研究如何处理和操作数字图像的学科。

数字图像是离散的表示了光的强度和颜色分布的连续图像。

数字图像处理技术可以应用于许多领域，如医学影像、机器视觉、遥感图像等。

1.1 数字图像表示与存储数字图像可以使用像素（pixel）来表示，每个像素包含一定数量的位元（bit），用于表示图像的灰度值或颜色信息。

常见的像素表示方法有灰度图像和彩色图像。

在计算机中，数字图像可以以不同的方式进行存储，如位图存储、压缩存储等。

1.2 数字图像处理的基本操作数字图像处理的基本操作包括图像增强、图像恢复、图像压缩和图像分割等。

图像增强可以改善图像的质量，使其更适于人眼观察或用于其他应用。

图像恢复是指通过去除图像中的噪声、模糊等不良因素，使图像恢复到原始清晰状态。

图像压缩可以减少图像的存储空间和传输带宽。

图像分割是将图像分成几个具有独立特征的区域，用于目标检测、目标跟踪等应用。

第二章：数字图像增强技术数字图像增强技术可以提高图像的质量和信息内容，使其更适合进行后续处理或人眼观察。

常用的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化和空域滤波等。

2.1 灰度变换灰度变换是通过对图像的灰度值进行变换，来改变图像的对比度和亮度。

常见的灰度变换方法包括线性变换、非线性变换和直方图匹配等。

线性变换通过对灰度值进行线性和平移变换，可改变图像的对比度和亮度。

非线性变换使用非线性函数对灰度值进行变换，如对数变换、反转变换等。

直方图匹配是将图像的直方图变换为期望直方图，以达到对比度和亮度的调整。

2.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，可以通过对图像的直方图进行变换，使得图像的灰度分布更加均匀。

直方图均衡化可以增加图像的对比度，使得图像细节更加清晰。

该方法适用于灰度图像和彩色图像。

2.3 空域滤波空域滤波是一种基于像素的图像处理方法，通过对图像的局部像素进行加权平均或非线性操作，来改变图像的特征。

数字图像处理算法原理
数字图像处理是指应用数字计算机对图像进行处理与分析的技术。

其中涉及到的算法原理包括：
1. 灰度变换算法：通过改变图像中像素的灰度级分布，实现对图像亮度、对比度、伽马校正等属性的调整。

常用的灰度变换算法有线性变换、逆变换、非线性自适应直方图均衡化等。

2. 图像滤波算法：用于平滑图像、强调图像细节或检测图像中的边缘。

常用的滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、导向滤波等。

3. 图像增强算法：通过改善图像的质量和可视化效果，使图像更适合人眼观察和计算机分析。

常用的图像增强算法有直方图均衡化、局部对比度增强、锐化增强等。

4. 彩色图像处理算法：针对彩色图像的特点，进行颜色空间转换、亮度调整、色彩增强、色彩平衡等操作。

常用的彩色图像处理算法有RGB空间转换为HSV空间、色彩补偿、白平衡调整等。

5. 图像分割与边缘检测算法：将图像划分为不同的区域或提取图像中感兴趣的目标，常用的算法包括阈值分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。

6. 图像压缩与编解码算法：将图像数据经过压缩编码处理，以减少存储空间和传输带宽。

常用的压缩算法有无损压缩算法
（如RLE、Huffman编码）和有损压缩算法（如JPEG）。

除了以上算法原理外，还包括图像配准、图像恢复、形态学处理、基于特征的图像分析等其他算法。

这些算法原理的应用能够有效地处理数字图像，对于图像识别、图像搜索、医学图像分析等领域具有广泛的应用价值。

数字图像处理技术数字图像处理技术是一种针对数字图像进行处理和分析的技术。

随着计算机技术的不断发展和普及，数字图像处理技术在图像处理领域中扮演着越来越重要的角色。

本文将详细介绍数字图像处理技术的概念、原理、应用及未来发展方向。

概念数字图像处理技术是指利用计算机对数字图像进行处理和分析的技术。

数字图像是通过像素表示的图像，而像素是图像最小的单元，每个像素都有其特定的数值表示颜色和亮度。

数字图像处理技术可以对图像进行各种操作，如增强图像的质量、提取图像特征、恢复图像信息等。

原理数字图像处理技术的原理主要包括图像获取、图像预处理、图像增强、图像分割、特征提取和图像识别等基本步骤。

1.图像获取：通过相机或扫描仪等设备获取数字图像，将图像转换为数字信号。

2.图像预处理：对原始图像进行去噪、几何校正、尺度变换等预处理操作，以提高后续处理的效果。

3.图像增强：通过直方图均衡化、滤波等方法增强图像的对比度、亮度等特征。

4.图像分割：将图像分割成若干个区域或对象，以便更好地分析和处理图像。

5.特征提取：提取图像中的特征信息，如颜色、纹理、形状等，为图像识别和分类提供依据。

6.图像识别：利用机器学习、深度学习等算法对图像进行分类、识别和分析。

应用数字图像处理技术在各个领域都有广泛的应用，如医疗影像分析、无人驾驶、安防监控、智能交通等。

以下列举一些典型的应用场景：•医疗影像分析：利用数字图像处理技术分析医学影像，辅助医生进行疾病诊断和治疗。

•安防监控：通过视频监控系统、人脸识别技术等实现对安全领域的监控和警报。

•智能交通：通过交通监控系统、车辆识别技术等提高交通管理效率和道路安全。

未来发展数字图像处理技术在人工智能、物联网等新兴技术的推动下不断发展和创新，未来的发展方向主要包括以下几个方面：1.深度学习在图像处理中的应用：深度学习技术在图像分类、目标检测等方面取得重大突破，将在数字图像处理领域得到更广泛的应用。

2.虚拟现实与增强现实：数字图像处理技术将与虚拟现实、增强现实技术结合，实现更加沉浸式的用户体验。

数字拓扑在图像分析中的应用数字拓扑学是拓扑学在数字空间中的一个分支，其主要研究数字图像中图元之间的连接关系，以及空间中的连通性、边界和区域等性质。

数字拓扑学在图像分析中有着广泛的应用，能够帮助我们更好地理解和处理图像信息。

数字拓扑学的基本概念包括像素、邻域和连接性等。

在数字图像中，图像被分割成一个个的像素点，每个像素点都有一个固定的位置和数值。

通过定义不同的邻域结构，可以确定像素点之间的关系，进而分析图像的特征和形状。

数字图像处理中常用的连接性概念包括4-邻域连接和8-邻域连接。

在4-邻域连接中，两个像素点被认为是相邻的当且仅当它们在图像中上下左右相邻；而在8-邻域连接中，两个像素点除了上下左右相邻外，还包括对角相邻。

通过定义不同的连接性，可以实现对图像中不同特征的提取和分析。

在图像分析中，数字拓扑学可以帮助我们实现图像的分割、特征提取和形状分析等任务。

通过建立适当的连接关系和邻域结构，可以对图像进行分割，将图像分成不同的区域和对象。

通过计算区域的各种拓扑特征，如孔洞数、欧拉数等，可以有效地描述图像的形状和结构。

数字拓扑学还可以应用于图像的模式识别和匹配任务中。

通过提取图像的拓扑特征和连接关系，可以实现对图像的分类、识别和匹配。

例如，可以利用图像中对象之间的连接性和邻域关系，对图像进行识别和分类。

数字拓扑学在图像处理领域的应用还包括形态学分析、纹理分析、轮廓提取、图像重建等领域。

通过将数字拓扑学方法与图像处理技术相结合，可以实现对图像信息的更全面、准确的分析和处理。

总的来说，数字拓扑学在图像分析中的应用相当广泛，为我们理解和处理图像信息提供了重要的方法和工具。

随着图像处理技术的不断发展和完善，数字拓扑学将发挥越来越重要的作用，在各个领域都将有更多的应用和发展前景。

数字图像的处理与分析数字图像处理与分析是计算机视觉领域中的重要基础环节。

数字图像处理与分析包括图像增强、图像压缩、图像滤波、图像分割、图像识别、图像复原等多个方面。

本文将从这些方面进行深入探讨。

一、图像增强图像增强是指对图像进行强调、突出、增加对比度等的操作。

图像增强主要针对低对比度、可识别度低的图像进行处理，目的在于提升图像的质量和清晰度。

图像增强方法分为两大类：基于空间域的增强和基于频域的增强。

基于空间域的增强是由图像的像素点进行操作产生的，包括常用的直方图均衡化、图像平滑和锐化等。

而基于频域的增强是利用傅里叶变换的方法进行处理，分为高通滤波和低通滤波两种。

二、图像压缩图像压缩是指对图像进行无损或有损的压缩操作，以减小其存储或传输的大小。

基于无损压缩的方法有Huffman编码、LZW编码、算术编码等；而基于有损压缩的方法有JPEG、MPEG等。

三、图像滤波图像滤波是指对图像进行平滑、锐化、去噪等操作，以改善图像质量。

常用的图像滤波方法包括中值滤波、高斯滤波、均值滤波、边缘保护滤波、非线性滤波等。

四、图像分割图像分割是将图像中的目标分离出来或将其分为若干个区域的过程。

图像分割方法主要包括基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。

常用的图像分割算法有K-均值算法、Watershed算法、基于边缘的分割算法等。

五、图像识别图像识别是指对图像进行自动化分析和识别，以达到自动化处理的目的。

图像识别在许多领域中有广泛的应用，如人脸识别、车牌识别、文字识别等。

常用的图像识别算法有SVM、CNN、神经网络等。

六、图像复原图像复原是指对损坏的图像进行恢复和重建的过程。

图像损坏的原因有多种，如模糊、噪声、失真等。

图像复原方法主要包括基于模板的方法、基于反卷积的方法、基于小波变换的方法等。

综上所述，数字图像的处理与分析是计算机视觉领域的基础环节，其应用范围广泛，包括工业、医疗、交通等众多领域。

随着人工智能和机器学习的发展，数字图像处理与分析在未来将会有更加广阔的应用前景。

图像的数据分析在当今数字化的时代，图像数据无处不在。

从我们日常拍摄的照片、社交媒体上分享的图片，到医疗领域的 X 光片、卫星拍摄的地球影像等等，图像已经成为了一种重要的信息载体。

而对这些图像进行数据分析，则成为了从海量图像中提取有价值信息的关键手段。

图像数据分析究竟是什么呢？简单来说，它是通过一系列的技术和方法，对图像中的内容进行理解、提取和处理，以获取有用的信息和知识。

这可不像我们用眼睛看图片那么简单，而是涉及到复杂的数学、统计学和计算机科学的知识。

要进行图像数据分析，首先得获取图像数据。

这些数据的来源非常广泛，比如数码相机、扫描仪、监控摄像头等等。

获取到的图像可能是各种各样的格式，像 JPEG、PNG 等。

接下来，就是对这些图像进行预处理。

这一步就像是给图像“梳妆打扮”，让它更适合后续的分析。

预处理可能包括调整图像的大小、亮度、对比度，去除噪声，裁剪等等。

在处理图像数据时，特征提取是非常关键的一步。

就好比我们要了解一个人，会先关注他的一些显著特征，比如眼睛、鼻子、嘴巴的形状等。

对于图像来说，也有很多特征可以提取，比如颜色、纹理、形状、边缘等等。

通过提取这些特征，我们可以把复杂的图像转化为一些可量化的数据，从而更容易进行分析和处理。

比如说，在人脸识别中，我们会提取眼睛、鼻子、嘴巴等器官的位置和形状特征，以及面部的轮廓特征。

在医学图像分析中，医生可能会关注病变区域的形状、大小、灰度值等特征，来判断病情的严重程度。

图像分类是图像数据分析中的一个重要应用。

它的目的是将图像按照一定的类别进行划分。

比如，我们可以把图像分为人物、风景、动物等等类别。

为了实现图像分类，我们通常会使用机器学习算法，比如支持向量机、决策树、神经网络等。

这些算法会学习不同类别的图像特征，然后根据新输入的图像特征来判断它属于哪个类别。

除了分类，图像检测也是很常见的应用。

图像检测的任务是在图像中找出特定的目标物体，并确定它们的位置和大小。

姓名：朱慧娟班级：电子二班学号：410109060325实验2 图像频谱分析一、实验目的1、了解图像变换的意义和手段。

2、熟悉及掌握图像的变换原理及性质，实现图像的傅里叶变换。

二、实验内容1、分别显示图像Bridge.bmp、cameraman.tif（自带图像）、blood.tif及其频谱，观察图像频谱的特点。

2、生成一幅图像，图像中背景黑色，目标为一亮条；平移亮条，观察其频谱的变化。

3、对lena.bmp图像进行旋转，显示原始图像与旋转后图像，及其傅里叶频谱，分析旋转前、后傅里叶频谱的对应关系。

三、实验程序及结果1.1 实验程序clear; %清除以前实验变量a=imread('e:\ZHJ\Bridge.bmp'); %读入图像Bridge.bmp，并记为ab=imread('cameraman.tif'); %读入图像cameraman.tif，并记为bc=imread('e:\ZHJ\blood.tif'); %读入图像blood.tif，并记为cd=fft2(a); %对图像a进行傅里叶变换，并记为de=fftshift(d); %将变换后图像频谱中心从矩阵的原点移动到矩阵的中心，并记为e A=abs(e); %对e取绝对值，及得到图像a的幅度谱，并记为AB=log(1+A); %对幅度谱A取对数，并记为Bf=fft2(b); %对图像b进行傅里叶变换，并记为fg=fftshift(f); %将变换后图像频谱中心从矩阵的原点移动到矩阵的中心，并记为g C=abs(g); %对g取绝对值，及得到图像b的幅度谱，并记为CD=log(1+C); %对幅度谱C取对数，并记为Dh=fft2(c); %对图像c进行傅里叶变换，并记为hi=fftshift(h); %将变换后图像频谱中心从矩阵的原点移动到矩阵的中心，并记为i E=abs(i); %对i取绝对值，及得到图像c的幅度谱，并记为EF=log(1+E); %对幅度谱E取对数，并记为Ffigure(1); %建立图表1subplot(2,1,1); %将图表1分成两部分，第一部分imshow(a); %显示图像atitle('Bridge.bmp'); %给图像a加标题‘Bridge.bmp’subplot(2,1,2); %将图表1分成两部分，第二部分imshow(B,[]); %显示B即图像a的频谱图title('Bridge.bmp频谱图'); %给图像B加标题‘Bridge.bmp频谱图’figure(2); %建立图表2subplot(2,1,1); %将图表2分成两部分，第一部分imshow(b); %显示图像btitle('cameraman.tif'); %给图像b加标题‘cameraman.tif’subplot(2,1,2); %将图表2分成两部分，第二部分imshow(D,[]); %显示D即图像b的频谱图title('cameraman.tif频谱图'); %给图像D加标题‘cameraman.tif频谱图’figure(3); %建立图表3subplot(2,1,1); %将图表3分成两部分，第一部分imshow(c); %显示图像ctitle('blood.tif'); %给图像c加标题‘blood.tif’subplot(2,1,2); %将图表3分成两部分，第二部分imshow(F,[]); %显示F即图像c的频谱图title('blood.tif频谱图'); %给图像F加标题‘blood.tif频谱图’1.2 实验结果2.1 实验程序clear; %清除以前实验变量A= zeros(256,256); %建立行列都是256的0矩阵，即建立黑色图，并记为AA(10:20,:)=256; %矩阵A中第十到二十行数据改为256，即在黑色图像上加上亮条纹B=circshift(A,[50, 0]); %将矩阵A行向移动50行，得到新矩阵记为Ba=fft2(A); %对矩阵A进行傅里叶变换，并记为ab=fftshift(a); %将变换后图像频谱中心从矩阵的原点移动到矩阵的中心，并记为b M=abs(b); %对b取绝对值，及得到矩阵A的幅度谱，并记为MN=log(1+M); %对幅度谱M取对数，并记为Nc=fft2(B); %对矩阵B进行傅里叶变换，并记为cd=fftshift(c); %将变换后图像频谱中心从矩阵的原点移动到矩阵的中心，并记为d S=abs(d); %对d取绝对值，及得到矩阵B的幅度谱，并记为ST=log(1+S); %对幅度谱S取对数，并记为Tfigure; %建立图表subplot(2,2,1); %将图表分成四部分，第一部分imshow(A); %显示图像Atitle('原图像'); %给所显示图像加标题‘原图像’subplot(2,2,2); %将图表分成四部分，第二部分imshow(B); %显示图像Btitle('平移后图像'); %给所显示图像加标题‘平移后图像’subplot(2,2,3); %将图表分成四部分，第三部分imshow(N,[]); %显示图像A的频谱图title('原图像频谱图'); %给所显示图像加标题‘原图像频谱图’subplot(2,2,4); %将图表分成四部分，第四部分imshow(T,[]); %显示图像B的频谱图title('平移后图像频谱图'); %给所显示图像加标题‘平移后图像频谱图’2.2 实验结果3.1 实验程序clear; %清除以前实验变量a=imread('e:\ZHJ\lena.bmp'); %读入图像lena.bmp，并记为ab=imrotate(a,-45); %将图像a顺时针旋转45度c=fft2(a); %对图像a进行傅里叶变换，并记为cd=fftshift(c); %将变换后图像频谱中心从矩阵的原点移动到矩阵的中心，并记为d A=abs(d); %对d取绝对值，及得到图像a的幅度谱，并记为AB=log(1+A); %对幅度谱A取对数，并记为Be=fft2(b); %对图像b进行傅里叶变换，并记为ef=fftshift(e); %将变换后图像频谱中心从矩阵的原点移动到矩阵的中心，并记为f C=abs(f); %对f取绝对值，及得到图像b的幅度谱，并记为CD=log(1+C); %对幅度谱C取对数，并记为Dfigure; %建立图表subplot(2,2,1); %将图表分成四部分，第一部分imshow(a); %显示图像atitle('原图像'); %给所显示图像加标题‘原图像’subplot(2,2,2); %将图表分成四部分，第二部分imshow(b); %显示图像btitle('旋转后图像'); %给所显示图像加标题‘旋转后图像’subplot(2,2,3); %将图表分成四部分，第三部分imshow(B,[]); %显示图像a的频谱图title('原图像频谱图'); %给所显示图像加标题‘原图像频谱图’subplot(2,2,4); %将图表分成四部分，第四部分imshow(D,[]); %显示图像b的频谱图title('旋转后平移后图像频谱图'); %给所显示图像加标题‘旋转后平移后图像频谱图’3.2 实验结果四、思考题1．图像频谱有哪些特点？答：频谱图，四个角对应低频成分，中央部分对应高频成分；图像亮条的平移影响频谱的分布，但当频谱搬移到中心时，图像亮条的平移后频谱图是相同的。