数字图像处理---Lecture4---傅里叶变换

图像处理之傅⾥叶变换图像处理之傅⾥叶变换⼀、傅⾥叶变换傅⾥叶变换的作⽤：⾼频：变化剧烈的灰度分量，例如边界低频：变化缓慢的灰度分量，例如⼀⽚⼤海滤波：低通滤波器：只保留低频，会使得图像模糊⾼通滤波器：只保留⾼频，会使得图像细节增强OpenCV:opencv中主要就是cv2.dft()和cv2.idft()，输⼊图像需要先转换成np.float32 格式。

得到的结果中频率为0的部分会在左上⾓，通常要转换到中⼼位置，可以通过shift变换来实现。

cv2.dft()返回的结果是双通道的（实部，虚部），通常还需要转换成图像格式才能展⽰（0,255）。

import numpy as npimport cv2from matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('lena.jpg',0)img_float32 = np.float32(img)dft = cv2.dft(img_float32, flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)dft_shift = np.fft.fftshift(dft)# 得到灰度图能表⽰的形式magnitude_spectrum = 20*np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:,:,0],dft_shift[:,:,1]))plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray')plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(122),plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap = 'gray')plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()import numpy as npimport cv2from matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('lena.jpg',0)img_float32 = np.float32(img)dft = cv2.dft(img_float32, flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) #时域转换到频域dft_shift = np.fft.fftshift(dft) #将低频部分拉到中⼼处rows, cols = img.shapecrow, ccol = int(rows/2) , int(cols/2) #确定掩膜的中⼼位置坐标# 低通滤波mask = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8)mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1# IDFTfshift = dft_shift*mask #去掉⾼频部分，只显⽰低频部分f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift) #将低频部分从中⼼点处还原img_back = cv2.idft(f_ishift) #从频域逆变换到时域img_back = cv2.magnitude(img_back[:,:,0],img_back[:,:,1]) #该函数通过实部和虚部⽤来计算⼆维⽮量的幅值plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray')plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(122),plt.imshow(img_back, cmap = 'gray')plt.title('Result'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()img = cv2.imread('lena.jpg',0)img_float32 = np.float32(img)dft = cv2.dft(img_float32, flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) dft_shift = np.fft.fftshift(dft)rows, cols = img.shapecrow, ccol = int(rows/2) , int(cols/2) # 中⼼位置# ⾼通滤波mask = np.ones((rows, cols, 2), np.uint8)mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 0# IDFTfshift = dft_shift*maskf_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)img_back = cv2.idft(f_ishift)img_back = cv2.magnitude(img_back[:,:,0],img_back[:,:,1]) plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray')plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(122),plt.imshow(img_back, cmap = 'gray')plt.title('Result'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()。

数字像处理中的离散傅里叶变换数字图像处理中的离散傅里叶变换数字图像处理是指利用计算机或其他数字设备对图像进行处理、分析和改良的过程。

而数字信号处理中的离散傅里叶变换是一种常用的图像处理工具，它能将图像从时域转换到频域，分析图像的频谱特征，从而实现一系列的图像处理操作。

本文将介绍数字图像处理中的离散傅里叶变换原理、应用以及一些常见的变换方法。

一、离散傅里叶变换的原理离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）是对离散信号进行频域分析的一种数学工具。

离散傅里叶变换可以将一个长度为N的离散序列变换成一个长度为N的频谱序列。

其离散傅里叶变换的数学表达式如下：X(k) = Σ(x(n)*e^(-j2πkn/N)) (n=0,1,...,N-1; k=0,1,...,N-1)其中，X(k)为频谱序列，x(n)为原始信号序列，e为自然对数的底，j为虚数单位。

离散傅里叶变换可以将时域上的图像转换为频域上的频谱图，进而分析图像的频谱特征。

二、离散傅里叶变换的应用离散傅里叶变换在数字图像处理中有广泛的应用，主要包括以下几个方面：1. 图像滤波：通过离散傅里叶变换可以实现图像频域上的滤波操作，对图像进行降噪、增强边缘等处理。

例如，可以利用傅里叶变换将图像转换到频谱域，通过频谱的阈值处理去除高频噪声，然后再将图像转换回时域。

2. 图像压缩：离散傅里叶变换常被用于图像数据的压缩。

通过将图像转换到频域，可以利用频域的统计特性进行数据的压缩。

例如，可以通过选择合适的频率分量进行舍弃或者量化，以减少图像数据的存储空间。

3. 图像识别：离散傅里叶变换可以提取图像的频谱特征，用于图像识别和模式匹配。

例如，可以通过傅里叶变换得到图像的频谱图，并提取频谱的主要特征进行分类和识别。

4. 彩色图像处理：离散傅里叶变换可用于彩色图像处理。

可以将彩色图像的每个通道分别进行离散傅里叶变换，然后进行频域上的处理操作，最后再将变换后的通道合成为最终的彩色图像。

数字图像处理中的快速傅里叶变换算法数字图像处理是一门非常重要的学科，它主要关注如何对数字图像进行处理和分析。

在数字图像处理中，傅里叶变换是一种非常重要的工具，在很多领域都有广泛的应用。

特别是在数字信号处理和图像处理领域，傅里叶变换是一种重要的工具，它可以将时域信号转化成频域信号，进行频域分析和处理，帮助我们从中获取更多的信息。

在数字图像处理中，快速傅里叶变换算法是一种非常重要的算法，它拥有很高的计算效率和精度，被广泛应用于数字图像处理中。

一、傅里叶变换傅里叶变换是数学中的一种重要的工具，它可以将任意一个函数分解为一系列正弦波的加权和。

在数字图像处理中，傅里叶变换可以将图像表示为一个二维函数，其中每个分量代表着不同的频率。

通过傅里叶变换，我们可以了解图像中不同颜色和亮度的分布状况，从而帮助我们更好地进行图像处理和分析。

二、快速傅里叶变换算法快速傅里叶变换算法是对传统傅里叶变换进行优化得到的一种算法。

传统的傅里叶变换算法计算复杂度很高，需要进行许多乘法和加法运算，运算时间很长，难以满足实时处理的要求。

为了解决这个问题，人们开发出了快速傅里叶变换算法，它可以有效地缩短傅里叶变换的运算时间，提高计算效率。

快速傅里叶变换算法的基本思想是将傅里叶变换的计算分解为多个较小的傅里叶变换，从而实现快速计算。

这样就可以通过迭代的方式，逐步将傅里叶变换的计算分解为多个较小的傅里叶变换，从而获得更高的计算效率。

快速傅里叶变换算法一般采用分治的思想，将二维傅里叶变换分解为两个一维傅里叶变换，从而实现二维傅里叶变换的计算。

三、应用领域快速傅里叶变换算法被广泛应用于数字图像处理领域。

在图像去噪、图像压缩、图像增强、图像分割等领域，傅里叶变换都有着很广泛的应用。

特别是在数字信号处理和通信领域，傅里叶变换被广泛应用于信号的频域分析和处理，帮助我们了解信号的频域特性和频谱分布状况，从而更好地进行信号处理和分析。

四、总结快速傅里叶变换算法是数字图像处理中非常重要的一种算法，它可以快速、高效地实现傅里叶变换的计算，提升计算效率，满足实时处理的要求。

傅里叶变换与数字图像处理(2012-05-24 20:06:24)转载▼标签：it傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦和/余弦和的形式。

傅里叶变换是数字图像处理技术的基础，其通过在时域和频域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析。

一维傅里叶变换及其反变换单变量连续函数，f(x)的傅里叶变换F(u)定义为等式：u=0，1，2，…，M一1同样，给出F(u)，能用反DFT来获得原函数：其中，u=0，1，2，…，M一1。

因此，我们看到傅里叶变换的每项[即对于每个u 值，F(u)的值由f(x)函数所有值的和组成。

f(x)的值则与各种频率的正弦值和余弦值相乘。

F(u)值的范围覆盖的域(u的值)称为频率域，因为u决定了变换的频率成分(x 也作用于频率，但它们相加，对每个u值有相同的贡献)。

F(u)的M项中的每一个被称为变换的频率分量。

使用术语“频率域”和“频率成分”与“时间域”和“时间成分”没有差别，如果x是一个时间变量，可以用它来表示f(x)的域和值。

二维DFT及其反变换一维离散傅里叶变换及其反变换向二维扩展是简单明了的。

一个图像尺寸为M×N 的函数f(x，y)的离散傅里叶变换由以下等式给出：像在一维中的情形一样，此表达式必须对u值(u=0，1，2，…，M-1)和v值(v=0，1，2，…，N-1)计算。

同样，给出F(u,v)，可以通过反傅里叶变换获得，f(x，y)，由表达式给出：其中，x=0，1，2，…，M-1，y=0，1，2，…，N-1。

变量u和v是变换或频率变量，x和y是空间或图像变量。

正如在一维中的情形那样，常量1／MN的位置并不重要，有时它在反变换之前。

其他时候，它被分为两个相等的常数1/根号MN，分别乘在变换和反变换的式子前。

定义傅里叶谱、相角和频率谱：并且其功率谱为：其中，R(u,v)和I(u,v)分别是F(u,v)的实部和虚部。

通常在进行傅里叶变换之前用(-1)x+y乘以输入的图像函数。

图像处理技术中的傅里叶变换原理与应用傅里叶变换是一种重要的数学工具，被广泛应用于图像处理领域。

图像处理技术中的傅里叶变换可以将图像从空域转换到频域，从而实现图像的频谱分析、滤波、图像增强等操作。

本文将详细介绍傅里叶变换的原理以及在图像处理中的应用。

傅里叶变换的原理傅里叶变换是基于信号的频谱分析理论，它可以将一个函数在时域上的表示变为在频域上的表示。

在图像处理中，我们可以将图像看作二维函数，将图像灰度值作为函数的值。

傅里叶变换可以将图像从空域转换到频域，通过分析图像的频谱，我们可以获取到图像中各个频率成分的信息。

傅里叶变换通过将图像分解为一系列正弦和余弦函数的和，来描述图像中的各个频率成分。

它的数学形式可以表示为以下公式：F(u, v) = ∫∫ f(x, y) * e^(-j2π(ux+vy)) dx dy其中，F(u, v)为频域中的函数，f(x, y)为空域中的函数。

傅里叶变换将函数f(x, y)转换为了频域中的函数F(u, v)。

傅里叶变换的应用图像的频域分析：通过对图像进行傅里叶变换，我们可以将图像从空域转换到频域，得到图像的频谱信息。

通过分析图像的频谱，我们可以了解图像中各个频率成分的强弱，从而对图像进行分析和处理。

例如，我们可以通过频谱分析来检测图像中的噪声，并对其进行滤波处理。

图像的滤波处理：傅里叶变换可以对图像进行频域滤波，从而实现图像的去噪、增强等操作。

频域滤波是通过对图像的频谱进行操作，再进行逆变换得到处理后的图像。

通过选择合适的滤波器函数，我们可以实现不同的滤波效果。

例如，利用傅里叶变换可以实现低通滤波，通过去除图像中的高频成分来实现图像的模糊效果。

图像的压缩：傅里叶变换在图像压缩中也有着重要的应用。

通过对图像进行傅里叶变换，我们可以将图像的能量集中在频域的少数主要频率上，从而实现对图像的压缩。

在傅里叶变换后，我们可以对频域系数进行量化和编码，以减小数据量。

在解码时，通过傅里叶逆变换可以将压缩后的数据还原为原始图像。

图像处理技术中的傅里叶变换方法介绍傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的方法，图像处理中广泛应用的一种数学工具。

傅里叶变换将图像转换为频域信号，使我们能够观察和分析图像中不同频率的成分。

在图像处理领域，傅里叶变换常用于图像的滤波、去噪、增强等任务。

本文将介绍傅里叶变换的原理和在图像处理中的应用。

让我们了解一下傅里叶变换的原理。

傅里叶变换基于傅里叶级数展开的思想，将函数分解成一组正弦和余弦函数的和。

对于一维信号，傅里叶变换可以表示为以下公式：F(u) = ∫ f(x) * e^(-2πiux) dx其中，F(u)表示信号在频域中的复数表示，f(x)表示输入信号在时域中的复数表示，u表示频率，i为虚数单位。

在图像处理中，傅里叶变换可以应用于二维信号，即图像。

图像可以通过对其在两个方向上进行傅里叶变换，得到其在频率域上的表示。

图像的傅里叶变换可以表示为以下公式：F(u,v) = ∬ f(x,y) * e^(-2πi(ux+vy)) dx dy其中，F(u,v)表示图像在频率域中的复数表示，f(x,y)表示输入图像在空域中的灰度值，u和v表示频率，i为虚数单位。

在图像处理中，我们经常使用的是傅里叶变换的逆变换，即将图像从频域转换回空域。

逆傅里叶变换可以表示为以下公式：f(x,y) = ∬ F(u,v) * e^(2πi(ux+vy)) du dv通过逆傅里叶变换，我们可以将对图像进行频域操作后的图像恢复到原始的空域。

在图像处理中，傅里叶变换有着广泛的应用。

其中之一是频域滤波。

通过将图像转换到频域，在频域中对图像进行滤波操作，可以实现一些空域中难以实现的效果。

傅里叶变换后的频域图像中较低频率成分代表图像的平滑部分，较高频率成分代表图像的细节和边缘。

通过选择不同的滤波器，在频域中滤除或增强不同频率的成分，可以实现图像的模糊、锐化、边缘检测等效果。

傅里叶变换还可以用于图像的压缩和去噪。

在图像压缩中，通过对图像进行傅里叶变换，并保留较低频率成分来实现图像的压缩。

数字图像处理的傅里叶变换数字图像处理的傅里叶变换1.课程设计目的和意义(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)热练掌握FFT的方法反应用(4)通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅里叶变换通过本次课程设计，掌握如何学习一门语言，如何进行资料查阅搜集，如何自己解决问题等方法，养成良好的学习习惯。

扩展理论知识，培养综合设计能力。

2.课程设计内容(1)熟悉并掌握傅立叶变换(2)了解傅立叶变换在图像处理中的应用(3)通过实验了解二维频谱的分布特点(4)用MATLAB实现傅立叶变换仿真3.课程设计背景与基本原理傅里叶变换是可分离和正交变换中的一个特例，对图像的傅里叶变换将图像从图像空间变换到频率空间，从而可利用傅里叶频谱特性进行图像处理。

从20世纪60年代傅里叶变换的快速算法提出来以后，傅里叶变换在信号处理和图像处理中都得到了广泛的使用。

3.1课程设计背景数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。

是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。

3.2傅里叶变换(1)应用傅里叶变换进行数字图像处理数字图像处理（digital image processing）是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。

20世纪20年代，图像处理首次得到应用。

20世纪60年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。

60年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个新兴的学科。

利用数字图像处理主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。

数字图像处理主要研究以下内容：傅立叶变换、小波变换等各种图像变换；对图像进行编码和压缩；采用各种方法对图像进行复原和增强；对图像进行分割、描述和识别等。

figure,imshow(abs(iJP)*100);title('相应的傅里叶反变换');B)利用MATLAB软件实现数字图像傅立叶变换的程序B=imread('M.JPG');I=rgb2gray(B);imshow(I);fftI=fft2(I);sfftI=fftshift(fftI);RR=real(sfftI);II=imag(sfftI);A=sqrt(RR.^2+II.^2);A=(A-min(min(A)))/(max(max(A))-min(min(A)))*225;figure;imshow(A);C)绘制一个二值图像矩阵,并将其傅立叶函数可视化f=zeros(30,30);f(5:24:13:17)=1;imshow(f,'notruesize')F=fft2(f);F2=log(abs(F));figure,imshow(F2,[-1 5],'notruesize');colormap(jet);F=fft2(f,256,256);figure,imshow(log(abs(F)),[-1 5],'notruesize');colormap(jet);F2=fftshift(F);figure,imshow(log(abs(F2)),[-1 5],'notruesize');colormap(jet);1.离散余弦变换A)使用dct2对图像‘N.jpg’进行DCT变换。

RGB=imread('N.jpg');imshow(RGB)I=rgb2gray(RGB);figure,imshow(I)J=dct2(I);figure,imshow(log(abs(J)),[]),colormap(jet(64));colorbar;B)将上述DCT变换结果中绝对值小于10的系数舍弃，使用idct2重构图像并与原图像比较。