1 实验一所需图像 2、 实验原理 如果 ( ) uF的频率变量vu, 个移动了00,vu距离, 则傅里叶变换对有下面的形式: ()()() N/vyuxjevuFyyxxf2π0000,,-+−⇔− (4.33) 因此, 傅里叶变换的平移性质表明了函数与一个指数相乘等于将变换后的空域中心 (如式 (4.33) 移到新的位置, 从(4.33) 还...
所有图像的频率构成都认为是这样的,那么不同的就是一幅图的振幅与相位了(振幅与相位此时同样是一个网格矩阵),也就是说你在opencv或者matlab下对图像进行傅里叶变换后其实是可以得到图像的振幅图与相位图的,而想把图像从频域空间恢复到时域空间,必须要同时有图像的振幅图与相位图才可以,缺少一个就恢复的不完整。
编程练习8-1图像的傅里叶变换 机器视觉系统在制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等行业均有着广泛应用。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉。同时,在大批量重复性工业生产过
对一幅图像进行旋转,显示原始图像与处理后图像,分别对其进行傅里叶变换,显示变换后结果,分析原图的傅里叶谱与旋转后傅里叶频谱的对应关系。s=imread('f:\1.jpg
实验1图像的傅里叶变换一平移性质 第四章实验指导(Experiment guidance) 实验1图像的傅里叶变换一(平移性质) 1、实验内容 对图4.1(a)进行平移,观察原图的傅里叶谱与平移后的傅里叶谱的对应关系。 (a)原图像 (b)沿X轴平移图像 (c)沿Y轴平移图像 图4.1 实验一所需图像 2、实验原理 如果 F u u v , ...
(M,N) 4 4.3 图像的傅里叶频谱特性分析 1、图像傅里叶频谱关于(M/2,N/2)的对称性同理,对于v = 0:当u = 0时:当u = 1时: 当u = 2时:┆┆ F(0,0) | F(M, N) | F(1,0) | F(M 1, N)| F(2,0) | F(M 2, N) | 当u = M/2时:F(M / 2,0) ...
(sfftI1); %取傅立叶变换的实部 II1=imag(sfftI1); %取傅立叶变换的虚部 A1=sqrt(RR1.^2+II1.^2); %计算频谱幅值 a1=(A1-min(min(A1)))/(max(max(A1))-min(min(A1)))*225;%归一化 figure(2); imshow(a1); %显示原图像的频谱 image=ifftshift(a1); image3=real(image); figure(3)...
二维图像的傅里叶变换可以用以下数学公式表达。 式中f是空间域(spatial domain)值,F是频域(frequency domain)值。 转换之后的频域值是复数,因此,显示傅里叶变换之后的结果需要使用实数图像(real image)加虚数图像(complex image),或者幅度图像(magitude image) 加相位图像(phase image)的形式。在实际的图像处理过程...
实验结果符合傅立叶变换平 移性质,即函数与一个指数相乘等于将变换后的空域中心移到新的位置,而且对 ( ) y x f , 的平 移将不改变频谱的幅值。 5、思考题 将一幅图分别进行X 轴与Y 轴上的平移,所得的傅里叶谱与原图像的傅里叶谱有什么 变化,请说明理由。 实验2 图像的傅里叶变换二(旋转性质) 1...
编程练习8-1图像的傅里叶变换(上) 机器视觉系统在制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等行业均有着广泛应用。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉。同时,在大批量重复性工业