数字图像处理实验图像频谱分析.docx
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数字图像处理实验图像频谱分析.docx
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数字图像处理实验图像频谱分析
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a
b=imread('cameraman.tif'); %读入图像cameraman.tif,并记为b
c=imread('e:
\ZHJ\blood.tif'); %读入图像blood.tif,并记为c
d=fft2(a); %对图像a进行傅里叶变换,并记为d
e=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A
B=log(1+A); %对幅度谱A取对数,并记为B
f=fft2(b); %对图像b进行傅里叶变换,并记为f
g=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C
D=log(1+C); %对幅度谱C取对数,并记为D
h=fft2(c); %对图像c进行傅里叶变换,并记为h
i=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E
F=log(1+E); %对幅度谱E取对数,并记为F
figure
(1); %建立图表1
subplot(2,1,1); %将图表1分成两部分,第一部分
imshow(a); %显示图像a
title('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2
subplot(2,1,1); %将图表2分成两部分,第一部分
imshow(b); %显示图像b
title('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3
subplot(2,1,1); %将图表3分成两部分,第一部分
imshow(c); %显示图像c
title('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A
A(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B
a=fft2(A); %对矩阵A进行傅里叶变换,并记为a
b=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M
N=log(1+M); %对幅度谱M取对数,并记为N
c=fft2(B); %对矩阵B进行傅里叶变换,并记为c
d=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S
T=log(1+S); %对幅度谱S取对数,并记为T
figure; %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A
title('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B
title('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a
b=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c
d=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A
B=log(1+A); %对幅度谱A取对数,并记为B
e=fft2(b); %对图像b进行傅里叶变换,并记为e
f=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C
D=log(1+C); %对幅度谱C取对数,并记为D
figure; %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a
title('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b
title('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
4、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。
图像旋转,频谱也会旋转,并且角度相同。
频谱具有平移特性,可分离性。
2.图像的二维频谱在显示和处理时应注意什么?
答:
运用对数形式能增加显示细节。
为了便于分析使用fftshift函数将频谱的零频分量移至频谱的中心。
函数ifft2用于计算傅立叶反变换理论上逆变换结果应为实数实际ifft2输出结果有很小的虚数成分所以需在逆变换后提取结果的实部。
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- 关 键 词:
- 数字图像 处理 实验 图像 频谱 分析