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。