快速傅里葉變換原理及其應(yīng)用(編輯修改稿)
2024-07-14 03:33 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 t,z)。xlabel(39。時間/s39。)。ylabel(39。振幅39。)。title(39。濾波后時域圖39。)。subplot(2,2,4)。plot(f,abs(fft(z)))。xlabel(39。頻率/Hz39。)。ylabel(39。振幅39。)。title(39。濾波后頻域圖39。)。在matlab中運行后，實驗結(jié)果如圖：例二：（一）對原圖像進行傅立葉變換，實驗結(jié)果如圖1： 圖1 分析：圖像顯示了原圖像及其傅立葉頻譜。觀察傅立葉譜中心對稱，在此圖像進行傅立葉變換的計算之前被乘以，以此增強了灰度級細節(jié)。 （二），實驗結(jié)果如圖2：圖2 分析：圖像顯示了原圖像和其彩色圖像傅立葉頻譜。可以看出圖像的頻率分布是以原點為圓心，對稱分布的。變換之后的圖像在原點平移之前四角是低頻，最亮，平移之后中間部分是低頻，最亮，亮度大說明低頻的能量大（幅角比較大）（三），實驗結(jié)果如圖3: 圖3 分析：二維DCT變換后的頻譜圖亮點在左上角。利用Matlab語言編寫的數(shù)字圖像處理的例程如下：%傅立葉變換Matlab圖像的DFTclc。figure(1)。load imdemos saturn2。imshow(saturn2)。title(39。原圖像39。)。figure(2)。S=fftshift(fft2(saturn2))。figure(2)。S=fftshift(fft2(saturn2))。imshow(log(abs(S)),[])。title(39。原圖像傅立葉頻譜39。)。%彩色圖像的傅立葉頻譜figure(1)。A=imread(39。39。)。B=rgb2gray(A)。imshow(B)。title(39。原圖像39。)。S=fftshift(fft2(B))。figure(2)。imshow(log(abs(S)),[])。title(39。彩色圖像的傅立葉頻譜39。)。%二維DCT變換RGB=imread(39。39。)。figure(1)。imshow(RGB)。title(39。彩色圖像39。)。GRAY
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