二维图像傅里叶变换
二维傅里叶变换
C数n是中频，率只v包的含复0函，±数ν ，, ±称2ν为,L频率函等数频，率由分于量周，频期率函
的取值是离散的，所以周期函数只有离散谱。没 有连续谱。
2
是离散求和的形式,表明:
一个随时间或空间变化的周期函数（信号）f(x),可 以看作是许多具有不同频率的基元简谐波信号的叠 加。各简谐波分量的频率为u，u=nu, 是离散的; 取 值为0, ±u, ± 2u, ± 3u,… ; u=0为直流分量， ±u 为基频，其余为高次谐波分量。
⎫ ⎪ ⎪
∫ an
=
2 τ
τ 0
f
(t)
cos
2π
nν
tdt
⎪ ⎬
⎪
∫ bn
=
2 τ
τ 0
f
(t
)
sin
2π
nν
tdt
⎪ ⎪⎭
1
周期函数也可以展开成指数傅里叶级数形式
∞
f (t) = ∑ Cn exp( j2π nν t) n=−∞
∫ Cn
=
1 τ
τ f (t) exp(− j2π nν t)dt， n=0,±1,± 2,L
13
∞∞
f (x, y) = ∫ ∫ F (u, v) exp[ j2π (ux + vy)]dudv
−∞ −∞
x = r cosθ , y = r sinθ
u = ρ cosϕ, v = ρ sinϕ
∞ 2π
f (r cosθ , r sinθ ) = ∫ ∫ F (ρ cosϕ, ρ sinϕ) exp[ j2π (ρr cosθ cosϕ + ρr sinθ sinϕ)]ρdρdϕ 0 0 ∞ 2π
F (ρ cosϕ, ρ sinϕ) = ∫ ∫ f (r cosθ , r sinθ ) exp[− j2πρr cos(θ −ϕ)]rdrdθ
图像的二维傅里叶变换
图像傅立叶变换（二维傅立叶变换fourier, 二维DFT, 2d-fft）的原理和物理意义图像傅立叶变换图像的傅立叶变换，原始图像由N行N列构成，N必须是基2的，把这个N*N个包含图像的点称为实部，另外还需要N*N个点称为虚部，因为FFT是基于复数的，如下图所示：计算图像傅立叶变换的过程很简单：首先对每一行做一维FFT，然后对每一列做一维FFT。
具体来说，先对第0行的N个点做FFT（实部有值，虚部为0），将FFT输出的实部放回原来第0行的实部，FFT输出的虚部放回第0行的虚部，这样计算完全部行之后，图像的实部和虚部包含的是中间数据，然后用相同的办法进行列方向上的FFT变换，这样N*N的图像经过FFT得到一个N*N的频谱。
下面展示了一副图像的二维FFT变换：频域中可以包含负值，图像中灰色表示0，黑色表示负值，白色表示正值。
可以看到4个角上的黑色更黑，白色更白，表示其幅度更大，其实4个角上的系数表示的是图像的低频组成部分，而中心则是图像的高频组成部分。
除此以外，FFT的系数显得杂乱无章，基本看不出什么。
将上述直角坐标转换为极坐标的形式，稍微比较容易理解一点，幅度中4个角上白色的区域表示幅度较大，而相位中高频和低频基本看不出什么区别来。
上述以一种不同的方法展示了图像频谱，它将低频部分平移到了频谱的中心。
这个其实很好理解，因为经2D-FFT的信号是离散图像，其2D-FFT的输出就是周期信号，也就是将前面一张图周期性平铺，取了一张以低频为中心的图。
将原点放在中心有很多好处，比如更加直观更符合周期性的原理，但在这节中还是以未平移之前的图来解释。
行N/2和列N/2将频域分成四块。
对实部和幅度来说，右上角和左下角成镜像关系，左上角和右下角也是镜像关系；对虚部和相位来说，也是类似的，只是符号要取反，这种对称性和1维傅立叶变换是类似的，你可以往前看看。
为简单起见，先考虑4*4的像素，右边是其灰度值，对这些灰度值进行2维fft变换。
二维图像傅里叶变换
a 图
b 图的幅值谱重构图
由此更加说明相 位谱较幅值谱更能 影响图像的轮廓。
幅度和频率哪个
更能影响图像的形状呢 请看如下试验
先 准 备 两 张 图 片
a 图
b 图
a 图 的 幅 值 谱
b 图 的 幅 值 谱
b 图的相位谱
a 图的相位谱
图a的幅值谱 和图b的相位谱重 新组合
a 图 的 幅 值 谱
b 图 的 值谱与 a图的相位谱组合
a 图 的 相 位 谱
b 图 的 幅 值 谱
a 图的大体轮廓
由此可以说明相 位谱较幅值谱更能影 响图像的形状。通俗 的说，幅度决定图像 的强弱，相位决定图 像的频率。
先将幅值谱设为常数（这里 设为1），然后和图像原来的相 位谱结合，进行傅里叶反变换
a 图
a 图的相位谱重构图
再将相位谱设为常数（这里 设为1），然后和图像原来的幅 值谱结合，进行傅里叶反变换
二维图像傅里叶变换图像的二维傅里叶变换二维傅里叶变换二维离散傅里叶变换二维傅里叶变换公式matlab二维傅里叶变换二维快速傅里叶变换二维傅里叶变换加窗二维傅里叶变换的性质二维傅里叶变换性质
图像的傅里叶 变换是图像在空域和 频域之间的变换
. 二维傅 . 里叶变换可 以由两步一 维傅里叶变 换来实现
二维傅里叶变换
cos n1t
cos m1t
dt
T , 2 0,
T 2 T 2
sin
n1t
sin
m1t
dt
T , 2 0,
mn mn
mn mn
Information Optics
School of Physics & Material Science
1.3 二维傅里叶变换
第一章 线性系统分析
正交矢量空间和正交函数系
信号分解为正交函数分量的研究方法在系统理论中 占有重要的地位，其原理与矢量分解为正交矢量的概 念十分相似．
I 正交矢量空间 三维空间
A x0iˆ y0 ˆj z0kˆ
Information Optics
School of Physics & Material Science
• 二元函数 f (x, y) 的傅里叶变换(即傅里叶谱或
频谱)定义为
F(,) f (x, y) exp[ j2 (x y)]dxdy
• 其傅里叶逆变换定义为
f (x, y) F(,) exp[ j2 (x y)]dd
• 非周期函数可分解为连续频率的余弦分量的积分，
1.3 二维傅里叶变换
第一章 线性系统分析
n维空间
A c1V1 c2V2
其中
0,
Vm Vn m ,
cnVn
mn mn
Information Optics
ci
A Vi
i
School of Physics & Material Science
1.3 二维傅里叶变换
二维dft变换编程
二维dft变换编程1.引言1.1 概述概述部分的内容引言部分将介绍二维DFT变换的基本概念和其在图像处理中的重要性。
随着数字图像处理的广泛应用，对图像进行频谱分析已经变得不可或缺。
二维快速傅里叶变换（DFT）是一种常用的技术，用于将图像从空域转换到频域，并可用于各种图像处理任务，例如滤波、图像增强和图像压缩等。
在数字图像中，图像的像素被组织成一个二维矩阵，其中每个元素代表图像的亮度或颜色信息。
通过对这个二维矩阵进行二维DFT变换，我们可以将图像的信息从空间域转换到频率域。
频率域表示了图像中各种频率成分的存在和强度，因此可以通过分析频域图像来获取有关原始图像的信息。
二维DFT变换的应用广泛。
在图像滤波方面，通过在频率域对图像进行滤波，可以实现各种滤波效果，例如去除噪声、增强轮廓和边缘检测等。
此外，二维DFT变换还可以用于图像增强，通过调整频域图像的幅度谱和相位谱，可以改善图像的质量和视觉效果。
另外，二维DFT变换在图像压缩和数据压缩领域也有重要作用，通过把图像信息从空域转换到频域并利用频域的特性，可以实现对图像的高效压缩和储存。
本文将详细介绍二维DFT变换的原理和应用。
首先，我们将解释二维DFT变换的基本原理，包括其数学定义和计算方法。
然后，我们将探讨二维DFT变换在图像处理中的应用，包括滤波、增强和压缩等方面。
最后，我们将对本文进行总结，并展望未来关于二维DFT变换的研究方向。
本文旨在为读者提供关于二维DFT变换的全面概述，并希望能够帮助读者理解和应用二维DFT变换在图像处理中的重要性和实际意义。
通过掌握二维DFT变换的原理和应用，读者将能够更好地使用和开发基于频域的图像处理算法，从而提高图像处理的效果和质量。
1.2 文章结构文章结构部分应该包括以下内容：文章结构部分旨在介绍本文的组织结构和主要内容。
本文将按照以下顺序来进行叙述。
首先，引言部分将概述本文的目标和重要性，并简要介绍文章的结构。
接着，正文部分将详细讨论二维DFT变换的原理和应用。
图像的二维傅里叶变换频谱图特点研究
图像的⼆维傅⾥叶变换频谱图特点研究⼀、先放⼀些相关的结论：1、傅⾥叶变换的幅值称为傅⾥叶谱或频谱。
2、F(u)的零值位置与“盒状”函数的宽度W成反⽐。
3、卷积定理：空间域两个函数的卷积的傅⾥叶变换等于两个函数的傅⾥叶变换在频率域中的乘积。
f(t)*h(t) <=> H(u)F(u)4、采样定理：如果以超过函数最⾼频率的两倍的取样率来获得样本，连续的带限函数可以完全地从它的样本集来恢复。
5、严重的混淆甚⾄会产⽣完全的误解效果。
6、变化最慢的频率分量(u=v=0)与图像的平均灰度成正⽐。
直流项决定图像的平均灰度。
7、零平均表⽰存在负灰度，此时图像不是原图像的真实描述，因为所有负灰度为显⽰⽬的的都被修剪过。
8、对⾼通滤波器加⼀个⼩常数不会影响尖锐性，但是它的确能防⽌直流项的消除，并保留⾊调。
9、在频谱图中,中⼼部分（uv坐标系中点(0,0)附近）表⽰原图像中的低频部分。
10、如果原始图像具有⼗分明显的规律,例如将⼀个简单图样有规律的平移并填满整个图形,那么其频谱⼀般表现为坐标原点周围的⼀圈亮点。
11、将⼀张灰度图像反相，其频谱的“样式”不变。
（个⼈理解：反相只是将⿊⽩颠倒，但并不改变灰度变化处的对⽐度）12、如果频谱图中暗的点数更多，那么实际图像是⽐较柔和的（因为各点与邻域差异都不⼤，梯度相对较⼩）；反之，如果频谱图中亮的点数多，那么实际图像⼀定是尖锐的、边界分明且边界两边像素差异较⼤的。
13、⾼频分量解释信号的突变部分，⽽低频分量决定信号的整体形象。
所⽤的傅⾥叶变换的分析⼯具是Halcon，代码如下：read_image (Image, 'C:/Users/xiahui/Desktop/1.jpg')fft_image (Image, ImageFFT)⼆、不同图像的频谱图分析左边是原图，右边是经傅⾥叶变换之后的频谱图。
1、全⿊图——频谱图也全⿊（图像的分辨率是240*240）2、灰⾊图——频谱图中央有个单像素的⽩⾊的⼩正⽅形，坐标是（120,120），值是（30480,0）3、全⽩图——频谱图中央有个单像素的⽩⾊的⼩正⽅形，坐标是（120,120），值是（61200,0）4、在图中画⼀个圆——频谱图呈同⼼圆状，最中央（坐标120，120）的值为（3852.64,0），其他地⽅的值有正有负，趋势是越靠近中央值的绝对值越⼤。
图像的二维傅里叶变换和频谱==
图像的二维傅里叶变换和频谱==以下是为大家整理的图像的二维傅里叶变换和频谱==的相关范文，本文关键词为图像,二维,傅里叶,变换,频谱,图像,二维,傅里叶,变换,频，您可以从右上方搜索框检索更多相关文章，如果您觉得有用，请继续关注我们并推荐给您的好友，您可以在综合文库中查看更多范文。
图像的二维傅里叶变换和频谱一、实验目的通过本实验使学生掌握使用mATLAb进行二维傅里叶变换的方法，加深对二维傅里叶变换的理解和图像频谱的理解。
二、实验原理本实验是基于数字图像处理课程中的二维傅里叶变换理论来设计的。
本实验的准备知识：第四章频域图像增强中的一维傅里叶变换和二维傅里叶变换，频域图像增强的步骤，频域滤波器。
实验用到的基本函数：一维傅里叶变换函数：fft,一维傅里叶反变换函数：ifft频谱搬移函数：fftshift二维傅里叶变换函数：fft2二维傅里叶反变换函数：ifft2绘图函数：imshow，mesh【说明，如对上述函数的使用方法有疑问，请先用help命令查询。
建议先用help命令查询器应用方法，再做具体实验内容。
】例：计算图像f的频谱并显示F=fft2(f);s=abs(F);%求幅度imshow(s,[])；%显示图像幅度频谱Fc=fftshift(F);%将图像频谱原点移动到中心显示imshow(abs(Fc));三、实验内容（一）一维傅里叶变换的实现和分析1、生成一个一维向量，x＝[12345678];计算该向量的傅里叶变换，并由傅里叶变换求反变换，验证结果。
2在时间域中将x乘以(-1)n，计算其傅里叶变换，实现傅里叶变换的平移性质使用fftshift函数，实现频谱的平移。
（二）二维傅里叶变换的实现和分析产生如图所示图象f1(x,y)（64×64大小，中间亮条宽16，高40，居中，暗处=0，亮处=255），用mATLAb中的fft2函数求其傅里叶变换，要求：1、同屏显示原图f1和FFT(f1)的幅度谱图；2、若令f2(x,y)=（-1）x+yf1(x,y)，重复过程1，比较二者幅度谱的异同，简述理由；3、若将f2(x,y)顺时针旋转90度得到f3(x,y)，试显示FFT(f3)的幅度谱，并与FFT(f2)的幅度谱进行比较。
二维fft原理
二维FFT原理1. 引言二维离散傅里叶变换（2D DFT）是一种用于处理二维信号（如图像）的重要数学工具。
它可以将一个二维空间域信号转换为频域表示，从而实现图像处理、图像压缩、图像增强等应用。
二维FFT（Fast Fourier Transform，快速傅里叶变换）是一种高效的算法，用于计算二维DFT。
本文将详细解释二维FFT的基本原理。
2. 一维FFT回顾为了理解二维FFT的原理，首先需要回顾一维FFT的基本原理。
一维FFT是一种将离散信号转换为频域表示的算法。
它的核心思想是将信号分解为奇数和偶数部分，然后通过递归地计算这些部分的DFT来计算整个信号的DFT。
这种分而治之的方法减少了计算量，使得计算DFT的复杂度从O(N^2)降低到O(NlogN)。
具体来说，一维FFT的步骤如下：1.将N个采样点的信号分为两个部分：奇数索引的点和偶数索引的点。
2.对奇数部分和偶数部分分别进行一维FFT，得到两个频域表示。
3.将两个频域表示合并为一个频域表示。
4.重复以上步骤，直到得到最终的频域表示。
3. 二维FFT的基本原理在理解了一维FFT的基本原理之后，我们可以将其推广到二维FFT。
二维FFT是将一个二维信号转换为频域表示的算法。
它的核心思想是将二维信号分解为多个一维信号，并通过一维FFT计算每个信号的频域表示。
具体来说，二维FFT的步骤如下：1.将二维信号按行进行一维FFT，得到每行的频域表示。
2.将得到的频域表示按列进行一维FFT，得到最终的二维频域表示。
下面我们将详细解释每个步骤。
3.1 行向量的一维FFT对于一个二维信号的每一行，我们可以将其视为一个一维信号。
因此，我们可以使用一维FFT来计算每一行的频域表示。
具体来说，对于一个N行M列的二维信号，我们可以将其表示为一个N×M的矩阵。
对于矩阵的每一行，我们可以将其视为一个长度为M的一维信号。
对每一行进行一维FFT，得到每行的频域表示。
3.2 列向量的一维FFT在得到每行的频域表示之后，我们需要对这些频域表示进行处理，以得到最终的二维频域表示。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
a 图
a 图的相位谱重构图
再将相位谱设为常数（这里 设为1），然后和图像原来的幅 值谱结合，进行傅里叶反变换
a 图
b 图的幅值谱重构图
由此更加说明相 位谱较幅值谱更能 影响图像的轮廓。
图像的傅里叶 变换是图. 里叶变换可 以由两步一 维傅里叶变 换来实现
幅度和频率哪个
更能影响图像的形状呢 请看如下试验
先 准 备 两 张 图 片
a 图
b 图
a 图 的 幅 值 谱
b 图 的 幅 值 谱
b 图的相位谱
a 图的相位谱
图a的幅值谱 和图b的相位谱重 新组合
a 图 的 幅 值 谱
b 图 的 相 位 谱
b 图的大体轮廓
b图的幅值谱与 a图的相位谱组合
a 图 的 相 位 谱
b 图 的 幅 值 谱
a 图的大体轮廓
由此可以说明相 位谱较幅值谱更能影 响图像的形状。通俗 的说，幅度决定图像 的强弱，相位决定图 像的频率。
先将幅值谱设为常数（这里 设为1），然后和图像原来的相 位谱结合，进行傅里叶反变换