1樓：鄒翠明
因為只有頻譜的話不能突出影象的波動情況，加對數後可以放大波動
對一幅影象傅立葉變換後，顯示其頻譜圖的matlab語句？
2樓：匿名使用者
f = imread('tire.tif');
imshow(f)
f = fft2(f); % 傅氏bai變換fc = fftshift(f); % 中心化dufm = abs(fc); % 取模zhifigure, imshow(fm, [ ])figure, imshow(log(1＋fm), [ ]) % 對數變換，增強顯示視覺dao效內果
g = ifftshift(fc); % 對fc去中心化g = ifft2(g); % 對g逆變換figure, imshow(g) % 原影象你要注意整個流容程，f ---> f ----> fc ， 所以要回去的話當然是fc --- > g --- > g，就是先對fc去中心化得到g，再對g逆變換得到g，這樣才行。
3樓：工科天蠍男
很簡單。因為進抄行了襲傅氏變換以後影象上每點的bai
值都成了du複數，取abs（即取模值）zhi後dao才能顯示為影象。但是問題是進行變換再取模值後數字有時會變得非常大，拿常用的資料型別uint8（即8位無符號整型數）為例，所能表示的範圍僅為0~255，如果資料超過255，在顯示影象時系統自動把資料變成255，所以如果有很多資料都超過255，即使這些資料之間差別也蠻大，傅立葉變換顯示的影象只會白茫茫一片（255代表白色），看不出差異來。所以需要對這些資料進行處理，常用的就是取對數（log），將很大的資料變成小一些的資料，落在0~255之間，能夠準確地表示在影象上，更直觀地發現資料之間的差異，也是進行傅氏變換的意義所在，區分高頻分量和低頻分量。
4樓：濫情空心
你好，請問解決了如何獲得影象的頻率分佈圖了嗎，最近也在做濾波，想知道具體怎麼做呀
傅立葉變換後得到頻譜圖後為什麼還有加個絕對值 10
5樓：匿名使用者
因為fft後的結果是複數，複數沒法作圖，所以一般會用模（複數的絕對值），實部或幅角這些實數作圖。
6樓：匿名使用者
傅立葉變換後要求以10為底的對數log10（），裡面真值必須是正的，所以要加一個絕對值
7樓：匿名使用者
我沒加abs也不會提示有錯左邊是沒加abs的，右邊是加了abs的
數字影象處理，傅立葉變換後的頻譜對應影象四角亮?為什麼？後續還有問題如果能解決，補贈至少30分，謝謝
8樓：匿名使用者
在網上找的，還是比較清楚的說明了傅立葉變換在影象中的意義：
在頻域中，頻率越大說明原始訊號變化速度越快；頻率越**明原始訊號越平緩。當頻率為0時，表示直流訊號，沒有變化。因此，頻率的大小反應了訊號的變化快慢。
高頻分量解釋訊號的突變部分，而低頻分量決定訊號的整體形象。
在影象處理中，頻域反應了影象在空域灰度變化劇烈程度，也就是影象灰度的變化速度，也就是影象的梯度大小。對影象而言，影象的邊緣部分是突變部分，變化較快，因此反應在頻域上是高頻分量；影象的噪聲大部分情況下是高頻部分；影象平緩變化部分則為低頻分量。也就是說，傅立葉變換提供另外一個角度來觀察影象，可以將影象從灰度分佈轉化到頻率分佈上來觀察影象的特徵。
書面一點說就是，傅立葉變換提供了一條從空域到頻率自由轉換的途徑。
另外，關於變換後頻譜影象是四角亮的問題，主要是因為變換後的四角位置剛好對應著影象的低頻成分，而一般來說影象的能量都集中在低頻分量上，因此變換後低頻位置處的幅度會大些，顯示出來就更亮了。
為什麼要進行傅立葉變換，其物理意義是什麼？
9樓：yy骷髏神
傅立葉變換是數字訊號處理領域一種很重要的演算法。要知道傅立葉變換演算法的意義，首先要了解傅立葉原理的意義。傅立葉原理表明：
任何連續測量的時序或訊號，都可以表示為不同頻率的正弦波訊號的無限疊加。而根據該原理創立的傅立葉變換演算法利用直接測量到的原始訊號，以累加方式來計算該訊號中不同正弦波訊號的頻率、振幅和相位。
和傅立葉變換演算法對應的是反傅立葉變換演算法。該反變換從本質上說也是一種累加處理，這樣就可以將單獨改變的正弦波訊號轉換成一個訊號。
因此，可以說，傅立葉變換將原來難以處理的時域訊號轉換成了易於分析的頻域訊號（訊號的頻譜），可以利用一些工具對這些頻域訊號進行處理、加工。最後還可以利用傅立葉反變換將這些頻域訊號轉換成時域訊號。
從現代數學的眼光來看，傅立葉變換是一種特殊的積分變換。它能將滿足一定條件的某個函式表示成正弦基函式的線性組合或者積分。在不同的研究領域，傅立葉變換具有多種不同的變體形式，如連續傅立葉變換和離散傅立葉變換。
在數學領域，儘管最初傅立葉分析是作為熱過程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的還原論和分析主義的特徵。任意的函式通過一定的分解，都能夠表示為正弦函式的線性組合的形式，而正弦函式在物理上是被充分研究而相對簡單的函式類：1.
傅立葉變換是線性運算元,若賦予適當的範數,它還是酉運算元;2. 傅立葉變換的逆變換容易求出,而且形式與正變換非常類似;3.
離散形式的傅立葉的物理系統內,頻率是個不變的性質,從而系統對於複雜激勵的響應可以通過組合其對不同頻率正弦訊號的響應來獲取;４.
著名的卷積定理指出:傅立葉變換可以化復變換可以利用數字計算機快速的算出(其演算法稱為快速傅立葉變換演算法(fft))。
正是由於上述的良好性質,傅立葉變換在物理學、數論、組合數學、訊號處理、概率、統計、密碼學、聲學、光學等領域都有著廣泛的應用。
2、影象傅立葉變換的物理意義
影象的頻率是表徵影象中灰度變化劇烈程度的指標，是灰度在平面空間上的梯度。如：大面積的沙漠在影象中是一片灰度變化緩慢的區域，對應的頻率值很低；而對於地表屬性變換劇烈的邊緣區域在影象中是一片灰度變化劇烈的區域，對應的頻率值較高。
傅立葉變換在實際中有非常明顯的物理意義，設f是一個能量有限的模擬訊號，則其傅立葉變換就表示f的譜。從純粹的數學意義上看，傅立葉變換是將一個函式轉換為一系列周期函式來處理的。從物理效果看，傅立葉變換是將影象從空間域轉換到頻率域，其逆變換是將影象從頻率域轉換到空間域。
換句話說，傅立葉變換的物理意義是將影象的灰度分佈函式變換為影象的頻率分佈函式，傅立葉逆變換是將影象的頻率分佈函式變換為灰度分佈函式
傅立葉變換以前，影象（未壓縮的點陣圖）是由對在連續空間（現實空間）上的取樣得到一系列點的集合，我們習慣用一個二維矩陣表示空間上各點，則影象可由z=f(x,y)來表示。由於空間是三維的，影象是二維的，因此空間中物體在另一個維度上的關係就由梯度來表示，這樣我們可以通過觀察影象得知物體在三維空間中的對應關係。為什麼要提梯度？
因為實際上對影象進行二維傅立葉變換得到頻譜圖，就是影象梯度的分佈圖，當然頻譜圖上的各點與影象上各點並不存在一一對應的關係，即使在不移頻的情況下也是沒有。傅立葉頻譜圖上我們看到的明暗不一的亮點，實際上影象上某一點與鄰域點差異的強弱，即梯度的大小，也即該點的頻率的大小（可以這麼理解，影象中的低頻部分指低梯度的點，高頻部分相反）。一般來講，梯度大則該點的亮度強，否則該點亮度弱。
這樣通過觀察傅立葉變換後的頻譜圖，也叫功率圖，我們首先就可以看出，影象的能量分佈，如果頻譜圖中暗的點數更多，那麼實際影象是比較柔和的（因為各點與鄰域差異都不大，梯度相對較小），反之，如果頻譜圖中亮的點數多，那麼實際影象一定是尖銳的，邊界分明且邊界兩邊畫素差異較大的。對頻譜移頻到原點以後，可以看出影象的頻率分佈是以原點為圓心，對稱分佈的。將頻譜移頻到圓心除了可以清晰地看出影象頻率分佈以外，還有一個好處，它可以分離出有週期性規律的干擾訊號，比如正弦干擾，一副帶有正弦干擾，移頻到原點的頻譜圖上可以看出除了中心以外還存在以某一點為中心，對稱分佈的亮點集合，這個集合就是干擾噪音產生的，這時可以很直觀的通過在該位置放置帶阻濾波器消除干擾
另外我還想說明以下幾點：
1、影象經過二維傅立葉變換後，其變換系數矩陣表明：
若變換矩陣fn原點設在中心，其頻譜能量集中分佈在變換系數短陣的中心附近(圖中陰影區)。若所用的二維傅立葉變換矩陣fn的原點設在左上角，那麼影象訊號能量將集中在係數矩陣的四個角上。這是由二維傅立葉變換本身性質決定的。
同時也表明一股影象能量集中低頻區域。
2 、變換之後的影象在原點平移之前四角是低頻，最亮，平移之後中間部分是低頻，最亮，亮度大說明低頻的能量大（幅角比較大）
傅立葉變換意義另解：
傅立葉變換是一種解決問題的方法，一種工具，一種看待問題的角度。
理解的關鍵是：一個連續的訊號可以看作是一個個小訊號的疊加，從時域疊加與從頻域疊加都可以組成原來的訊號，將訊號這麼分解後有助於處理。
我們原來對一個訊號其實是從時間的角度去理解的，不知不覺中，其實是按照時間把訊號進行分割，每一部分只是一個時間點對應一個訊號值，一個訊號是一組這樣的分量的疊加。傅立葉變換後，其實還是個疊加問題，只不過是從頻率的角度去疊加，只不過每個小訊號是一個時間域上覆蓋整個區間的訊號，但他確有固定的週期，或者說，給了一個週期，我們就能畫出一個整個區間上的分訊號，那麼給定一組週期值（或頻率值），我們就可以畫出其對應的曲線，就像給出時域上每一點的訊號值一樣，不過如果訊號是週期的話
，頻域的更簡單，只需要幾個甚至一個就可以了，時域則需要整個時間軸上每一點都對映出一個函式值。
傅立葉變換就是將一個訊號的時域表示形式對映到一個頻域表示形式；逆傅立葉變換恰好相反。這都是一個訊號的不同表示形式。它的公式會用就可以，當然把證明看懂了更好。
傅立葉變換就是把一個訊號，分解成無數的正弦波（或者餘弦波）訊號。也就是說，用無數的正弦波，可以合成任何你所需要的訊號。
答案是要兩個條件，一個是每個正弦波的幅度，另一個就是每個正弦波之間的相位差。
所以現在應該明白了吧，頻域上的相位，就是每個正弦波之間的相位。
傅立葉變換用於訊號的頻率域分析，一般我們把電訊號描述成時間域的數學模型，而數字訊號處理對訊號的頻率特性更感興趣，而通過傅立葉變換很容易得到訊號的頻率域特性。
傅立葉變換簡單通俗理解就是把看似雜亂無章的訊號考慮成由一定振幅、相位、頻率的基本正弦（餘弦）訊號組合而成，傅立葉變換的目的就是找出這些基本正弦（餘弦）訊號中振幅較大（能量較高）訊號對應的頻率，從而找出雜亂無章的訊號中的主要振動頻率特點。
如減速機故障時，通過傅立葉變換做頻譜分析，根據各級齒輪轉速、齒數與雜音訊譜中振幅大的對比，可以快速判斷哪級齒輪損傷。
你好，我想問問，你好，我想問一下？
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