zoukankan      html  css  js  c++  java
  • Relationship between frequency domain and spatial domain in digital images

    今天又复习了一遍<<Digital Image Processing>>的第四章,为了加深对频域的理解,我自己用PS画了一张图。如下:

    然后做FFT,得到频谱图如下:

    从左到右依次表示:图像的频谱、频谱图往横轴的投影、频谱图往纵轴的投影。原图与频谱图的关系可以从两个角度来理解:

    1、从横向来看,从中间的白线切一刀下来(其余部分为全零),得到一维图像是常数。根据时域和频域的对偶性,频域的图像相当于单位脉冲。

    2、从纵向来看,相当于从图像纵向切一刀下来,得到的一维图像显然是单位脉冲,而单位脉冲的频谱无限宽。

    本文对应的matlab代码如下:

    function two_dim_fft()
    f_src = imread('test2.bmp');
    f_fft = fft2(double(f_src));
    f_shift = fftshift(f_fft);
    
    amplitude = log(1+abs(f_shift));
    subplot(1,3,1),imshow(amplitude,[]),title('Spectrum');
    
    dim1 = sum(amplitude,1);
    subplot(1,3,2),plot(dim1),title('Horizontal project');
    
    dim2 = sum(amplitude,2);
    subplot(1,3,3),plot(dim2),title('Vertical project');
  • 相关阅读:
    一个神秘现象引发对beego框架的思考
    利用golang优雅的实现单实例
    Go语言及Beego框架环境搭建
    go语言正则表达式
    爬取珍爱网后用户信息展示
    Django之modelform简介
    Django之分页功能
    Django之ORM操作
    selenium模拟鼠标操作
    Django之模型注册
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/licb/p/7406618.html
Copyright © 2011-2022 走看看