1、将一幅图分别进行X轴与Y轴上的平移，所得的傅里叶频谱与原图像频谱的傅里叶频谱有什么变化，请说明理由。
2、将一幅图进行离散傅里叶变换，得到其傅里叶频谱图，在对原图像进行一定角度的旋转，得到的频谱图与原图的频谱图进行比较，以及原图像与其傅里叶谱存在的何种角度关系，说出符合那些性质。
3、将一幅图进行离散余弦变换，得到其频谱图，观察其频谱图有何特点，在经过离散余弦反变换得到还原函数，比较与原图像有何差别。
4、将一幅图进行离散余弦变换，在进行压缩解压，观察不同压缩DCT系数，以及解压后图像有何变化。
有关数字图像处理 图像的傅里叶变换
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1条回答
- 2021-07-13 21:18回答 1 已采纳 一、实验目的(1)加深对离散傅里叶变换(DFT)基本性质的理解。 (2)了解有限长序列傅里叶变换(DFT)性质的研究方法。 (3)掌握用MATLAB语言进行离散傅里叶变换性质分析时程序编写的方法。 二
- 2022-04-27 21:03回答 2 已采纳 频谱图比较亮的地方就是低频，因为图像的能量一般都是集中在低频部分，频谱中心化以后，就是低频在中间高频在四周了。
- 2021-11-23 23:09回答 1 已采纳 图像要RGB三个通道，你把三层叠加自然就是灰度图了，建议是：把 G=F1+F2+F3; G0=ifft2(ifftshift(G)); subplot(122);imshow(G0,[]);title
- 2023-12-20 11:31lear266的博客 当我们谈论数字图像处理和信号处理时，傅里叶变换是一个不可忽视的重要概念。它为我们提供了一种强大的工具，能够深入理解数字信号和图像的内在结构。或许对于初次接触这个领域的同学来说，傅里叶变换可能显得有些...
- 2022-03-28 21:27回答 1 已采纳 system xx = [0:255];f1 = cos(pi/4*x);F = fft2(f1);F1c = fftshift(F);[r1,c1] = find(abs(F1c)>0.1);
- 2023-04-10 17:42回答 3 已采纳 以下内容部分参考ChatGPT模型： 首先需要明确稀疏基和稀疏系数的概念：稀疏基：一组基底向量，用来表示信号的基础构成，通常使用正交基或者小波基。稀疏系数：信号在稀疏基下的系数，即用稀疏基去表示信号
- 2021-08-26 16:05回答 1 已采纳 一般是用来获取频谱，频谱有什么用看你实际环境了
- 2023-05-26 09:19坐望云起的博客 图像拼接在图像处理中应用广泛。特别是对高分辨率标本成像的需求日益增加。通常，这些标本不适合显微镜的视野。为了克服这一缺点，使用移动样品的电动载物台来创建整个样品的平铺扫描。显微镜载物台提供的物理坐标...
- 2015-10-23 03:16回答 2 已采纳 ``` // ============================================================================== // 快速离散
- 2021-03-16 13:06回答 2 已采纳 赚个外块真不容易，看了一下午， 你的问题如下： 1，乘法错了， 复数的乘法，你写错了；(a + b j) * (c + d j) = ac-bd + (bc + ad) j 2. 你蝶形运算
- 2022-03-29 21:07回答 2 已采纳 当X是一个矩阵时，fft(X)是把每个列作为向量，得到每列元素的傅里叶变换。
- 2020-04-25 20:25荣仔！最靓的仔！的博客 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流...
- 2023-02-08 18:30回答 4 已采纳 该回答来自gpt和Monster的调写，有用请采纳：这个问题与VEE的FFT和IFFT函数的实现方式有关。通常情况下，FFT的结果只是频域的前半部分，因为对称性原则，后半部分可以由前半部分推出。IFF
- 2023-09-17 22:49FfydCommon_Lisp的博客 通过傅里叶变换，我们可以将图像表示为不同频率的正弦和余弦的叠加，从而揭示图像中的频谱特征。傅里叶变换可以将这个二维函数表示为两个独立变量的频域函数，其中一个变量表示图像的水平频率，另一个变量表示图像的...
- 2023-07-03 19:53sftmnggsujgff.shhgft的博客 再对得到傅里叶图像做傅里叶逆变换，显示图像，观察是否与原图像相同。 （2）对以下程序产生的图像做傅里叶变换的平移性证明，将频谱中心移至中央。 f(1000,1000)=0; f=mat2gray(f); [Y,X]=meshgrid(1:1000,1:1000)...
- 2023-09-17 15:12IpyVariable的博客 通过傅里叶变换，我们可以将图像从空域转换到频域，分析图像的频域特征，实现图像的滤波和增强等处理。频谱图中的亮度表示对应频率的幅度大小，通过分析频谱图，我们可以获取图像的频域特征信息。除了频域分析，...
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