《傅立叶变换与GS算法初步》由会员分享，可在线阅读，更多相关《傅立叶变换与GS算法初步（7页珍藏版）》请在装配图网上搜索。
1、傅立叶变换与 GS 算法初步在图像处理相关运算中，傅立叶变换很重要。于是：1. fft2作用：计算二维快速傅立叶变换。B=fft(I)%返回图像I的二维fft变换矩阵。输入图像I与输出B大小相同fft所得的频域数据2. fftshift 与 ifftshiftfftshift作用：将变换后的图象频谱中心从矩阵的原点移到矩阵的中心。B1=fftshift(B)%将 B 的一、三象限和二、四象限进行互换。如： x=1 2 3 4 5x =12345 y=fftshift(x)y =45123 y1=ifftshift(y)y1 =123453. ifft2作用：计算图像的二维傅里叶反变换B2=if
2、ft(B1) %4. 例 1%初识 fft,fftshiftclear all;close all clc%初始参数fs=100; %采样频率N=256; %数据点数 n=0:N-1;t=n/fs; %时间序列 x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t);y1=fft(x,N); y2=fftshift(y1);magl=abs(yl);%傅氏变换后的振幅 mag2=abs(y2);fl=n*fs/N; %频率序列f2=fl-fs/2;%绘图subplot(3,1,1),plot(f1,mag1,F)% 频率-振幅变化图 xlabel(频率/Hz);ylabel
3、(振幅);title(图 1： usual,color,r);grid on subplot(3,1,2),plot(f2,mag1,b)% 频率-振幅变化图xlabel(频率/Hz);ylabel(振幅);title(图 1： without fftshift,color,b); grid onsubplot(3,1,3),plot(f2,mag2,c)% 频率-振幅变化图 xlabel(频率/Hz);ylabel(振幅);title(图 1： hit,color,c); grid on100070100100-60403020203040100403020203040些Jt150I nQ2
4、00|1 : usualSOO_A_ ：: J J 11020304050” 频尊HSri-without ffishift200-10 0 10 频拿He 1 : hit-10 10 频率=5.例2%初识GS算法%Digital HolographyM.Isabel Ruiz Lzclear all;close allclc%Stepl:选择图像J=imread(C:UsersbwzongDesktopPrettybeauty051.jpg); Jl=rgb2gray(J);J2=double(Jl);M,N=size(J2)J3=J(50:M/2,50:N/2);%imshow(J3,)%
5、Step2:Random phase ph=2*pi*(rand(M,N);JJ=J2.*(i*ph);%Step3: Add random phase and amplitud ft=fftshift(fft(JJ);JJJ=exp(i*(angle(ft); imshow(JJJ,)6. 例 31)imresizeB = imresize(A, m);返回的图像 B 的长宽是图像 A 的长宽的 m 倍，即缩放图像。 m 大于 1， 则 放大图像； m 小于 1， 缩小图像。B = imresize(A, numrows numcols);numrows 和 numcols 分别指定目标图像
6、的高度和宽度。 显而易见， 由于这 种格式允许图像缩放后长宽比例和源图像长宽比例不相同，因此所产生的图像有 可能发生畸变。(2)double；im2double；mat2grayA =235 200 8920 double(A)%返回与原矩阵数值相同但类型为 double 的矩阵ans =235 200 8920 im2double(A)%返回矩阵类型：double；数值范围0 1 ,0对应uint8中的0； 1对应uint8*假设某图像数据 A(uint8 格式)#J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #
7、J* #J* #J* #J* #J* #J*中的 255；ans =0.9216 0.7843 mat2gray(A)0.3490 0.0784%对原矩阵归一化ans =1.0000 0.8372 0.3209 0* 假设 矩阵 A 为 一般 二维 数组 ， 非图 像数 据( double 格 式)#J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J*A =235 200 89 20 double(A) ans =235 200 89 20 im2double(A)ans =235 200 89 20 mat2gr
8、ay(A)ans =1.0000 0.8372 0.3209 0#J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J*小结#J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J* #J*im2double：如果输入类型是 uint8、unitl6 logical,则按照 0-0,255-l,将其值按比例处理成01之间的doubl
9、e数值；如果输入类型是double，输出没 有处理；double:返回数值与输入相同的double类型矩阵；mat2gray:对输入进行归一化处理，最小值-0;最大值-1,输出类型为 double。在实际的对图像处理过程中，由于我们读入图像是unit8型，而在MATLAB 的矩阵运算中要求所有的运算变量为 double 型（双精度型）。因此通常使用 im2double 函数将图像数据转换成双精度型数据(3)GS 算法%GS 算法%图像经过多次傅里叶变换，最后提取图像的相位信息，加载SLM，观察 图像clear all;clc %close allA=imread(图 1.jpg)；B=imre
10、size(A,768 1024);C=im2double(rgb2gray(B);C1=abs(C);for p=1:100;C=fftshift(C);D=ifft2(C);D=fftshift(D);D2=angle(D);D=exp(i.*D2);%给D振幅赋值1，相位不变D=fftshift(D);C=fft2(D);%D 傅里叶变换回到 CC=fftshift(C);C2=angle(C);C=C1.*exp(i.*C2); %C 振幅不变，仍然赋值初始振幅 C1 p=p+1;endC=fftshift(C);D=ifft2(C);D=fftshift(D);D=angle(D);imwrite(D,zzy.jpg,jpg);figure,imshow(D,)
傅立叶变换与GS算法初步
