数字图像处理MATLAB
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运算的实质就是在给定维度的数组的每个维度上依次 执行一维FFT，对于一幅灰度图像执行二维快速傅里 叶变换操作，得到的结果也是一个二维数组。
变换图像相位谱 利用实部和虚部重新得出一个虚数： xfr=xf1.*cos(yf2)+xf1.*sin(yf2).*i; yfr=yf1.*cos(xf2)+yf1.*sin(xf2).*i;
(u, v) arg tan Im( u,v) Re(u, v)
可以像显示一张图片一样显示一个图像的幅度谱和相位谱
注：<1> F(u,v)为二维傅里叶变换。 <2>Re（u，v）和Im（u,v）分别为F（u，v）的实部和虚部。
程序流程图及使用函数
读入 两个图片 分别求傅里叶变换 分别求幅度谱和相位谱 交换相位谱，重建复数矩阵
程序运行结果
结论
交换相位谱，再反变换之后得到的图像内容与其 相位谱对应的图像一致，我们可以得出相位谱决 定图像结构的结论。
明暗、灰度变化趋势等则在比较大的程度上取决 于对应的幅度谱，幅度谱反映了图像整体上各个 方向的频率分量的相对强度。
谢谢观看
傅里叶反变换 显示重构图片
imread();
fftBaidu Nhomakorabea(); abs(); angle();
xf1.*cos(yf2)+xf1.*sin(yf2).*i; yf1.*cos(xf2)+yf1.*sin(xf2).*i; ifft2(); imshow();
二维FFT和交换图像相位谱
二维FFT： 二维快速傅里叶变换是由一维FFT组合而成，其
幅度谱和相位谱
幅度谱: 又叫频率谱，频域下的每一点（u，v）的幅度 |F（u，v）|可以用来表示
该频率的正弦（余弦）平面波在叠加中所占的比例。
|F（u，v）|=[Re(u,v)2+Im(u,v)2]1/2
显然，幅度谱关于原点具有对称性，即 |F（-u，-v）|= |F（u，v）|。
相位谱： 隐含着实部和虚部之间的某种比例关系，与图像的结构息息相关
变换图像相位谱 利用实部和虚部重新得出一个虚数： xfr=xf1.*cos(yf2)+xf1.*sin(yf2).*i; yfr=yf1.*cos(xf2)+yf1.*sin(xf2).*i;
(u, v) arg tan Im( u,v) Re(u, v)
可以像显示一张图片一样显示一个图像的幅度谱和相位谱
注：<1> F(u,v)为二维傅里叶变换。 <2>Re（u，v）和Im（u,v）分别为F（u，v）的实部和虚部。
程序流程图及使用函数
读入 两个图片 分别求傅里叶变换 分别求幅度谱和相位谱 交换相位谱，重建复数矩阵
程序运行结果
结论
交换相位谱，再反变换之后得到的图像内容与其 相位谱对应的图像一致，我们可以得出相位谱决 定图像结构的结论。
明暗、灰度变化趋势等则在比较大的程度上取决 于对应的幅度谱，幅度谱反映了图像整体上各个 方向的频率分量的相对强度。
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傅里叶反变换 显示重构图片
imread();
fftBaidu Nhomakorabea(); abs(); angle();
xf1.*cos(yf2)+xf1.*sin(yf2).*i; yf1.*cos(xf2)+yf1.*sin(xf2).*i; ifft2(); imshow();
二维FFT和交换图像相位谱
二维FFT： 二维快速傅里叶变换是由一维FFT组合而成，其
幅度谱和相位谱
幅度谱: 又叫频率谱，频域下的每一点（u，v）的幅度 |F（u，v）|可以用来表示
该频率的正弦（余弦）平面波在叠加中所占的比例。
|F（u，v）|=[Re(u,v)2+Im(u,v)2]1/2
显然，幅度谱关于原点具有对称性，即 |F（-u，-v）|= |F（u，v）|。
相位谱： 隐含着实部和虚部之间的某种比例关系，与图像的结构息息相关