matlab三幅图像融合并计算其fft2频谱 - 推酷
matlab三幅图像融合并计算其fft2频谱
Irgb_a = imread('1.jpg');
[m, n, l] = size(Irgb_a);
Igray_a = rgb2gray(Irgb_a);
%转化成灰度图
Igfft_a = fft2(Igray_a);
%对灰度图进行dct变换
I1 = im2double(Irgb_a);
%将数据转换成双精度格式
for i = 1:m
for j = 1:n
for k = 1:l
I(i,j+(k-1)*n) = I1(i,j,k);
Irfft = fft2(I);
for i = 1:m
for j = 1:n
for k = 1:l
Irifft_a(i,j,k) = I(i,j+(k-1)*n);
%imshow(Igray_a);
%title('原始灰度图');
%figure, imshow(log(abs(Igfft_a)),[]), colormap(jet(64)),
%title('空间频谱图');
%figure,imshow(Irgb_a);
%title('原始彩图');
%figure,imshow(Irifft_a);
%title('复原彩图');
Irgb_b = imread('2.jpg');
[m, n, l] = size(Irgb_b);
Igray_b = rgb2gray(Irgb_b);
%转化成灰度图
Igfft_b = fft2(Igray_b);
%对灰度图进行dct变换
I1 = im2double(Irgb_b);
%将数据转换成双精度格式
for i = 1:m
for j = 1:n
for k = 1:l
I(i,j+(k-1)*n) = I1(i,j,k);
Irfft = fft2(I);
for i = 1:m
for j = 1:n
for k = 1:l
Irifft_b(i,j,k) = I(i,j+(k-1)*n);
%imshow(Igray_b);
%title('原始灰度图');
%figure, imshow(log(abs(Igfft_b)),[]), colormap(jet(64)),
%title('空间频谱图');
%figure,imshow(Irgb_b);
%title('原始彩图');
%figure,imshow(Irifft_b);
%title('复原彩图');
Irgb_c = imread('3.jpg');
[m, n, l] = size(Irgb_c);
Igray_c = rgb2gray(Irgb_c);
%转化成灰度图
Igfft_c = fft2(Igray_c);
%对灰度图进行dct变换
I1 = im2double(Irgb_c);
%将数据转换成双精度格式
for i = 1:m
for j = 1:n
for k = 1:l
I(i,j+(k-1)*n) = I1(i,j,k);
Irfft = fft2(I);
for i = 1:m
for j = 1:n
for k = 1:l
Irifft_c(i,j,k) = I(i,j+(k-1)*n);
%imshow(Igray_c);
%title('原始灰度图');
%figure, imshow(log(abs(Igfft_c)),[]), colormap(jet(64)),
%title('空间频谱图');
%figure,imshow(Irgb_c);
%title('原始彩图');
%figure,imshow(Irifft_c);
%title('复原彩图');
%叠加部分程序
a=imread('1.jpg');
%a=rgb2gray(a);
b=imread('2.jpg');
%b=rgb2gray(b);
c=imread('3.jpg');
%c=rgb2gray(c);
%融合的一个比例值
t=[T^2 2*T*(1-T) (1-T)^2];
result_image=a.*t(1)+b.*t(2)+c.*t(3);
Irgb_r = result_
[m, n, l] = size(Irgb_r);
Igray_r = rgb2gray(Irgb_r);
%转化成灰度图
Igfft_r = fft2(Igray_r);
%对灰度图进行dct变换
I1 = im2double(Irgb_r);
%将数据转换成双精度格式
for i = 1:m
for j = 1:n
for k = 1:l
I(i,j+(k-1)*n) = I1(i,j,k);
Irfft = fft2(I);
for i = 1:m
for j = 1:n
for k = 1:l
Irifft_r(i,j,k) = I(i,j+(k-1)*n);
%imshow(Igray_r);
%title('原始灰度图');
%figure, imshow(log(abs(Igfft_r)),[]), colormap(jet(64)),
%title('空间频谱图');
%figure,imshow(Irgb_r);
%title('原始彩图');
%figure,imshow(Irifft_r);
%title('复原彩图');
subplot(221);
imshow(Irgb_a);
title('原始彩图a');
subplot(222);
imshow(Irgb_b);
title('原始彩图b');
subplot(223);
imshow(Irgb_c);
title('原始彩图c');
subplot(224);
imshow(Irgb_r);
title('原始彩图r');
subplot(221);
imshow(log(abs(Igfft_a)),[]), colormap(jet(64)),
title('空间频谱图a');
subplot(222);
imshow(log(abs(Igfft_b)),[]), colormap(jet(64)),
title('空间频谱图b');
subplot(223);
imshow(log(abs(Igfft_c)),[]), colormap(jet(64)),
title('空间频谱图c');
subplot(224);
imshow(log(abs(Igfft_r)),[]), colormap(jet(64)),
title('空间频谱图r');
subplot(221);
imshow(log(abs(Igfft_r-Igfft_a)),[]), colormap(jet(64)),
title('r频谱-a频谱');
subplot(222);
imshow(log(abs(Igfft_r-Igfft_b)),[]), colormap(jet(64)),
title('r频谱-b频谱');
subplot(223);
imshow(log(abs(Igfft_r-Igfft_c)),[]), colormap(jet(64)),
title('r频谱-c频谱');
subplot(224);
imshow(log(abs(Igfft_r-Igfft_r)),[]), colormap(jet(64)),
title('r频谱-r频谱');
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使用matlab中的ifft2MATLAB 7.4 (R2007a) 该程序使用维纳 - 辛钦定理和四个内部函数ifft2，fftshift，FFT2和conj ，计算了二维自相关函数。 维纳-辛钦定理，...theorem and uses the four internal function ifft2,fftshift,fft2 & conj. In the PDF file &标签：&评论：0条
说明：构造了复数类，能实现复数的相关操作（比VC的COMPLEX类更易操作）；实现了一维傅立叶变换与反变换
，二维傅立叶变换与反变换标签：Visual C++&评论：0条
说明：It is the IFFT transform in CUDA, and very suitable for the programer who is interested in GPU development. 标签：C-C++&评论：0条
而后进行二维快速傅立叶变换（§4.1.2）
ch4_1_5：使变换结果的零频率分量位于中心，调用函数fftshift（§4.1.2）
ch4_1_6：利用函数ifft2对乘积进行傅立叶反变换（§4.1.3）
ch4_1_7：得到在图像text.png中对应字母“a”的定位结果（§4.1.3）
ch4_2_1：对一幅图像进行离散余弦变换（§4.2.标签：matlab&评论：0条
说明：其中图片说明：
A： 傅里叶变换后频谱图
B：陷波函数作用后的频谱图
C：经逆变换的滤波后图像，效果不是很理想
Ifft2：为验证自己的快速傅里叶变换程序的正确性，用matlab自带逆变换程序将频谱逆变换后图形，与原图相符，说明快速傅里叶变换程序正确。标签：matlab&评论：0条
说明：FFT2 & IFFT2\Untitle.rar with matlab标签：matlab&评论：0条
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All Rights Reserved&supplierchannel2665人阅读
matlab学习（14）
&&&&&&&&&&&&&&&作者：曾维
图像处理，使用时注意 ：
如下图图片进行处理,读者可以将该图片保存下来，再进行如下处理。笔者试过，有些图片不存在本文所说的问题。
& rgbfile=imread('1.png');
& grayfile=rgb2gray(rgbfile);
&&&subplot(2,2,1);
&&&imshow(grayfile);%显示刚输入的图片的灰度图
&&&Ft=fft2(grayfile);%进行ft变换
&&&iFt=real(ifft2(Ft));%进行反变换
subplot(2,2,2);
&&&imshow(iFt,[ ]);%显示复原的图片，可结果却不是原图片
&可结果却不是原图片，这是为什么呢？理论上说经过fft2变换后再反变换（ifft2）是可以完全复原图像的。我们再来看看问题出在哪了。
不防先拿一个小的矩阵来试试
A=uint8(magic(3))%模拟图片矩阵，256灰度级
B=ifft2(fft2(A))
&&&8&&&1&&& 6
&&&3&&&5&&& 7
&&&4&&&9&&& 2
&&&8.000e+000&&&1.000e+000&&&6.000e+000
&&&3.000e+000&&&5.000e+000&&&7.000e+000
&&&4.000e+000&&&9.000e+000&&&2.000e+000
可以看到，结果A与B唯一的不同点为，B是double型数据，而A是uint8型数据。
我们再来试试，将上面例子的代码最后加一个数据类型转换。
再加如下代码
iFt2=uint8(iFt);
subplot(2,2,3);
imshow(iFt2)
这下输出的图片和原灰度图看上去是一样的了。我们再验正一下。对两个图作一个差
D=abs(grayFile-iFt2);
sum(D(:));
结果等于0，即图片经过反变换复原了
附fft2 和ifft2在matlab 2010帮助
&FFT2 Two-dimensional discrete FourierTransform.
&&& FFT2(X)returns the two-dimensional Fourier transform of matrix X.
&&& If X is avector, the result will have the same orientation.
&&&FFT2(X,MROWS,NCOLS) pads matrix X with zeros to sizeMROWS-by-NCOLS
&&& beforetransforming.
&&& Classsupport for input X:
&&&&&&float: double, single
&&& See alsofft, fftn, fftshift, fftw, ifft, ifft2, ifftn.
&&& Referencepage in Help browser
&&&&&&doc fft2
&IFFT2 Two-dimensional inverse discrete Fouriertransform.
&&& IFFT2(F)returns the two-dimensional inverse Fourier transform ofmatrix
&&&F.& If F is a vector, the result will have thesame orientation.
&&&IFFT2(F,MROWS,NCOLS) pads matrix F with zeros to sizeMROWS-by-NCOLS
&&& beforetransforming.
&&& IFFT2(...,'symmetric') causes IFFT2 to treat F as conjugate symmetric
&&& in twodimensions so that the output is purely real.&This option is
&&& useful whenF is not exactly conjugate symmetric merely because of
&&& round-offerror.& See the reference page for the specificmathematical
&&& definitionof this symmetry.
&&& IFFT2(...,'nonsymmetric') causes IFFT2 to make no assumptions about the
&&& symmetry ofF.
&&& Classsupport for input F:
&&&&&&float: double, single
&&& See alsofft, fft2, fftn, fftshift, fftw, ifft, ifftn.
&&& Referencepage in Help browser
&&&&&&doc ifft2
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