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        基于傅里葉變換的MATLAB圖像處理

        2019-08-13 08:47:53任鴻鵬
        科技資訊 2019年16期
        關(guān)鍵詞:傅里葉變換

        任鴻鵬

        摘 ?要:作為一項(xiàng)重要的技術(shù)手段,數(shù)字圖像處理已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于當(dāng)今社會(huì)的眾多領(lǐng)域,其中最常用到的方法就是傅里葉變換。該文在MATLAB的軟件環(huán)境下,簡(jiǎn)要闡述了基于傅里葉變換的圖像處理原理,并給出了相關(guān)圖像的處理結(jié)果。這些將有助于增加初學(xué)者對(duì)傅里葉變換的理解,提升其處理實(shí)際問(wèn)題的能力。

        關(guān)鍵詞:圖像變換 ?傅里葉變換 ?MATLAB

        中圖分類(lèi)號(hào):TP391 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào):1672-3791(2019)06(a)-0011-03

        圖像是世界萬(wàn)物的直觀反映,是人類(lèi)認(rèn)識(shí)世界的重要源泉。當(dāng)今世界,人類(lèi)不僅可以通過(guò)特定的手段觀測(cè)世界來(lái)獲取圖像,更可以在計(jì)算機(jī)的幫助下制造出各式各樣的圖像,因此,圖像的制作、變換等成為了熱門(mén)研究方向。

        圖像的變換,就是在計(jì)算機(jī)的支撐下,對(duì)圖像進(jìn)行有目的的處理的過(guò)程?,F(xiàn)代社會(huì),隨著科技水平的提高,人們對(duì)圖像的要求也越來(lái)越高,二維碼的掃描、人臉識(shí)別、網(wǎng)絡(luò)連接以及醫(yī)學(xué)界的X光[1]技術(shù)等無(wú)一不體現(xiàn)了對(duì)圖像的高度要求,因此掌握?qǐng)D像變換技術(shù)也變得越來(lái)越重要。

        在圖像變換的諸多方法中,傅里葉變換是最為常見(jiàn)的一種方法。傅里葉變換是由法國(guó)數(shù)學(xué)家傅里葉提出的一種線(xiàn)性積分變換,其核心思想是任何連續(xù)的周期函數(shù)都可以由一組相應(yīng)的正弦函數(shù)疊加而成[2]。傅里葉變換的物理效果是將圖像從空間域轉(zhuǎn)化到頻率域,逆變換是將圖像從頻率域轉(zhuǎn)化到空間域。而圖像的頻率決定了圖像的基本灰度等級(jí)、基本結(jié)構(gòu)與邊緣細(xì)節(jié),正是傅里葉變換與圖像頻率之間的密切關(guān)系,因此被廣泛應(yīng)用于圖像變換操作中。

        利用傅里葉變換對(duì)圖像進(jìn)行相關(guān)操作時(shí),最常用的就是MATLAB軟件。MATLAB軟件是由美國(guó)MathWorks公司出品的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件,在圖像處理、工程計(jì)算、信號(hào)檢測(cè)、金融分析等方面有著十分廣泛的應(yīng)用。利用MATLAB軟件的強(qiáng)大功能對(duì)圖像進(jìn)行幾何操作、變換、拉伸、增強(qiáng)處理,可以方便、快捷地達(dá)到預(yù)期效果[3]。

        該文正是以介紹3種傅里葉變換及其對(duì)應(yīng)的一些實(shí)例來(lái)展開(kāi)說(shuō)明的,實(shí)例對(duì)應(yīng)的軟件環(huán)境,即MATLAB軟件環(huán)境。

        1 ?傅里葉變換

        傅里葉變換就是以時(shí)間為自變量的信號(hào)和以頻率為自變量的頻譜函數(shù)之間的某種變換關(guān)系。這種變換同樣可以用在其他有關(guān)數(shù)學(xué)和物理的各種問(wèn)題之中,并可以采用其他形式的變量。當(dāng)自變量時(shí)間或頻率取連續(xù)時(shí)間和離散時(shí)間形式的不同組合,就可以形成各種形式的傅里葉變換對(duì)。

        傅里葉變換是信號(hào)處理中最重要、應(yīng)用最廣泛的變換。從某種意義上來(lái)說(shuō),傅里葉變換就是函數(shù)的第二種描述語(yǔ)言。

        傅里葉變換理論及其物理解釋的結(jié)合對(duì)圖像處理領(lǐng)域諸多問(wèn)題的解決提供了有利的思路和行之有效的方法,它讓人們從事物的另一方面來(lái)考慮問(wèn)題,這樣在分析某一問(wèn)題時(shí)就會(huì)從空域和頻域兩個(gè)角度來(lái)考慮問(wèn)題并來(lái)回切換,使圖像處理過(guò)程更簡(jiǎn)單、有效,對(duì)于迂回解決圖像處理中的難題非常有幫助,被廣泛應(yīng)用于圖像處理中。

        而傅里葉變換又有多種分類(lèi)情況。

        1.1 連續(xù)傅里葉變換

        要得到每一個(gè)頻率分量,需進(jìn)行N次乘法和N-1次加法運(yùn)算。要完成整個(gè)變換需要N2次乘法和N(N-1)次加法運(yùn)算。當(dāng)序列較長(zhǎng)時(shí),必然花費(fèi)較長(zhǎng)的時(shí)間。

        2 ?圖像傅里葉變換的一些實(shí)例

        在MATLAB中,函數(shù)fft、fft2和fftn可以分別實(shí)現(xiàn)一維、二維和N維DFT算法;函數(shù)ifft、ifft2和ifftn用來(lái)計(jì)算反DFT;而函數(shù)ffishift可以把傅里葉操作(fft、fft2、fftn)所得結(jié)果中的零頻率成分轉(zhuǎn)移到矩陣的中心,從而可以方便地觀察頻譜。

        運(yùn)用MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)對(duì)創(chuàng)建的圖像進(jìn)行傅里葉變換的程序[7]如下,圖像實(shí)現(xiàn)效果如圖1所示。

        f = zeros(60,60);

        f(10:48,26:34) = 1;

        F0 = fft2(f);

        F2 = log(abs(F0));

        F = fft2(f,256,256);

        F1 = fftshift(F);

        figure;

        subplot(221);

        imshow(f,'InitialMagnification','fit');

        title('原像');

        subplot(222);

        imshow(F2,[-1 5],'InitialMagnification','fit');

        title('確定像素值的范圍');

        subplot(223);

        imshow(log(abs(F)),[-1 5]);

        title('對(duì)數(shù)顯示補(bǔ)零變換后的圖像');

        subplot(224);

        imshow(log(abs(F1)),[-1 5]);

        title('對(duì)數(shù)顯示頻移后的圖像');

        利用MATLAB實(shí)現(xiàn)對(duì)一個(gè)圖像進(jìn)行二維傅里葉變換的程序如下,圖像實(shí)現(xiàn)效果如圖2所示。

        clear all;

        I = checkerboard(40);

        F = fft2(I);

        subplot(1,2,1);

        imshow(I);

        title('原始圖像');

        subplot(1,2,2);

        imshow(F);

        title('二維傅里葉變換');

        3 ?結(jié)語(yǔ)

        綜上,利用傅里葉變換可以對(duì)圖像進(jìn)行許多方便、快捷的處理。隨著科技的進(jìn)步,數(shù)字圖像處理技術(shù)受到了越來(lái)越多的重視,因此傅里葉變換也將獲得越來(lái)越廣闊的應(yīng)用空間。學(xué)習(xí)好傅里葉變換,不僅會(huì)提升使用者的知識(shí)水平,也會(huì)讓使用者的數(shù)字圖像處理能力得到極大提升。

        實(shí)現(xiàn)圖像的傅里葉變換,必然離不開(kāi)MATLAB這款軟件,基于MATLAB這款軟件的數(shù)字圖像處理技術(shù)與常規(guī)技術(shù)相比,不僅功能性更強(qiáng),而且操作也更加簡(jiǎn)單,在一定程度上推動(dòng)了數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展。故加深使用者對(duì)MATLAB在數(shù)字圖像處理中應(yīng)用原理的理解,提升使用者對(duì)MATLAB在圖像處理中的熟練程度,對(duì)個(gè)人、對(duì)整個(gè)社會(huì)都有著十分重大的意義。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 張嘯劍,付聰聰,孟小峰.面向人臉圖像發(fā)布的差分隱私保護(hù)[J].中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào),2018,23(9):1305-1315.

        [2] 郭士龍.巧用傅里葉變換優(yōu)化攝影圖像[J].電腦與信息技術(shù),2018,26(4):44-45.

        [3] 江鐵成.基于MATLAB的數(shù)字圖像處理技術(shù)研究[J].合肥師范學(xué)院學(xué)報(bào),2017,35(6):25-27.

        [4] 樓紅衛(wèi).傅里葉變換與處處連續(xù)無(wú)處可微函數(shù)[J].高等數(shù)學(xué)研究,2017,20(4):7-9.

        [5] 朱兆梁,馬朝翰,李健,等.基于傅里葉變換的碎片拼接復(fù)原技術(shù)[J].科技傳播,2014,6(5):173-174.

        [6] 陳晉.快速傅里葉變換的研究[J].黑龍江科學(xué),2018,9(24):62-63.

        [7] 王波.傅里葉變換時(shí)移性質(zhì)的MATLAB輔助教學(xué)初探[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2018,14(33):140-141.

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