1073348 影像處理作業 3

作業過程

離散傅立葉轉換 DFT 練習 請撰寫一個程式，讀取一張 256 色灰階圖像。 

(1)計算輸入圖的離散傅立葉轉換結果，並將頻譜大小與相位角度各以灰階 256 色圖像 方式呈現出。 

(2)對圖像利用 Gaussian Low-Pass filter 處理，輸出平滑後圖像。(程式利用課本的 frequency filter 步驟者可得滿分!) 

操作環境

Windows 10

Python 3.8.5

Spyder 4

openCV 4.5.1

numpy 1.20.2

matplotlib 3.4.1

操作過程

1.讀取圖片

2.將圖片轉為灰階的形式

3.利用 f = np.fft.fft2(img_man) #利用傅立葉變換演算法得到頻率分布

4.fshift = np.fft.fftshift(f)   # 預設結果中心點位置是在左上角# 呼叫fftshift()函式轉移到中間位置

5.fimg = np.log(np.abs(fshift))  # fft 結果是複數，其絕對值結果是振幅 輸出頻譜圖

6.np.angle() #輸出相位圖

7  利用

    rows,cols = img_man.shape

    mask = np.zeros(img_man.shape,np.uint8)    

    mask[rows/2-20:rows/2+20,cols/2-20:cols/2+20] = 1

  把空間域濾波中的Laplace模板的1變成0,0變成1,形成Gaussian Low-Pass

執行結果

原圖vs傅立葉頻譜:

原圖vs angle-phase:

原圖 vs Gaussian-lowpass: