s1081543作業 4

 作業說明:

• 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。

• 對圖像利用Gaussian Low-Pass filter處理，輸出平滑圖像。

開發環境:

•       Window10   
•       Microsoft Visual Studio 2019
•       C++
•       OpenCv 4.5.5

程式說明:

    (1)

1. 輸入圖片名稱或路徑(如要輸入名稱請把圖片和.cpp檔放一起)
2. 以灰階模式讀取圖片
3. 將圖片進行padding(長和寬都是兩倍)
4. 定義傅立葉轉換後要存取實部和虛部的地方
5. 用merge()合成起來
6. 進行dft()
7. 用split()分離出實部和虛部
8. 使用magnitude()和phase()算出頻譜圖和象位角
9. 因為此時的値無法在電腦上顯示出來因此進行log(1 + M)的運算
10. 將兩張圖進行象限交換的處理令最大值在圖片中中心後用normalize()再進行輸出

    (2)

1. 將padding後的圖片每個點乘上pow((-1), (x + y))
2. 進行dft()
3. 利用公式計算filter(D0設為50)  H
4. 將傅立葉轉換出的實部和虛部個別乘上H後合成形成G
5. 將G進行逆傅立葉轉換idft()
6. 分離出實部後將其normalize()得出模糊後的圖

執行結果:

                                      原圖

以灰階讀取並padding後

將基數點乘上-1

頻譜圖

像位角

H

G

結果

公式

參考資料:

• https://shengyu7697.github.io/python-opencv-threshold/
• https://docs.opencv.org/4.2.0/d2/d2c/tutorial_sobel_derivatives.html
• https://blog.csdn.net/u012566751/article/details/77046445