我想使用其 fft
乘以 exp(-j*2*pi*x*F) 来移动图像(由二维矩阵表示),其中 x 是位移。我有:
input=peaks(200);
H=fftshift(fft2(fftshift(input)));
x=19;
H=H*exp(-1i*x*2*pi*F);
IF_image=fftshift(ifft2(fftshift(H)));
imshow(IF_image)
但是我在识别/表示 H[F] 中的 F 时遇到了麻烦,因为我的输入是一个二维数组。我怎么能这样做? 所需的输出将是我的原始图像在同一帧中在水平轴上移动(x 个单位),因此它将从 x+1 开始。例如:
如果input=
1 2 3 4 5
6 7 8 9 0
并且 x=2,我想要:
4 5 1 2 3
9 0 6 7 8
最佳答案
您确定了在 1D 中进行平移/移动的属性。对于 2D,它略有不同,但基于相同的原理。要实现 2D 平移,这就是平移/移位属性,定义为:
x0,y0
将是您要引入的转变。因此,x0
的正值会将您的 2D 信号向右移动,而负值会向左移动。同样,y0
的正值会使您的 2D 图像向下移动,而负值会向上移动。
因此,鉴于您的二维傅里叶变换,您需要为指数添加一个额外的项。此外,您必须按N
或二维信号的大小进行归一化。这是假设您的 2D 信号具有相同的行数和列数。如果不是这种情况,那么您将不得不采用 u*x0
并除以列数,而 v*y0
将除以列数行数。
现在,您之所以对上述代码中的 F
感到困惑,是因为您不确定如何在 2D 中定义它。您必须为二维网格中的每个点定义一个频率值。由于您的 fftshift
调用,我们将在 -100 和 99 之间定义 x
和 y
值,因为您的 2D 信号大小为 200 x 200,这将使我们的 2D 信号居中。这实际上就是 fftshift
正在做的事情。类似地,ifftshift
取消了 fftshift
完成的居中操作。为了在 2D 中定义这些点,我使用 meshgrid
.定义这些点后,您将采用每对 (x,y)
坐标,然后创建您在上述属性中看到的复指数。
因此,您的代码必须以这种方式进行修改。请记住,我在您的原始代码中删除了多余的 fftshift
和 ifftshift
调用。您可以调用 fft
,然后执行 fftshift
使频谱居中。我还将您的变量 input
更改为 in
,如 input
是 MATLAB 中的一个函数,我们不希望无意中用变量遮蔽该函数。
我还定义了 x
位移为 -35,y
位移为 -50。这意味着合成信号将向左移动 35,向上移动 50。
因此:
in=peaks(200); %// Define input signal
H=fftshift(fft2(in)); %// Compute 2D Fourier Transform
x0=-35; %// Define shifts
y0=-50;
%// Define shift in frequency domain
[xF,yF] = meshgrid(-100:99,-100:99);
%// Perform the shift
H=H.*exp(-1i*2*pi.*(xF*x0+yF*y0)/200);
%// Find the inverse Fourier Transform
IF_image=ifft2(ifftshift(H));
%// Show the images
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(in);
subplot(1,2,2);
imshow(real(IF_image));
请注意,我显示了结果图像的真实 部分。这是因为一旦你进行了傅里叶逆变换,可能会有一些数值上的不精确,信号的复数部分实际上非常小。我们可以通过仅使用信号的实部来忽略这一点。
这是我得到的图像:
如您所见,图像确实发生了正确的移动,正如上面看到的属性所验证的那样。如果你想指定不同的类次,你只需要改变 x0
和 y0
以适应你的口味。在您的情况下,您将指定 y0 = 0
,然后 x0
可以是任何您想要的水平平移。
关于image - MatLab - 使用 FFT 移动图像,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/25827916/