对图像傅里叶变换

doublebin

1. #include <opencv2/core/core.hpp>  
   
2. #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>  
   
3. #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  
   
4. #include <iostream>  
   
5.    
   
6. using namespace cv;  
   
7. using namespace std;  
   
8.    
   
9. int main()
   
10. {  
    
11.         Mat src;
    
12.         src= imread("E:\\text/pic1.jpg");   
    
13.       if(src.empty())  
    
14.        {  
    
15.               return-1;  
    
16.        }  
    
17.    
    
18.        Mat src_gray;  
    
19.        cvtColor(src,src_gray,CV_RGB2GRAY);//灰度图像做傅里叶变换  
    
20.    
    
21.        int m = getOptimalDFTSize(src_gray.rows);//2,3,5的倍数有更高效率的傅里叶转换  
    
22.        int n = getOptimalDFTSize(src_gray.cols);  
    
23.    
    
24.        Mat dst;  
    
25.        ///把灰度图像放在左上角，在右边和下边扩展图像，扩展部分填充为0；  
    
26.        copyMakeBorder(src_gray,dst,0,m-src_gray.rows,0,n-src_gray.cols,BORDER_CONSTANT,Scalar::all(0));  
    
27.        cout<<dst.size()<<endl;  
    
28.    
    
29.        //新建一个两页的array，其中第一页用扩展后的图像初始化，第二页初始化为0  
    
30.        Mat planes[] = {Mat_<float>(dst), Mat::zeros(dst.size(), CV_32F)};  
    
31.        Mat  completeI;  
    
32.        merge(planes,2,completeI);//把两页合成一个2通道的mat  
    
33.    
    
34.        //对上边合成的mat进行傅里叶变换，支持原地操作，傅里叶变换结果为复数。通道1存的是实部，通道2存的是虚部。  
    
35.        dft(completeI,completeI);  
    
36.    
    
37.        split(completeI,planes);//把变换后的结果分割到各个数组的两页中，方便后续操作  
    
38.        magnitude(planes[0],planes[1],planes[0]);//求傅里叶变换各频率的幅值，幅值放在第一页中。  
    
39.    
    
40.        Mat magI = planes[0];  
    
41.        //傅立叶变换的幅度值范围大到不适合在屏幕上显示。高值在屏幕上显示为白点，  
    
42.        //而低值为黑点，高低值的变化无法有效分辨。为了在屏幕上凸显出高低变化的连续性，我们可以用对数尺度来替换线性尺度:  
    
43.        magI+= 1;  
    
44.        log(magI,magI);//取对数  
    
45.        magI= magI(Rect(0,0,src_gray.cols,src_gray.rows));//前边对原始图像进行了扩展，这里把对原始图像傅里叶变换取出，剔除扩展部分。  
    
46.    
    
47.        //这一步的目的仍然是为了显示。 现在我们有了重分布后的幅度图，  
    
48.        //但是幅度值仍然超过可显示范围[0,1] 。我们使用 normalize() 函数将幅度归一化到可显示范围。  
    
49.        normalize(magI,magI,0,1,CV_MINMAX);//傅里叶图像进行归一化。  
    
50.    
    
51.        //重新分配象限，使（0,0）移动到图像中心，  
    
52.        //在《数字图像处理》中，傅里叶变换之前要对源图像乘以（-1）^(x+y)进行中心化。  
    
53.        //这是是对傅里叶变换结果进行中心化  
    
54.        int cx = magI.cols/2;  
    
55.        int cy = magI.rows/2;  
    
56.    
    
57.        Mat tmp;  
    
58.        Mat q0(magI,Rect(0,0,cx,cy));  
    
59.        Mat q1(magI,Rect(cx,0,cx,cy));  
    
60.        Mat q2(magI,Rect(0,cy,cx,cy));  
    
61.        Mat q3(magI,Rect(cx,cy,cx,cy));  
    
62.    
    
63.         
    
64.        q0.copyTo(tmp);  
    
65.        q3.copyTo(q0);  
    
66.        tmp.copyTo(q3);  
    
67.    
    
68.        q1.copyTo(tmp);  
    
69.        q2.copyTo(q1);  
    
70.        tmp.copyTo(q2);  
    
71.    
    
72.        namedWindow("InputImage");  
    
73.        imshow("InputImage",src);  
    
74.    
    
75.        namedWindow("SpectrumImage");  
    
76.        imshow("SpectrumImage",magI);  
    
77.        imwrite("E:\\text/magI.jpg",magI);
    
78.    
    
79.        waitKey(0);  
    
80.        return 0;  
    
81. }

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