数字图像处理实验报告.docx

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1、《数字图像处理》实验报告院系：XXXXX学号：XXXXXXX姓名：XXX指导老师：XXXX完成时间：2020.02.02题目一：(1)将宽为2n的正方形图像，用FFT算法从空域变换到频域，并用频域图像的模来进行显示；(2)使图像能量中心，对应到几何中心，并用频域图像的模来进行显示；(3)将频域图象，通过FFT逆变换到空域，并显示。该题实现环境为操作系统：Windows10操作系统；编程环境：VS2013；内部核心处理算法库：OpenCV。此题目的具体实现过程及其展示如下所示：#include#include

2、pencv2/highgui.hpp>#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){//以灰度模式读取原始图像并显示MatsrcImage=imread("lena.png",0);if(srcImage.empty()){cout<<"打开图像失败！"<

3、imalDFTSize(srcImage.cols);//将添加的像素初始化为0.Matpadded;copyMakeBorder(srcImage,padded,0,m-srcImage.rows,0,n-srcImage.cols,BORDER_CONSTANT,Scalar::all(0));//为傅立叶变换的结果(实部和虚部)分配存储空间。//将planes数组组合合并成一个多通道的数组complexIMatplanes[]={Mat_(padded),Mat::zeros(padded.size(),CV_32F)};Matco

4、mplexI;merge(planes,2,complexI);//进行就地离散傅里叶变换dft(complexI,complexI);//将复数转换为幅值，即=>log(1+sqrt(Re(DFT(I))^2+Im(DFT(I))^2))split(complexI,planes);//将多通道数组complexI分离成几个单通道数组，planes[0]=Re(DFT(I),//planes[1]=Im(DFT(I))magnitude(planes[0],planes[1],planes[0]);//planes[0]=magnitudeMatma

5、gnitudeImage=planes[0];//进行对数尺度(logarithmicscale)缩放magnitudeImage+=Scalar::all(1);log(magnitudeImage,magnitudeImage);//求自然对数//剪切和重分布幅度图象限//若有奇数行或奇数列，进行频谱裁剪magnitudeImage=magnitudeImage(Rect(0,0,magnitudeImage.cols&-2,magnitudeImage.rows&-2));//重新排列傅立叶图像中的象限，使得原点位于图像中心intcx=magni

6、tudeImage.cols/2;intcy=magnitudeImage.rows/2;Matq0(magnitudeImage,Rect(0,0,cx,cy));//ROI区域的左上Matq1(magnitudeImage,Rect(cx,0,cx,cy));//ROI区域的右上Matq2(magnitudeImage,Rect(0,cy,cx,cy));//ROI区域的左下Matq3(magnitudeImage,Rect(cx,cy,cx,cy));//ROI区域的右下//交换象限（左上与右下进行交换）Mattmp;q0.copyTo(tmp)

7、;q3.copyTo(q0);tmp.copyTo(q3);//交换象限（右上与左下进行交换）q1.copyTo(tmp);q2.copyTo(q1);tmp.copyTo(q2);//归一化，用0到1之间的浮点值将矩阵变换为可视的图像格式normalize(magnitudeImage,magnitudeImage,0,1,CV_MINMAX);//显示效果图imshow("频域",magnitudeImage);//（3）频域-->空域Matinversed;dft(complexI,inversed,DFT_INVERSE

8、DFT_REAL_OU

9、TPUT);normalize(inversed,inversed,0,1,CV_MINMAX