对图像进行傅里叶变换

Q1：matlab图像处理种对图像进行傅里叶变换

刚刚试其实用转化灰度图像都fft2其实三维图像直接进行变换img=imread('J:\鲁棒性检测资料\2_IMG_0001.JPG');subplot(1,2,1)
imshow(img);s=fft2(img);ss=real(ifft2(s));sss=unit8(ss);subplot(1,2,2);
imshow(sss) 恢复原彩色图像其实转化灰度图像所再逆变换源图像转化数据double型转化uint8类型即~

Q2：对图像进行傅里叶变换用什么软件？

用MATLAB！
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。
做二维傅里叶变换，用matlab直接把图像读进去然后用fft2函数变换就行了。

Q3：有关数字图像处理 图像的傅里叶变换

你可以在百度上直接搜索寻找答案。这里不适合探讨这么复杂的问题，如果不是我闲的没事做，估计你的问题会石城大海，没有一个人会回答的！

Q4：如何将彩色图像用Matlab进行傅里叶变换，再反变换回去？

图像以im代替
r = im(:, :, 1);
g = im(:, :, 2);
b = im(:, :, 3);
fr = fft2(r);%傅里叶变换
fg = fft2(g);
fb = fft2(b);
or = ifft2(fr);%傅里叶反变换
og = ifft2(fg);
ob = ifft2(fb);
out(:, :, 1) = real(or);
out(:, :, 2) = real(og);
out(:, :, 3) = real(ob);
imshow(out)%out就是反变换回去的图像，如果没出错，显示出来的out应该与im一样

Q5：求助：如何用matlab对彩色图像进行傅里叶变换后进行滤波？

增强图象中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要增强视觉效果。将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法。
图像增强按所用方法可分成频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。
图像增强的目的是改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，扩大图像中不同物体特征之间的差别，满足某些特殊分析的需要。其方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。在图像增强过程中，不分析图像降质的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。基于空域的算法处理时直接对图像灰度级做运算基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正，是一种间接增强的算法。
基于空域的算法分为点运算算法和邻域去噪算法。点运算算法即灰度级校正、灰度变换和直方图修正等，目的或使图像成像均匀，或扩大图像动态范围，扩展对比度。邻域增强算法分为图像平滑和锐化两种。平滑一般用于消除图像噪声，但是也容易引起边缘的模糊。常用算法有均值滤波、中值滤波。锐化的目的在于突出物体的边缘轮廓，便于目标识别。常用算法有梯度法、算子、高通滤波、掩模匹配法、统计差值法等。

Q6：你好，我想问一下对图像进行傅里叶变换后在对频谱图为什么都要进行个对数变换？请指教

因为只有频谱的话不能突出图像的波动情况，加对数后可以放大波动

Q7：对图像进行傅里叶变换，能区分图像的颜色吗？

傅里叶变换不能区分颜色，你可以将彩色图像分为3个灰度图像，即R、
G、B三色的各自的灰度图像。如果用Matlab，彩色图像为C，则C（：，：,1）为红色灰度，C（：，：,2）为绿色灰度，C（：，：,3）为蓝色灰度，然后分别对三个图像做傅里叶变换。