2D离散傅里叶变换基函数可视化

最新推荐文章于 2024-09-06 11:00:37 发布

Alocus_

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分类专栏：图像处理文章标签：可视化信号处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Crystal_remember/article/details/116770895

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该博客展示了两种不同的傅里叶基函数可视化方法，通过Matlab代码生成图像。第一种方法使用子图展示不同傅里叶基函数在二维网格上的分布，第二种方法通过指数函数计算每个单元格的复数值并用图像显示。博客还提供了相关计算公式，有助于理解傅里叶变换的原理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >


% 用图像绘制：
figure(1);
M = 16;%图片的宽度
N = 16;%图片的高度
A = zeros(M,N);

for k = 0:M
    for l = 0:N
            for x = 1:M
                for y = 1:N
                  subplot(M,N,(k*(N)+l+1)); %画子图
                  A(x,y) = cos(2*pi*k*x/M + 2*pi*l*y/N) + sin(2*pi*k*x/M + 2*pi*l*y/N);%求第（k,l）个傅里叶基函数在（x,y)处的值。为可视化虚部也看做实数
                end
            end
            fprintf('%d',k)
            fprintf('%d\n',l)
            colormap('Cool');%选择色调，这里为Cool
            imagesc(A); % 由A(x,y)的值确定颜色
            %set(gca,'xaxislocation','top');  % 把x轴换到上方
            set(gca,'ydir','reverse');       % 把y轴刻度倒置
            title( {['B(', num2str(k), ',',num2str(l),')']})
    end
end

另一种可视化

N = 4;
h = zeros(N,N);
figure(1);
for u = 1:N
    for v = 1:N
        for x = 1:N
            for y = 1:N
                I(x,y) = exp(j*2*pi*((u-1)*(x-1)+(v-1)*(y-1))/N);
            end
        end
        
        subplot(N,N,v+N*(u-1)),imshow(I);title(['u=',num2str(u-1),' v=',num2str(v-1)]);
    end
end