(三)基于MATLAB的数字图像处理————频率域滤波
一、二维离散傅里叶变换
令f(x,y)表示一幅大小为M*N像素的图像,其中x=0,1,2,…,M-1,y=0,1,2,…N-1。
由**F(u,v)*表示的二维离散傅里叶变换(DFT)为:

式中,u=0,1,2…,M-1,v=0,1,2,…,N-1。显然,F也是大小为MN的矩形区域,通常称为频率矩形。
离散傅里叶反变换(IDFT)的形式为:

式中,x=0,1,2,…,M-1和y=0,1,2,…,N-1。由 F(u,v) 可以得到 f(x,y)。
对于 f(x,y) 为实函数,他的 DFT 变换具有周期性:

他的 IDFT 也具有周期性:

令 R(u,v) 和 I(u,v) 分别表示 F(u,v) 的实部和虚部,则傅里叶谱定义为

变换的相角定义为


本文介绍MATLAB中基于二维离散傅里叶变换(DFT)的数字图像处理方法,包括频率域滤波的基本原理、实现步骤及空间滤波与频率域滤波的对比。
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