OpenCV-Python(23)：傅里叶变换

原理

????????傅里叶变换是一种数学变换，用于将一个函数（在图像处理中通常是图像）从时域（空域）转换到频域。它将函数表示为一系列正弦和余弦函数的和，用于分析信号的频率和相位信息。

????????傅里叶变换的原理是将一个连续的信号或离散的序列分解为一系列简单的正弦和余弦函数，这些函数是基函数或正交函数。傅里叶变换可以将一个信号分解为不同频率的成分，这些成分包含了信号的频谱信息。傅里叶变换是线性的，可以将多个信号的变换结果相加，得到它们的叠加信号的变换结果。

????????在图像处理中，傅里叶变换可以用于分析图像的频谱信息，包括低频和高频成分。低频成分代表图像中的较慢变化部分，高频成分代表图像中的较快变化部分。通过傅里叶变换，我们可以将图像从时域转换到频域，然后进行频域滤波、增强或压缩等操作，最后再将图像从频域转换回时域。

傅里叶变换的数学表达式为：F(u, v) = ∫∫ f(x, y) * e^(-i2π(ux + vy)) dx dy

????????其中，F(u, v)是频域中的复数值，表示信号在频率为(u, v)的成分。f(x, y)是时域中的函数值，表示信号在位置(x, y)的强度。e^(-i2π(ux + vy))是复指数函数，用于将信号从时域转换到频域。

????????傅里叶变换存在两种形式：连续傅里叶变换（Continuous Fourier Transform, CFT）和离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT）。连续傅里叶变换适用于连续信号，而离散傅里叶变换适用于离散信号，如数字图像。在实际应用中，离散傅里叶变换更常用，可以使用快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）算法高效地计算。

????????傅里叶变换在图像处理中有广泛的应用，包括图像滤波、频域增强、图像压缩、图像复原等。通过傅里叶变换，我们可以对图像进行频域分析和处理，从而实现一些常见的图像处理操作。

Numpy中的傅里面叶变换

以下是使用Python中的NumPy库实现图像的傅里叶变换的示例代码：

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 进行傅里叶变换
f = np.fft.fft2(image)
fshift = np.fft.fftshift(f)
magnitude_spectrum = 20 * np.log(np.abs(fshift))

# 显示原始图像和频谱图
plt.subplot(121), plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap='gray')
plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

运行以上代码，将会显示原始图像和其对应的傅里叶变换的幅度谱图。需要注意的是，显示的频谱图是对数变换后的结果，目的是为了更好地显示高频成分。在实际应用中，我们通常会对频谱进行滤波操作，然后再进行逆傅里叶变换，将频域信号转换回时域信号（图像）。

OpenCV中的傅里叶变换

????????在OpenCV中，可以使用cv2.dft()函数来实现傅里叶变换。以下是使用OpenCV实现图像的傅里叶变换的示例代码：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 快速傅里叶变换
dft = cv2.dft(np.float32(image), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
magnitude_spectrum = 20 * np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:, :, 0], dft_shift[:, :, 1]))

# 显示原始图像和频谱图
plt.subplot(121), plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap='gray')
plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

运行以上代码，将会显示原始图像和其对应的傅里叶变换的幅度谱图。需要注意的是，与上面使用NumPy库的示例不同，这里使用的是OpenCV的函数进行傅里叶变换和频谱计算。在傅里叶变换后，需要调用cv2.magnitude()函数来计算频谱的幅度，并进行对数变换以便更好地显示。