数字图像处理 图像傅里叶变换

%%图像傅里叶变换
[i,lcmp]=imread('E:/hough4.jpg');%=======读取图像 显示图像
subplot(2,2,1),imshow(i,lcmp);
title('original');
ii=im2double(i); %=====将图像矩阵类型转换为double（图像计算很多是不能用整型的），没有这个会报错！！ ，如果不用这个就必须转化为灰度图！
i1 = fft2(ii); %======傅里叶变换
i2 =fftshift(i1); %======将变换的频率图像四角移动到中心（原来良的部分在四角 现在移动中心，便于后面的处理）
i3=log(abs(i2)); %=====显示中心低频部分，加对数是为了更好的显示
subplot(2,2,2),imshow(i3,[]);
title('Fourier');
map=colormap(lcmp); %===取色谱
imwrite(i3,map,'f:/ffttank.bmp'); %===将上面i3输入到ffttank文件中
i5 = real(ifft2(ifftshift(i2))); %===频域的图反变换到空域 并取实部
i6 = im2uint8(mat2gray(i5)); %===取其灰度图
imwrite(i6,map,'f:/tank2.bmp','bmp'); %===利用灰度图和原来取得颜色模板 还原图像
subplot(2,2,3),imshow(i6);
title('anti-Fourier');
i7=rgb2gray(i);
i8=fft2(i7);%===对灰色图才能归一化。因为那是2维矩阵，彩色图是3维矩阵，需要转化为2维灰图
m=fftshift(i8); %直流分量移到频谱中心
%RR=real(m); %取傅立叶变换的实部
%II=imag(m); %取傅立叶变换的虚部
A=abs(m);%计算频谱幅值
%A=sqrt(RR.^2+II.^2);
A=(A-min(min(A)))/(max(max(A))-min(min(A)))*225; %归一化
subplot(2,2,4),imshow(A); %显示原图像
colorbar; %显示图像的颜色条
title('FFT spectrum'); %图像命名