グレー画像の単純な振幅スペクトルと位相スペクトルとバイスペクトル再構成を得る：
直接コードに：
clear all
Picture = imread('E:\others\Picture\Library.jpg');
Picture_Gray = rgb2gray(Picture);%灰度处理
Picture_FFT = fft2(Picture_Gray);%傅里叶变换
Picture_FFT_Shift = fftshift(Picture_FFT);%对频谱进行移动，是0频率点在中心
Picture_AM_Spectrum = log(abs(Picture_FFT_Shift));%获得傅里叶变换的幅度谱
Picture_Phase_Specture = log(angle(Picture_FFT_Shift)*180/pi);%获得傅里叶变换的相位谱
Picture_Restructure = ifft2(abs(Picture_FFT).*exp(j*(angle(Picture_FFT))));%双谱重构
figure(1)
subplot(221)
imshow(Picture_Gray)
title('原图像')
subplot(222)
imshow(Picture_AM_Spectrum,[])%显示图像的幅度谱，参数'[]'是为了将其值线性拉伸
title('图像幅度谱')
subplot(223)
imshow(Picture_Phase_Specture,[]);
title('图像相位谱')
subplot(224)
imshow(Picture_Restructure,[]);
title('双谱重构图')
結果：
画像の振幅スペクトルは、画素が表示されるべきではなく、原画像内の各点での振幅スペクトルから知らない何色、すなわち、画像の各画素の輝度を表す具体的にどのような点、振幅スペクトル記憶もののその各画素の振幅情報が、元の画素の位置は、破壊されているので、単独の振幅スペクトルは、元の画像を再構成する方法はありません。振幅スペクトルは、低周波数の中心部、大きな振幅、明るい局所的な代表です。おそらく水平線と垂直線の周りの人々の自然のシーンが現れたため、元の画像成分に明るい線状振幅スペクトル「10」は、他よりもあると水平方向と垂直方向を表しています。
ただ、再構築された振幅スペクトルの元の画像を見て：
Picture_Restructure = ifft2(abs(Picture_FFT));%幅度谱重构
私たちは、再構成画像の唯一の振幅スペクトルがものではありません見ることができます,,,
位相スペクトルは、全ての点の位相情報が記録され、位相スペクトルは、位相情報を示しているノイズの質量であるように見える人々の前に、より微妙な方法であるが、なぜなら位相情報は重要です像担持体の位置情報なしには、製品のスペクトルから、元の画像を復元しないであろう。
元画像の位相復興：
Picture_Restructure = ifft2(exp(j*(angle(Picture_FFT))));%相位谱重构
再構成画像の位相のみスペクトルが依然として位相スペクトル及び振幅スペクトルの記録の位置情報を記録する輝度情報を用いて、プロファイル情報の一部を見ることができる見ることができ、原画像はBispectra再構築により復元することができます。
参考：
https://zhidao.baidu.com/question/324052986.html
https://blog.csdn.net/wujian_1205/article/details/56852399
https://blog.csdn.net/Struggle_For_M/article/details / 51207370