圖像的頻譜圖去中心化
『壹』 為什麼圖像的傅里葉頻譜集中於四個角
在頻域中,頻率越大說明原始信號變化速度越快；頻率越小說明原始信號越平緩.當頻率為0時,表示直流信號,沒有變化.因此,頻率的大小反應了信號的變化快慢.高頻分量解釋信號的突變部分,而低頻分量決定信號的整體形象.
在圖像處理中,頻域反應了圖像在空域灰度變化劇烈程度,也就是圖像灰度的變化速度,也就是圖像的梯度大小.對圖像而言,圖像的邊緣部分是突變部分,變化較快,因此反應在頻域上是高頻分量；圖像的雜訊大部分情況下是高頻部分；圖像平緩變化部分則為低頻分量.也就是說,傅立葉變換提供另外一個角度來觀察圖像,可以將圖像從灰度分布轉化到頻率分布上來觀察圖像的特徵.書面一點說就是,傅里葉變換提供了一條從空域到頻率自由轉換的途徑.
另外,關於變換後頻譜圖像是四角亮的問題,主要是因為變換後的四角位置剛好對應著圖像的低頻成分,而一般來說圖像的能量都集中在低頻分量上,因此變換後低頻位置處的幅度會大些,顯示出來就更亮了.
『貳』 誰能解釋下圖像處理中的頻譜圖
頻譜圖一般密集的地方，就是圖像中最多象素的取值或者是核心，也就是當前圖像的比較重要的部分，對這一塊的調節，要慎重一些，因為輕微的調節都有可能引起較大的變化。
『叄』 matlab離散傅里葉變換怎麼把頻率譜的原點移到圖像中心
y=fft(x,number);%number是x的長度
n=0:length(y)-1;
f=fs*n/length(y);%fs是x的采樣頻率
plot(f,abs(y));
『肆』 數字圖像處理中2.圖像的二維頻譜在顯示和處理時應注意什麼
進行傅里葉變換的圖像應該是灰度圖形，原rgb彩色圖像無法進行相應變
2.注意使用fftshift函數將頻譜的零頻分量移至頻譜的中心
『伍』 什麼是圖像的頻譜分析
所謂頻譜分析實際上就是在變換域中分析，頻譜分析是各種變換方式（二維FFT分析、離散餘弦變換等）當中的一種，圖像的頻譜分析就是把圖像的二維時域信號通過二維FFT分析變換為空間頻譜進行分析
『陸』 圖像的傅立葉頻譜圖有何特點用於分析圖像有什麼優勢
地震信號經過濾波之後做傅立葉變換得到頻譜圖的相位譜的分析：
1、描述一切動態信號的三大要素是振幅、頻率和相位。地震記錄的基本子波也可以用這三個要素進行描述。地層濾波特性包括能量傳遞、反射干涉、散射和吸收等機理，它們與地層物性及結構有關。這些因素均有改造地震波相位譜的作用，地震波通過不同岩性的地層，其相位差就不同了，就是說地震波的特性變化可間接反映地層的物性變化。
2、傅立葉變換將原來難以處理的時域信號轉換成了易於分析的頻域信號（信號的頻譜），可以利用一些工具對這些頻域信號進行處理、加工。最後還可以利用傅立葉反變換將這些頻域信號轉換成時域信號。
3、圖像的頻率是表徵圖像中灰度變化劇烈程度的指標，是灰度在平面空間上的梯度。灰度變化緩慢的區域，對應的頻率值很低；灰度變化劇烈的區域，對應的頻率值較高。
4、對圖像進行二維傅立葉變換得到頻譜圖就是圖像梯度的分布圖，傅立葉頻譜圖上看到的明暗不一的亮點實際上圖像上某一點與鄰域點差異的強弱，即梯度的大小，也即該點的頻率的大小，圖像中的低頻部分指低梯度的點，高頻部分相反。梯度大則該點的亮度強，否則該點亮度弱。這樣通過觀察傅立葉變換後的頻譜圖可以看出圖像的能量分布，如果頻譜圖中暗的點數更多，那麼實際圖像是比較柔和的（因為各點與鄰域差異都不大，梯度相對較小），反之，如果頻譜圖中亮的點數多，那麼實際圖像一定是尖銳的，邊界分明且邊界兩邊像素差異較大的。
『柒』 如何實現圖像頻譜中心化，為何
研究數字圖像有時需要變換到頻率做處理，比如濾波等。
但直接對數字圖像進行二維DFT變換得到的頻譜圖是高頻在中間，低頻在四角，為了把能量集中起來便於使用濾波器，可以利用二維DFT的平移性質對頻譜進行中心化。
『捌』 數字圖像傅里葉變換頻譜中中心亮點的來源
圖像經過傅里葉變換後直流分量都集中到圖像的四個角上，再經過中心平移處理就從四個角上移到了頻譜的中心區域，具體你可以看一下matlab中的fftshift函數的說明
『玖』 數字圖像處理求圖像的頻譜圖:原理和方法(fft) 是否可以解釋公式和原理
數字圖像，是以二維數字組形式表示的圖像，其數字單元為像元，數字圖像的恰當應用通常需要數字圖像與看到的現象之間關系的知識，也就是幾何和光度學或者感測器校準，數字圖像處理領域就是研究它們的變換演算法。