图像的频谱图去中心化
『壹』 为什么图像的傅里叶频谱集中于四个角
在频域中,频率越大说明原始信号变化速度越快；频率越小说明原始信号越平缓.当频率为0时,表示直流信号,没有变化.因此,频率的大小反应了信号的变化快慢.高频分量解释信号的突变部分,而低频分量决定信号的整体形象.
在图像处理中,频域反应了图像在空域灰度变化剧烈程度,也就是图像灰度的变化速度,也就是图像的梯度大小.对图像而言,图像的边缘部分是突变部分,变化较快,因此反应在频域上是高频分量；图像的噪声大部分情况下是高频部分；图像平缓变化部分则为低频分量.也就是说,傅立叶变换提供另外一个角度来观察图像,可以将图像从灰度分布转化到频率分布上来观察图像的特征.书面一点说就是,傅里叶变换提供了一条从空域到频率自由转换的途径.
另外,关于变换后频谱图像是四角亮的问题,主要是因为变换后的四角位置刚好对应着图像的低频成分,而一般来说图像的能量都集中在低频分量上,因此变换后低频位置处的幅度会大些,显示出来就更亮了.
『贰』 谁能解释下图像处理中的频谱图
频谱图一般密集的地方，就是图像中最多象素的取值或者是核心，也就是当前图像的比较重要的部分，对这一块的调节，要慎重一些，因为轻微的调节都有可能引起较大的变化。
『叁』 matlab离散傅里叶变换怎么把频率谱的原点移到图像中心
y=fft(x,number);%number是x的长度
n=0:length(y)-1;
f=fs*n/length(y);%fs是x的采样频率
plot(f,abs(y));
『肆』 数字图像处理中2.图像的二维频谱在显示和处理时应注意什么
进行傅里叶变换的图像应该是灰度图形，原rgb彩色图像无法进行相应变
2.注意使用fftshift函数将频谱的零频分量移至频谱的中心
『伍』 什么是图像的频谱分析
所谓频谱分析实际上就是在变换域中分析，频谱分析是各种变换方式（二维FFT分析、离散余弦变换等）当中的一种，图像的频谱分析就是把图像的二维时域信号通过二维FFT分析变换为空间频谱进行分析
『陆』 图像的傅立叶频谱图有何特点用于分析图像有什么优势
地震信号经过滤波之后做傅立叶变换得到频谱图的相位谱的分析：
1、描述一切动态信号的三大要素是振幅、频率和相位。地震记录的基本子波也可以用这三个要素进行描述。地层滤波特性包括能量传递、反射干涉、散射和吸收等机理，它们与地层物性及结构有关。这些因素均有改造地震波相位谱的作用，地震波通过不同岩性的地层，其相位差就不同了，就是说地震波的特性变化可间接反映地层的物性变化。
2、傅立叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号（信号的频谱），可以利用一些工具对这些频域信号进行处理、加工。最后还可以利用傅立叶反变换将这些频域信号转换成时域信号。
3、图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高。
4、对图像进行二维傅立叶变换得到频谱图就是图像梯度的分布图，傅立叶频谱图上看到的明暗不一的亮点实际上图像上某一点与邻域点差异的强弱，即梯度的大小，也即该点的频率的大小，图像中的低频部分指低梯度的点，高频部分相反。梯度大则该点的亮度强，否则该点亮度弱。这样通过观察傅立叶变换后的频谱图可以看出图像的能量分布，如果频谱图中暗的点数更多，那么实际图像是比较柔和的（因为各点与邻域差异都不大，梯度相对较小），反之，如果频谱图中亮的点数多，那么实际图像一定是尖锐的，边界分明且边界两边像素差异较大的。
『柒』 如何实现图像频谱中心化，为何
研究数字图像有时需要变换到频率做处理，比如滤波等。
但直接对数字图像进行二维DFT变换得到的频谱图是高频在中间，低频在四角，为了把能量集中起来便于使用滤波器，可以利用二维DFT的平移性质对频谱进行中心化。
『捌』 数字图像傅里叶变换频谱中中心亮点的来源
图像经过傅里叶变换后直流分量都集中到图像的四个角上，再经过中心平移处理就从四个角上移到了频谱的中心区域，具体你可以看一下matlab中的fftshift函数的说明
『玖』 数字图像处理求图像的频谱图:原理和方法(fft) 是否可以解释公式和原理
数字图像，是以二维数字组形式表示的图像，其数字单元为像元，数字图像的恰当应用通常需要数字图像与看到的现象之间关系的知识，也就是几何和光度学或者传感器校准，数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。