《信號處理原理》實驗指導

1、《信號處理原理》實驗指導【實驗要求】(1)對輸入圖象文件內(nèi)容進行2D－FFT變換，再對所得頻譜數(shù)據(jù)進行2D－IFFT，將結(jié)果重新轉(zhuǎn)換成字符文件保存起來。(2)對輸入圖象文件內(nèi)容進行2D－FFT變換，再將頻譜的大小壓縮為（N2）（N2），然后對所得頻譜數(shù)據(jù)進行2D－IFFT，將結(jié)果重新轉(zhuǎn)換成字符，保存成（N2）（N2）的漢字圖像。(3)對輸入圖象文件內(nèi)容進行2D－FFT變換，再將頻譜的大小壓縮為（N2）（N2），然后對頻譜補入一些零，再對

2、頻譜進行2D－IFFT，將結(jié)果重新轉(zhuǎn)換成字符，保存成（N2）（N2）的漢字圖像?！緦嶒炘怼恳环S數(shù)字圖像可以用矩陣[g(mn)]來表示，g(mn)是圖像在坐標(mn)處的灰度級（或彩色RGB值）。也可以把g(mn)視為一個二元函數(shù)，它的自變量為m和n，則可以用它來表示數(shù)字圖像在平面上的亮度分布。矩陣可以寫成下面的形式：??(00)(01)(01)(10)(11)(11)[]()(10)(11)(11)gggNgggNggmngMgM

3、gMN????????????????????????在上面的基礎上，我們可以定義下面的二維DFT：定義1：二維矩陣向量[g(mn)]的2DDFT??1010()))((NMmMmnpqNnGpqgmnWFgmWn????????????????????01pM???01qN???從上面的定義我們可以看出：2DDFT可以用兩次1DDFT來實現(xiàn)。一次是對g(mn)的各行（即m相同而n不同）進行1DDFT如上式中的紅色部分所示；再對變換后的

4、結(jié)果，再按列進行1DDFT如上式中的藍色部分所示。【圖象壓縮與放大原理】要盡量少失真地對圖象進行縮放處理，則需從頻域著手進行。如果從頻譜圖中去掉一些頻率的分量，然后再作IFFT，得到時域數(shù)據(jù)，即可實現(xiàn)對圖象的縮小。而如果在頻譜中加入一些零值，再作IFFT，得到時域數(shù)據(jù)，則可實現(xiàn)對圖象的放大。inputinfilestreaminputif(input==o)Data[i][j]=CIRCLE_VALif(input==.)Data[i]