如何利用python将一幅图像的相位和不同图像的幅度合成一幅图像

Question

我想把一幅图像的相位谱和不同图像的幅度谱合成一幅图像。在

得到了A、B图像的相位谱和幅度谱

这是密码。在

f = np.fft.fft2(grayA)
fshift1 = np.fft.fftshift(f)
phase_spectrumA = np.angle(fshift1)
magnitude_spectrumB = 20*np.log(np.abs(fshift1))

f2 = np.fft.fft2(grayB)
fshift2 = np.fft.fftshift(f2)
phase_spectrumB = np.angle(fshift2)
magnitude_spectrumB = 20*np.log(np.abs(fshift2))

我想弄明白，但还是不知道该怎么做。在

下面是我的测试代码。在

^{pr2}$

我希望我能像那样出来

Answer 1

为了使代码按预期工作，您需要修复以下几点：

• ^{}函数支持标量求幂。对于元素矩阵求幂，应该使用^{}。在
• 类似地，*运算符将尝试执行矩阵乘法。在您的例子中，您希望执行元素级乘法，这可以用^{}完成

通过这些修正，您应该得到如下所示的频域组合矩阵：

combined = np.multiply(np.abs(f), np.exp(1j*np.angle(f2)))

为了获得相应的空间域图像，您需要计算反变换（由于数值误差，可能会有剩余的小虚部，所以取实部）：

^{pr2}$

最后，结果可显示为：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(imgCombined, cmap='gray')

请注意，imgCombined可能包含[0,1]范围之外的值。然后，您需要决定如何重新缩放值以适应预期的[0,1]范围。在

• 默认缩放（如上图所示）是线性缩放值，使最小值设置为0，最大值设置为0。在
• 另一种方法是将值限制在该范围内（即强制所有负值为0，所有大于1到1的值）。在
• 最后，另一种方法是使用imgCombined = np.abs(imgCombined)获取绝对值，这似乎提供了更接近所提供的屏幕截图的结果