如何使用python将一张图像的相位和不同图像的大小组合成一张图像答案

【问题标题】：How to combine the phase of one image and magnitude of different image into 1 image by using python如何使用python将一张图像的相位和不同图像的大小组合成一张图像
【发布时间】：2019-02-18 02:11:18
【问题描述】：

我想将一张图像的相位谱和不同图像的幅度谱组合成一张图像。

我得到了图像 A 和图像 B 的相位谱和幅度谱。

这里是代码。

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))

我想弄清楚，但我仍然不知道该怎么做。

下面是我的测试代码。

imgCombined = abs(f) * math.exp(1j*np.angle(f2))

我希望我能像那样出来

【问题讨论】：

标签： python image transform fft

【解决方案1】：

以下是您需要修复的一些问题，您的代码才能按预期工作：

math.exp 函数支持标量求幂。对于逐元素矩阵求幂，您应该改用numpy.exp。
类似地，* 运算符将尝试执行矩阵乘法。在您的情况下，您希望改为执行元素乘法，这可以通过 np.multiply 完成

通过这些修复，您应该得到如下的频域组合矩阵：

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

要获得相应的空间域图像，您需要计算逆变换（并取实部，因为由于数值误差，可能会有残留的小虚部）：

imgCombined = np.real(np.fft.ifft2(combined))

最后可以显示结果：

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调整值以适应预期的[0,1] 范围。

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。
另一种方法是将值限制在该范围内（即将所有负值强制为 0，将所有大于 1 的值强制为 1）。
最后另一种方法，似乎提供更接近所提供的屏幕截图的结果，将采用imgCombined = np.abs(imgCombined) 的绝对值

【讨论】：