s1093338 Homework #3
1122 Digital Image Processing Assignment #3 報告
學號：1093338 姓名：簡毓臻
主題: 傅立葉轉換與影像復原處理
專案目標：
使用頻域濾波技術對影像進行處理，盡可能地恢復照片原始狀態呈現較清晰的景物。
開發環境：
- 用的作業系統：Windows
- 開發環境：VScode
- 用的套件：OpenCV version: 4.9.0, numpy, matplotlib.pyplot
- 程式語言：Python 3.12.0
程式架構與功能說明：
對受損圖片先做傅立葉轉換，再用低通濾波器進行去噪，顯示原始受損圖片、傅立葉變換後的振幅頻譜、相位頻譜及修復後的圖片。
因為振幅頻譜和相位頻譜都使用了 numpy 模組，是屬於複數形式，用cv2.imshow會無法直接輸出（可以用但需要做一些轉換），所以顯示圖片改用 matplotlib.pyplot。
- 傅立葉轉換：使用 numpy 裡的 fft 模組，fftshift 是將傅立葉變換的結果的零頻率分量移到圖像的中心，方便觀察。
- 計算傅立葉轉換後的振幅頻譜及相位頻譜
- 設計一個低濾波器，讓受損圖片稍微平滑以及達到去噪作用
- 將振幅頻譜和 mask 相乘結果和相位頻譜組合成複數形式，並再進行逆傅立葉變換就可以得到修復好的圖片。
程式架構與功能說明：
對受損圖片先做傅立葉轉換，再用低通濾波器進行去噪，顯示原始受損圖片、傅立葉變換後的振幅頻譜、相位頻譜及修復後的圖片。
因為振幅頻譜和相位頻譜都使用了 numpy 模組，是屬於複數形式，用cv2.imshow會無法直接輸出（可以用但需要做一些轉換），所以顯示圖片改用 matplotlib.pyplot。
因為振幅頻譜和相位頻譜都使用了 numpy 模組，是屬於複數形式，用cv2.imshow會無法直接輸出（可以用但需要做一些轉換），所以顯示圖片改用 matplotlib.pyplot。
- 傅立葉轉換：使用 numpy 裡的 fft 模組，fftshift 是將傅立葉變換的結果的零頻率分量移到圖像的中心，方便觀察。
- 計算傅立葉轉換後的振幅頻譜及相位頻譜
- 設計一個低濾波器，讓受損圖片稍微平滑以及達到去噪作用
- 將振幅頻譜和 mask 相乘結果和相位頻譜組合成複數形式，並再進行逆傅立葉變換就可以得到修復好的圖片。
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