我已经开始(一个小项目)来计算频域中图像的功率谱。
因此，到目前为止，我的工作是:
%// close all; clear all; %// not generally appreciated
img = imread('ajw_pic.jpg','jpg'); % it is a color image
img = rgb2gray(img); %// change to gray
psd = 10*log10(abs(fftshift(fft2(img))).^2 );
figure(2); clf
mesh(psd)
到目前为止看起来不错；我得到的网格图类似于我在各种学术论文中看到的光谱。
但是，我要寻找的是此功率谱与频率的关系图，我不确定如何获得此频率向量。我可以例如:
N=400; %// the image is 400 x 400
f=-N/2:N/2-1; %// possible frequencies?
但是我不认为这是完全正确的，因为这会导致出现负频率。
如果有人能指出正确的方向来绘制对数频率与功率谱，我将不胜感激。
最佳答案
fft将信号“ split ”为频率“bins”，其中可以观察到的最大频率是奈奎斯特频率或采样频率的一半。这意味着:
Y = fft(X,N); % (1D case)
Y(1:N/2+1)中与fft值对应的频率为:f = [fs/2*linspace(0,1,N/2+1)]; % where fs is your sampling frequency
Y的另一半只是镜像的，并且来自傅里叶变换的内在函数。如果您不想完全理解它，我想说的就是除了在维基百科上可以找到的东西之外，无需打扰它。但是出于好奇，您可以查看一个很好的直观的正负频率起源说明:https://dsp.stackexchange.com/questions/431/what-is-the-physical-significance-of-negative-frequencies/449#449。
2D图像情况的一些主要区别:
f = fs/2 * linspace(-1,1,N)(再次，不要介意负频率)