如何从opencv获得准确的idft结果？

Question

我使用cv.dft来处理图像,然后使用cv.idft将其恢复到此处的教程之后.但是,最终图像具有非常大的灰度值,远远超过255.

我检查代码,发现扩大来自无处.

这是怎么发生的？我可以获得准确的价值吗？

复制代码:

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('test.bmp',0) # change for your own test image

dft = cv2.dft(np.float32(img),flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
f_ishift = np.fft.ifftshift(dft_shift)
img_back = cv2.idft(f_ishift)
img_back = cv2.magnitude(img_back[:,:,0],img_back[:,:,1])

print (img_back.max(), img_back.min()) # too large!!!!

plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(img_back, cmap = 'gray')
plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

Answer 1

我想向您介绍该cv2.idft函数的OpenCV文档:http: //docs.opencv.org/modules/core/doc/operations_on_arrays.html#idft.最后有一个注释,上面写着:

注意:默认情况下,没有dft和idft缩放结果.因此,您应该传递DFT_SCALE给其中一个dft或idft明确地使这些变换相互反转.

你现在正在做的是采用DFT和IDFT 而不考虑允许两个变换都是可逆的尺度.因此,当您打电话时cv2.idft,请确保通过cv2.DFT_SCALE旗帜.

换一种说法:

img_back = cv2.idft(f_ishift, flags=cv2.DFT_SCALE | cv2.DFT_REAL_OUTPUT)

因为您的图像在开始时已经是实值,所以传递DFT_REAL_OUTPUT标记也是一个好主意,以确保您的逆也是实值.您所做的只是计算FFT,然后是结果的倒数,所以如果您想检查它们是否相同,请确保您这样做.