Image 显示图像傅里叶光谱的正确方法

我已经采取了两种不同的方式缩放图像。这些图片中有一张看起来更好吗。这是一个主观的问题，我只是不确定在报告中使用哪个更好

第一个图像是在MATLAB中，我使用了以下命令

F = fftshift(fft2(lena))
uint8((log10(abs(F)+1)*(255/max(max(log10(abs(F)+1)))))

第二幅图像是用FFWT3在C++中生成的，然后用IMAGEMAGEK

缩放图像。

convert mag.png -contrast-stretch 0 -evaluate log 10000 mag-lognorm.png

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这些图像中是否有一个能更好地表示傅里叶光谱，这无关紧要

我认为第二幅图像更有意义，因为它显示了振幅随空间频率的衰减。第一幅图像给人的错误印象是，非常高的频率与较低的频率呈现的程度相同。

我认为第二幅图像更有意义，因为它显示了振幅随空间频率的衰减。第一种错误的印象是，非常高的频率与低频率的频率呈现的程度相同。

您希望通过这种频谱向读者传达什么信息？（如果这很难回答，那么也许你真的不需要它？）就像对光谱的概述一样。我并没有试图特别指出任何部分。第二幅图像丢失了所有高频信息，而第一幅图像将所有高频信息混在一起，使较低的信息显得不那么重要。我不确定这两幅光谱是否真的传达了任何有用的信息，但我想我会尝试混淆对比，并在两者之间找到一个平衡点。我同意，目前还不清楚有人会从这样一个数字中得出什么结论，但有几件事你可以尝试：裁剪非常高的频率并显示对数量级。你希望用这个频谱向读者传达什么信息？（如果这很难回答，那么也许你真的不需要它？）就像对光谱的概述一样。我并没有试图特别指出任何部分。第二幅图像丢失了所有高频信息，而第一幅图像将所有高频信息混在一起，使较低的信息显得不那么重要。我不确定这两幅光谱是否真的传达了任何有用的信息，但我想我会尝试混淆对比，并在两者之间找到一个平衡点。我同意，目前还不清楚有人会从这样一个数字中得出什么结论，但有两件事你可以尝试：裁剪非常高的频率并显示对数量级。