【Python/NumPy】高速フーリエ変換でスペクトル強度の算出

この記事では、Python+SciPy+NumPyを用いて、高速フーリエ変換によりスペクトル強度を算出する方法をソースコード付きで解説します。

高速フーリエ変換でスペクトル強度算出
ソースコード（Python3+SciPy+NumPy）
実行結果

高速フーリエ変換でスペクトル強度算出

NumPyには、2次元配列の高速フーリエ変換をおこなうメソッド「numpy.fft.fft2(img)」があります。
今回はこれらを用いて、SciPyで読み込んだ画像を高速フーリエ変換し、スペクトル強度を算出してグラフ表示してみました。

ソースコード（Python3+SciPy+NumPy）

サンプルプログラムのソースコードです。

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
from scipy import ndimage
import matplotlib.pyplot as plt

def main():
    # 入力画像をグレースケールで読み込み
    img = ndimage.imread('input.jpg', mode='L')

    # 高速フーリエ変換(2次元)
    fimg = np.fft.fft2(img)

    # 零周波数成分を配列の左上から中心に移動
    fimg =  np.fft.fftshift(fimg)

    # 強度スペクトルの計算
    mag = 20*np.log(np.abs(fimg))

    # 入力画像とスペクトル画像をグラフ描画
    plt.subplot(121)
    plt.imshow(img, cmap = 'gray')
    plt.title('Input Image')
    plt.subplot(122)
    plt.imshow(mag, cmap = 'gray')
    plt.title('Magnitude Spectrum')
    plt.show()


if __name__ == "__main__":
    main()