opencv中C++实现傅里叶变换，低通滤波以及逆变换问题

[cuoqin4246]

这是我的C++的程序。首先对提取的图像进行傅立叶变换，然后平移中心，接着对平移后的图像使用高斯低通滤波。接着对图像再次进行中心平移然后傅立叶逆变换，最后得到的图像上面有许多格点。
如果我按照opencv论坛里面的傅立叶频域处理的话，对频域图像归一化后滤波，但是逆变化得到的确实一幅全黑的图像。求解应该怎么办。我最终想要得到平滑处理的图像，类似于matlab中fft2和ifft的。
下面是我的图像和程序

#include <iostream>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include "imgproc/imgproc.hpp"
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{

	Mat img = imread("C:\\Users\\LPX\\Desktop\\lena.jpg",0);
	imshow("Original Image",img);	
	Mat dftInput1, dftImage1, inverseDFT, inverseDFTconverted;
	img.convertTo(dftInput1, CV_32F);
	dft(dftInput1, dftImage1); 
	imshow("dft",dftImage1);
	int cx = dftImage1.cols/2;
	int cy = dftImage1.rows/2;	
	Mat q0(dftImage1, Rect(0,0,cx,cy));    // Top-Left
	Mat q1(dftImage1, Rect(cx,0,cx,cy));   // Top-Right
	Mat q2(dftImage1, Rect(0,cy,cx,cy));   // Bottom-Left
	Mat q3(dftImage1, Rect(cx,cy,cx,cy));  // Bottom-Right
	Mat tmp;
	q0.copyTo(tmp);
	q3.copyTo(q0);
	tmp.copyTo(q3);
	q1.copyTo(tmp);
	q2.copyTo(q1);
	tmp.copyTo(q2);
	//normalize(dftImage1, dftImage1, 0, 1, CV_MINMAX);
	imshow("***",dftImage1);
	Scalar s0=sum(dftImage1);
	int m=dftImage1.rows;
	int n=dftImage1.cols;
	Mat gaussianBlur(m,n, CV_32F);
	float D0 = 2*50*50;
	for(int i=0; i<m; i++)
	{
		for(int j=0; j<n; j++)
		{
			float d = (i-m/2)*(i-m/2) +(j-n/2)*(j-n/2);
			float m=-d/D0;		
			gaussianBlur.at<float>(i,j)=exp(m);

		}
	}
	multiply(dftImage1, gaussianBlur, gaussianBlur);
	int cx1 = gaussianBlur.cols/2;
	int cy1 = gaussianBlur.rows/2;

	Mat r0(gaussianBlur, Rect(0,0,cx1,cy1));    // Top-Left
	Mat r1(gaussianBlur, Rect(cx1,0,cx1,cy1));   // Top-Right
	Mat r2(gaussianBlur, Rect(0,cy1,cx1,cy1));   // Bottom-Left
	Mat r3(gaussianBlur, Rect(cx1,cy1,cx1,cy1));  // Bottom-Right

	Mat tmp1;
	r0.copyTo(tmp1);
	r3.copyTo(q0);
	tmp1.copyTo(q3);

	r1.copyTo(tmp1);
	r2.copyTo(r1);
	tmp1.copyTo(r2);
	imshow("gaussian",gaussianBlur);
	idft(gaussianBlur, inverseDFT, DFT_SCALE | DFT_REAL_OUTPUT ); // Applying IDFT
	inverseDFT.convertTo(inverseDFTconverted, CV_8U);
	Scalar s1=sum(gaussianBlur);
	imshow("Output", inverseDFTconverted);

	cout<<s0.val[0]<<endl;
	cout<<s1.val[0];
	waitKey(0);
	return 0;


}

[赵4老师]

图像处理基础 http://www.codeproject.com/Articles/781213/Fundamentals-of-Image-Processing-behind-the-scenes

[cuoqin4246]

4哥打不开啊

[cuoqin4246]

引用 1 楼 zhao4zhong1 的回复:

图像处理基础 http://www.codeproject.com/Articles/781213/Fundamentals-of-Image-Processing-behind-the-scenes

4哥 打开了 能不能明示一下，我看了 他也是介绍一下怎么变换的这个呀

[赵4老师]

你说的这些变换都要求图片尺寸恰好是2的整数次幂吧。

[cuoqin4246]

引用 4 楼 zhao4zhong1 的回复:

你说的这些变换都要求图片尺寸恰好是2的整数次幂吧。

那我通过 ，getOptimalDFTSize补足起最佳尺寸，之后再去做的话，我发现回不去了得到的结果是这样的
中间做了归一化了，不做归一化频谱图像没法显示，4哥这怎么看

[赵4老师]

matlab中fft2和ifft和OpenCV中对应的函数不完全一样。我猜。 所以你变换和逆变换必须选择其中一个。

[cuoqin4246]

如果我现在就单单用opencv做频域低通滤波的话，我现在逆变化得到结果是有问题的呀，我总觉的我哪里没搞好，找不到现在，4哥给点建议

[赵4老师]

引用 7 楼 cuoqin4246 的回复:

如果我现在就单单用opencv做频域低通滤波的话，我现在逆变化得到结果是有问题的呀，我总觉的我哪里没搞好，找不到现在，4哥给点建议

建议先编译链接调试网上能搜到的运行没有问题的相关代码。

[shiter]

莫得啊，我主要做的都是自然图像处理，信号这块不太熟悉

[cuoqin4246]

版主，你有频率滤波，并且逆变换的例子么 能不能接我看看

[cuoqin4246]

引用 9 楼 wangyaninglm 的回复:

这个lena图本身就是512*512的吧？ 或者说本身就是那啥2的倍数？

版主，你有频率滤波，并且逆变换的例子么 能不能接我看看

[shiter]

这个lena图本身就是512*512的吧？ 或者说本身就是那啥2的倍数？

[cuoqin4246]

以后做题还是要小心呀，题干的程序已经可以解决问题了，只需要把逆中心部分q0改成r0，q3改成r3就好了。 哎~~~

[weixin_34855848]

滤波有可能把一些图像信息滤掉了

[zbj11031]

问一下转两次象限干什么，那不是白转了吗