如何从原始 TEM tiff 获取 FFT 图像？

Question

我正在尝试编写获取 TEM（透射 Electron 显微镜）TITFF 图像并计算 FFT 的代码。 但我总是得到普通的红色、绿色或蓝色图像。

这是 RAW TEM 图像的样子：

FFT 图像应如下所示：

但相反，我得到：

这是我的代码：

import numpy as np
import diplib as dip
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from ncempy.io import dm


img1 = dip.ImageReadTIFF('RAW_FFT.tif')
f = np.fft.fft2(img1)
f = np.fft.fftshift(f)

plt.imshow(abs(f))
plt.show()

你知道可能是什么问题吗？ 我什至尝试将图像转换为np.array并逐步进行 FFT，但我得到了相同的结果。

Answer 1

FFT 是复杂的并且没有对数，傅立叶变换将比所有其他点亮得多，以至于其他所有点都将显示为黑色。 详见： https://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/fourier.htm

import cv2
import numpy as np

img=cv2.imread('inputfolder/yourimage.jpg',0)
def fft_image_inv(image):
    f = np.fft.fft2(image)
    fshift = np.fft.fftshift(f)
    magnitude_spectrum = 15*np.log(np.abs(fshift))
    return magnitude_spectrum

fft= fft_image_inv(img)
cv2.imwrite('outputfolder/yourimage.jpg',fft)

output：

Answer 2

这里有多个问题。 首先，有时灰度图像会像 RGB 图像一样写入文件（在 TIFF 文件中，这可能就像存储灰度颜色 map 一样简单，像素值将被解释为 map 的索引，加载的图像将是 RGB 图像而不是灰度图像，即使它只有灰度颜色）。

这里就是这种情况。 所有三个通道具有完全相同的信息，但存储了三个通道，您的 FFT 将计算相同的东西 3 次！

使用dip.ImageReadTIFF()加载图像后，您可以使用括号来索引其中一个通道：

img1 = dip.ImageReadTIFF('RAW_FFT.tif')
img1 = img1(0)

我们现在有一个实际的灰度图像。 这应该可以消除 output 中的红色。

在计算 FFT 之后，我们得到了一个动态范围非常高的浮点图像（中间像素处的最大幅度为 437536704）。 默认情况下，pyplot 将显示浮点图像，其中 0 和所有负值显示为黑色，1 和所有更大的值显示为白色（实际 colors 当然取决于它使用的颜色 map）。 所以你的显示器将全是白色的。 使用vmax参数来imshow显示为白色的值。 将此设置为 1e6 应该会给您与 GMS 软件中类似的显示。

您可以使用 DIPlib 代替 pyplot 进行显示。 它的交互式查看器将让您使用 slider 手动设置灰度限制，您可以手动 select 显示幅度，以及选择对数映射（这往往对显示频域最有用）。

f = dip.FourierTransform(img)
dip.viewer.ShowModal(f)

或者，您可以使用 static 显示器，它在引擎盖下使用 pyplot：

f.Show((0, 1e6))

或者

f.Show('log')