如何從原始 TEM tiff 獲取 FFT 圖像？

Question

我正在嘗試編寫獲取 TEM（透射 Electron 顯微鏡）TITFF 圖像並計算 FFT 的代碼。 但我總是得到普通的紅色、綠色或藍色圖像。

這是 RAW TEM 圖像的樣子：

FFT 圖像應如下所示：

但相反，我得到：

這是我的代碼：

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()

你知道可能是什么問題嗎？ 我什至嘗試將圖像轉換為np.array並逐步進行 FFT，但我得到了相同的結果。

Answer 1

FFT 是復雜的並且沒有對數，傅立葉變換將比所有其他點亮得多，以至於其他所有點都將顯示為黑色。 詳見： 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

這里有多個問題。 首先，有時灰度圖像會像 RGB 圖像一樣寫入文件（在 TIFF 文件中，這可能就像存儲灰度顏色 map 一樣簡單，像素值將被解釋為 map 的索引，加載的圖像將是 RGB 圖像而不是灰度圖像，即使它只有灰度顏色）。

這里就是這種情況。 所有三個通道具有完全相同的信息，但存儲了三個通道，您的 FFT 將計算相同的東西 3 次！

使用dip.ImageReadTIFF()加載圖像后，您可以使用括號來索引其中一個通道：

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

我們現在有一個實際的灰度圖像。 這應該可以消除 output 中的紅色。

在計算 FFT 之后，我們得到了一個動態范圍非常高的浮點圖像（中間像素處的最大幅度為 437536704）。 默認情況下，pyplot 將顯示浮點圖像，其中 0 和所有負值顯示為黑色，1 和所有更大的值顯示為白色（實際 colors 當然取決於它使用的顏色 map）。 所以你的顯示器將全是白色的。 使用vmax參數來imshow顯示為白色的值。 將此設置為 1e6 應該會給您與 GMS 軟件中類似的顯示。

您可以使用 DIPlib 代替 pyplot 進行顯示。 它的交互式查看器將讓您使用 slider 手動設置灰度限制，您可以手動 select 顯示幅度，以及選擇對數映射（這往往對顯示頻域最有用）。

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

或者，您可以使用 static 顯示器，它在引擎蓋下使用 pyplot：

f.Show((0, 1e6))

或者

f.Show('log')