（1）编程计算并显示两幅图像的幅度图和相位图，然后交换两幅图像的相位图后转换到空域并显示，通过实验结果分析理解幅度图和相位图在图像表示中的作用。
完成此题的原理解释如下：
因为在数字图像处理中，傅里叶变换是一种将图像从空间域转换到频域的技术。频域表示不仅仅关注图像中像素的位置和亮度，而是关注图像中模式、纹理和边缘等特征的频率和方向。傅里叶变换得到的复数结果可以分为两部分：幅度（magnitude）和相位（phase）。幅度图表示的是频域中每个频率成分的大小，它给出了图像中各种频率成分的强度。幅度图反映了图像的结构信息，但是丢失了这些结构的具体位置信息。相位图则包含了各个频率成分相对于基频的相位偏移信息，实际上记录了图像中各个结构的相对位置信息。相位图包含了图像的几乎所有视觉信息，包括对象的形状和边界等。
交换相位的原理：
在频域中交换两幅图像的相位信息时，实际上是将一幅图像的结构信息（如边缘和纹理的具体布局）转移到了另一幅图像的幅度分布之上。这样做的效果是，交换相位后的图像基本上保持了“借用”的相位信息所包含的结构特征，而使用自己的幅度信息确定这些特征的强度。
而幅度图的作用为：幅度图是图像重建的质量和强度的基础，它决定了图像中各频率成分的强度或重要性。但是，它不包含关于这些成分如何在空间上组织的信息。因此，仅使用幅度信息不能完全重建原图像的视觉外观。
相位图的作用为：相位图则是图像视觉特征和内容的关键，即使在幅度信息受到严重扰动的情况下，只要相位信息保持不变，人眼仍然能识别出图像中的大部分结构和对象。这说明相位信息对于图像的识别和理解至关重要。
编写代码展示：
% 读取两幅图像
img1 = imread('屏幕截图(419).png'); % 替换为您的图像文件路径
img2 = imread('屏幕截图(603).png'); % 替换为您的图像文件路径
% 将图像转换为灰度图
img1_gray = rgb2gray(img1);
img2_gray = rgb2gray(img2);
% 计算傅里叶变换
F1 = fft2(double(img1_gray));
F2 = fft2(double(img2_gray));
% 计算幅度图和相位图
amp1 = abs(F1);
phase1 = angle(F1);
amp2 = abs(F2);
phase2 = angle(F2);
% 显示原始图像、幅度图和相位图
figure;
subplot(2,3,1), imshow(img1_gray), title('Image 1');
subplot(2,3,2), imshow(log(amp1),[]), title('Magnitude of Image 1');
subplot(2,3,3), imshow(phase1,[]), title('Phase of Image 1');
subplot(2,3,4), imshow(img2_gray), title('Image 2');
subplot(2,3,5), imshow(log(amp2),[]), title('Magnitude of Image 2');
subplot(2,3,6), imshow(phase2,[]), title('Phase of Image 2');
% 交换相位图
F1_new = amp1 .* exp(1i * phase2);
F2_new = amp2 .* exp(1i * phase1);
% 计算逆傅里叶变换
img1_new = ifft2(F1_new);
img2_new = ifft2(F2_new);
% 显示交换相位后的图像
figure;
subplot(1,2,1), imshow(abs(img1_new),[]), title('Image 1 with Image 2 Phase');
subplot(1,2,2), imshow(abs(img2_new),[]), title('Image 2 with Image 1 Phase');
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