基于matlab数字图像处理之低通滤波器Word格式文档下载.doc
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imshow(abs(s),[]);
图像傅里叶变换所得频谱'
subplot(224),
imshow(log(abs(s)),[]);
图像傅里叶变换取对数所得频谱'
[a,b]=size(s);
a0=round(a/2);
b0=round(b/2);
d=10;
fori=1:
a
forj=1:
b
distance=sqrt((i-a0)^2+(j-b0)^2);
ifdistance<
=dh=1;
elseh=0;
end;
s(i,j)=h*s(i,j);
end;
end;
s=uint8(real(ifft2(ifftshift(s))));
subplot(222),
imshow(s);
低通滤波所得图像'
Hd=ones(size(I));
Hd(r>
0.2)=0;
figure
surf(Hd,'
Facecolor'
'
interp'
Edgecolor'
none'
Facelighting'
phong'
%画三维曲面(色)图
1.1.2理想低通滤波器实践结果截图:
1.2.1Butterworth低通滤波器实践代码:
clearall;
I1=imread('
girl.bmp'
subplot(221),imshow(I1);
xlabel('
(a)原始图像'
f=double(I1);
%数据类型转换
g=fft2(f);
%图像傅里叶转换
g=fftshift(g);
%傅里叶变换平移
F2=log(abs(g));
%对傅里叶变换结果取绝对值,然后取对数
subplot(222),imshow(F2,[],'
InitialMagnification'
fit'
%将计算后的矩阵用图像表示
colormap(jet);
%设置色彩索引图
colorbar%显示色彩索引条
(b)原始图像的傅里叶变换图像'
[N1,N2]=size(g);
%傅里叶变换图像尺寸
n=2;
%参数赋初始值
d0=5;
n1=fix(N1/2);
%数据圆整
n2=fix(N2/2);
N1%遍历图像像素
N2
d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);
ifd==0
h=0;
else
h=1/(1+(d/d0)^(2*n));
end
result(i,j)=h*g(i,j);
%图像矩阵计算处理
F3=log(abs(result));
%对傅里叶变换结果取绝对值,然后取对数
subplot(223),imshow(F3,'
(c)滤波后的傅里叶变换图像'
)
result=ifftshift(result);
X2=ifft2(result);
X3=uint8(real(X2));
subplot(224),imshow(X3)
(d)Butterworth低通滤波图像'
[f1,f2]=freqspace(size(I1),'
meshgrid'
D=0.3;
r=f1.^2+f2.^2;
n=4;
size(I1,1)
forj=1:
size(I1,2)
t=r(i,j)/(D*D);
Hd(i,j)=1/(t^n+1);
end
1.2.2Butterworth低通滤波器实践结果截图:
1.3.1高斯低通滤波器实践代码:
IA=imread('
[f1,f2]=freqspace(size(IA),'
D=100/size(IA,1);
Hd=ones(size(IA));
size(IA,1)
size(IA,2)
Hd(i,j)=exp(-t);
Y=fft2(double(IA));
Y=fftshift(Y);
Ya=Y.*Hd;
Ya=ifftshift(Ya);
Ia=real(ifft2(Ya));
subplot(2,2,1),imshow(uint8(IA));
subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia));
高斯低通滤波处理'
%画三维曲面(色)图
1.3.2高斯低通滤波器实践结果截图: