图像频域滤波Word格式文档下载.docx

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64，灰度值等于255：

图1

%源程序1

a=zeros（128,128）;

a（33:

97,57:

73）=255;

imshow（a）;

（2）用MATLAB中的fft2函数对其进行FFT：

①同屏显示原图f1和FFT（f1）的幅度谱图；

图2

%源程序2

F1=fft2（a）;

subplot（121）;

subplot（122）;

mesh（1:

128,1:

128,abs（F1））;

②若令

，重复以上过程，比较二者幅度谱的异同，简述理由；

图3

%源程序3

forx=1:

128;

fory=1:

b（x,y）=（-1）^（x+y）*a（x,y）;

end

end

F2=fft2（b）;

imshow（b）;

128,abs（F2））;

③若将f2（x,y）顺时针旋转45度得到f3（x,y），试显示FFT（f3）的幅度谱，并与FFT（f2）的幅度谱进行比较。

图4

%源程序4

c=imrotate（a,-45,'

nearest'

'

crop'

）;

c1（x,y）=（-1）^（x+y）*c（x,y）;

F=fft2（c1）;

F3=fftshift（F）;

imshow（c1）;

128,abs（F3））;

（2）频域滤波

对如图5所示的数字图像lena.img（256×

256大小、256级灰度）进行频域的

理想低通、高通滤波，同屏显示原图、幅度谱图和低通、高通滤波的结果图。

图5

①原图频谱图

图6

%源程序6

file=fopen（'

C:

\Users\thebluedb\Desktop\images\lena.img'

r'

lena=fread（file,[256,256],'

uint8'

F=fft2（lena）;

F1=fftshift（F）;

F1temp=log（F1+1）;

mesh（0:

255,0:

255,abs（F1））;

②理想低通滤波

图7

%源程序7

figure;

r=88;

%另取24、11、5

m=256;

n=256;

fori=1:

m

forj=1:

n

if（（（i-m/2）^2+（j-n/2）^2）<

r^2）

mask（i,j）=1;

else

mask（i,j）=0;

F2=F1.*mask;

F2temp=log（F2+1）;

256,1:

256,abs（F2））

③低通滤波结果图

图8

%源程序8

Figure;

ilena1=ifft2（ifftshift（F2））;

imshow（ilena1,[0,255]）;

④理想高通滤波

图9

%源程序9

r=2;

%另取8、24

255,abs（F2））

⑤高通滤波结果图

图10

%源程序10

附件

1.

源程序

1、

128,abs（F））;

2、

imshow（lena,[]）;

2.

参考文献：

图像工程（上册）第2版章毓晋清华大学出版社

MATLAB程序设计与典型应用张德丰电子工业出版社