昆明理工大学数字图像处理实验二

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1、昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（2012—2013学年第二学期）课程名称：数字图像处理开课实验室：4442015年4月17日内容：频率域滤波获得图像的傅里叶1、平滑采用低通平滑滤波器（理想、buttworth、Gaussian）完成图像的平滑功能，并用mesh函数绘制滤波器2、锐化采用高通平滑滤波器（理想、buttworth>Gaussian）完成阁像的平滑功能，并用mesh函数绘制滤波器二、实验原理在傅里叶图像中，高频位于图像的四角，低频位于图像中心，图像的边缘和细节主要在高频部分显示，对应到四角，而图像的竹景和基调对应为图像的低频部分，

2、在阁像的中心。频率域滤波的基本步骤：①F=fft2(f)②Fc=fftshift(F)③Gc=H(u,v)*Fc④G二ifftshift(Gc)⑤g=ifft2(G)⑥g=real(g)F:傅里叶图像Fc:中心化后的傅里叶图像G:频域的输出图像g:空间域的输出阁像H:频域滤波器real:输出图像的实部ilpf（理想低通滤波器）：由于高频成分包含大象的图像边缘信息，因此ilpf在去噪的同事会导致边缘信息的损失，同时造成图像边缘模糊BLPF(巴特沃斯低通滤波器)：连续性衰减没有ILPF那样陡峭不连续，因此图像边缘模糊大大减少，但大大增加了计算量。GLPF(高

3、斯低通滤波器)：图像边缘模糊成都较ILPF小，而比BLPF大理想低通滤波器的传递函数：H(u,v)=1D(u,v)DON阶巴特沃斯低通滤波器的传递函数：H(u,v)=l+[D(u,v)/D0]2n高斯低通滤波器的传递函数：H(u,v)=e~D2^2D°2OCu,v)

4、.png’)％读取zoro.png图像，赋值给fff=rgb2gray(ff);%将rgb图像转换成灰度图像，赋值给fsubplot(2,2,1)，imshow(f),title(’原图’)；E=fft2(f);%对图像进行傅里叶变换Fc=fftshift(F);[MN]=size(Fc);中m=floor(M/2);n=floor(N/2);D0=5;subplot(2,2,2),irashow(F),title(’傅里叶图’)；%分别返冋Fc的行数到M中，列数到N%对M/2进行取整%对N/2进行取整%初始化DOfori=l:Mforj=l:Nd=sq

5、rt((i-mV2+(j-nV2);%点(i，j)到傅里叶变换中心的距离ifd<=DO;%点(i,j)在通带内的情况H(i,j)=l;%通带变换函数elseH(i,j)=0;%阻带变换函数endendGc=H.*Fc;G=ifftshift(Gc);g=ifft2(G);g=uint8(real(g));%理想低通滤波器滤波后的频域表示%去中心化%反傅里叶交换%显示图像的实部subplot(2,2,3),mesh(H(l:10:300,1:10:300)),ti11e(’滤波器’)；％绘制滤波器subplot(2,2,4),imshow(g),title

6、(’理想平滑图’);巴特沃斯平滑滤波器ff=imreadCzoro.png’)％读取zoro.png图像，赋值给fff=rgb2gray(ff);%将rgb图像转换成灰度图像，赋值给fsubplot(2,2,1),imshow(f),title(’原图’)；F=fft2(f);%对图像进行傅里叶变换subplot(2,2,2),imshow(F),title(’傅里叶图’)；Fc=fftshift(F);%中心化[MN]=sizc(Fc);%分别返回Fc的行数到M中，列数到N中m=floor(M/2);%对M/2进行取整n=floor(N/2);%对N/

7、2进行取整D0=5;%初始化DOfori=l:Mforj=l:Nd=sqrt((i-m厂2+(j-n)"2);%点(i，j)到傅里叶变换中心的距离H(i,j)=l/(l+(d/D0)"4);endendGc=H.*Fc;G=ifftshift(Gc);%去中心化g=ifft2(G);%反傅里叶变换g=uint8(real(g));%显示图像的实部subplot(2,2,3),mesh(H(1:10:300,1:10:300)),title(’滤波器’)；%绘制滤波器subplot(2,2,4),imshow(g),title(’巴特罗斯平滑图’)；高斯低

8、通滤波器ff=imread(’zoro.png’)f=rgb2gray(ff);