实验5 图像频域增强文档格式.docx
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使用该函数实现图像的0延拓。
Padarray还有其它用法，请用help查询。
2、低通滤波器生成函数
首先编写dftuv函数，如下
function[U,V]=dftuv（M,N）
%DFTUVComputesmeshgridfrequencymatrices.
%[U,V]=DFTUV（M,N]computesmeshgridfrequencymatricesUandV.UandVareusefulforcomputingfrequency-domainfilterfunctionsthat
canbeusedwithDFTFILT.UandVarebothM-by-N.
%Setuprangeofvariables.u=0:
（M-1）;
v=0:
（N-1）;
%Computetheindicesforuseinmeshgrid.idx=find（u>
M/2）;
u（idx）=u（idx）-M;
idy=find（v>
N/2）;
v（idy）=v（idy）-N;
%Computethemeshgridarrays.[V,U]=meshgrid（v,u）;
然后编写低通滤波器函数
function[H,D]=lpfilter（type,M,N,D0,n）
%LPFILTERcomputersfrequencydomainlowpassfilters.
% H=lpfilter（TYPE,M,N,D0,n）createsthetransferfunctionofalowpass
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filter,H,ofthespecifiedTYPEandsize（M-by-N）.Toviewthefilterasanimageormeshplot,itshouldbecenteredusingH=fftshift（H）.
%validvaluesforTYPE,D0,andnare:
% '
ideal'
IdeallowpassfilterwithcutofffrequencyD0.nneednotbesupplied.D0mustbepositive.
btw'
Butterworthlowpassfilterofordern,andcutoffD0.Thedefaultvaluefornis1.D0mustbepositive.
gaussian'
Gaussianlowpassfilterwithcutoff（standarddeviation）D0.
nneednotbesupplied.D0mustbepositive.
%Usefunctiondftuvtosetupthemeshgridarraysneededforcomputingtherequireddistances.
[U,V]=dftuv（M,N）;
%
D=sqrt（U.^2+V.^2）;
%ComputethedistancesD（U,V）
%Beginfiltercomputations.switchtype
case'
H=double（D<
=D0）;
case'
ifnargin==4n=1;
end
endH=1./（1+（D./D0）.^（2*n））;
H=exp（-（D.^2）./（2*（D0^2）））;
otherwise
error（'
Unknownfiltertype'
）
通过调用函数lpfilter可生成相应的滤波器掩膜矩阵。
参考该函数可相应的生成高通滤波器函数。
3、频域滤波
F=fft2（f,size（H,1）,size（H,2））;
%对延拓的f计算FFT。
注意，这里隐含着对f的延拓。
G=real（ifft2（H.*F））;
%滤波
Gf=G（p>
裁剪后的图像
三、实验内容
（一）图像频域增强的步骤
参考教材286页的Figure4.36，重复该图像中的步骤，并将相应的结果显示出来。
（二）频域低通滤波
产生实验四中的白条图像。
设计不同截止频率的理想低通滤波器、Butterworth低通滤波器，对其进行频域增强。
观察频域滤波效果，并解释之。
设计不同截止频率的理想低通滤波器、Butterworth低通滤波器，对含高斯噪声的lena
图像进行频域增强。
（三）频域高通滤波
设计不同截止频率的理想高通滤波器、Butterworth高通滤波器，对上述白条图像进行频域增强。
设计不同截止频率的理想高通滤波器、Butterworth高通滤波器，对含高斯噪声的lena
四、实验步骤
（二）频域低通滤波理想低通滤波器
1.D0=5
程序：
A=zeros（64,64）;
A（32-20:
32+20,32-8:
32+8）=255;
subplot（1,2,1）imshow（A）;
s=fftshift（fft2（A））;
[M,N]=size（s）;
n1=floor（M/2）;
%对M/2进行取整
n2=floor（N/2）;
d0=5;
fori=1:
M
forj=1:
N
d=sqrt（（i-n1）^2+（j-n2）^2）;
%点（i,j）到傅立叶变换中心的距离
h=1*exp（-1/2*（d^2/d0^2））;
%GLPF滤波函数
s（i,j）=h*s（i,j）;
%GLPF滤波后的频域表示
s=ifftshift（s）;
s=uint8（real（ifft2（s）））;
subplot（1,2,2）;
%创建图形图像对象
imshow（s）;
运行结果：
2．D0=50
d0=50;
Butterworth低通滤波器
1.程序
%点（i,j）到傅立叶变换中心的距离h=1/（1+0.414*（d/d0）^（2*n））;
s（i,j）=h*s（i,j）;
含高斯噪声的lena图像进行频域增强
clearall;
A=imread（'
D:
\pic\lena.bmp'
）subplot（2,3,1）,imshow（A,[]）;
title（'
原图'
） %把图像显示出来
B=imnoise（A,'
gauss'
0.02）
subplot（2,3,3）,imshow（B,[]）;
%添加高斯噪声后的图像
添加高斯噪声后的图像'
f=double（B）;
%图像存储类型转换
g=fft2（f）;
%傅立叶变换
g=fftshift（g）;
%转换数据矩阵
[N1,N2]=size（g）;
%测量图像尺寸参数
n=2;
n1=fix（N1/2）;
n2=fix（N2/2）;
fori=1:
N1
N2
d=sqrt（（i-n1）^+（j-n2）^2）c=double（d<
=d0）;
%result（i,j）=c*g（i,j）;
resul=ifftshift（result）;
%傅立叶逆变换
X2=ifft2（result）;
X3=uint8（real（X2））;
subplot（2,3,5）
imshow（X3） %显示频域增强后的图像
D0=50,低通滤波器'
原图 添加高斯噪声后的图像
D0=20,butterworth 滤波器
D0=20,低通滤波器
（三）频域高通滤波理想高通滤波器A=zeros（64,64）;
subplot（1,2,1）;
imshow（A）;
s=fftshift（fft2（A））;
%对M/2进行取整
D0=50,低通滤波器
D0=50,butterwort滤h波器
%点（i,j）到傅立叶变换中心的距离
h=1-（1*exp（-1/2*（d^2/d0^2）））;
s=uint8（real（ifft2（s）））;
subpl
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