基于matlab数字图像处理之低通滤波器Word文档下载推荐.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：