20xx實驗三圖像頻域變換及濾波(完整版)
【正文】 (r*8+2,c*8+1)。 row_count=row/8。 imshow(I)。 I=imread(＇＇)。 %轉(zhuǎn)換為灰度圖像 figure,imshow(I) J=dct2(I)。 F=fft2(f,256,256)。實驗三,圖像頻域變換及濾波
實驗三 圖像頻域變換及濾波 一、實驗?zāi)康模?1. 理解傅立葉變換及離散余弦變換在圖像處理中的應(yīng)用 2. 掌握噪聲模擬和空域圖像濾波函數(shù)的使用方法 3. 掌握頻域濾波的概念及方法 4. 利用MATLAB程序進行編程實現(xiàn)數(shù)字圖像的傅立葉變換、DCT變換、空域及頻域濾波 二、實驗內(nèi)容 1. 傅立葉變換 繪制一個二值圖像矩陣,并將其傅立葉函數(shù)可視化。 %零填充為256256矩陣 figure,imshow(log(abs(F)))。 figure,imshow(log(abs(J)),[])。%打開圖像文件 I=im2double(I)。 title(＇原始圖像＇)。col_count=col/8。 CC2(po+5)=B2(r*8+2,c*8+2)。 CC2=CC2*10。 [row,col]=size(B2)。 B2(r*8+1,c*8+3)=CC2(po+2)。 po=po+10。 imshow(I2)。 figure,imshow(I2) (2)空域濾波增強 對上述噪聲圖像進行均值濾波和中值濾波，比較濾波效果。可抑制圖像中的噪聲,但同時也使圖像變得模糊 中值濾波器是一種最常用的非線性平滑濾波器。
典型的低通濾波器：（見教材） – 理想低通濾波器 – Butterworth低通濾波器 – …… % Butterworth低通濾波器實現(xiàn)平滑 I=imread(＇＇)。 % 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換，MATLAB不支持圖像的無符號整型的計算 G = fft2(F)。 % 顯示濾波處理后的圖像 (2)頻域高通濾波 % Butterworth高通濾波器實現(xiàn)平滑 I=imread(＇＇)。 % 傅立葉變換 G= fftshift(G)。
2. 必須包括原始圖像及其計算處理后的圖像以及相應(yīng)的解釋。pepper’類型”噪聲，進行實驗比對，分析巴特沃斯(Butterworth)高通濾波及低通
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