基于matlab的圖像銳化算法研究課程設計說明書(編輯修改稿)
2025-07-22 00:50 本頁面
【文章內容簡介】 通過本課程設計的學習，學生將復習所學的專業(yè)知識，使課堂學習的理論知識應用于實踐，通過本課程設計的實踐使學生具有一定的實踐操作能力；掌握Matlab使用方法，能熟練運用該軟件設計并完成相應的信息處理；通過圖像處理實踐的課程設計，掌握設計圖像處理軟件系統的思維方法和基本開發(fā)過程。3 設計內容和要求基于理想高通濾波器的圖像銳化；基于高斯高通濾波器的圖像銳化；基于高提升濾波的圖像銳化；通過采用有針對性的圖像的，對比分析上述三種銳化算法的結果要求每位學生進行查閱相關資料，并寫出自己的報告。注意每個學生的報告要有所側重，寫出自己所做的內容。4 總體設計方案分析 圖像的邊緣、細節(jié)主要位于高頻部分，而圖像的模糊是由于高頻成分比較弱產生的。頻率域銳化就是為了消除模糊，突出邊緣。因此采用高通濾波器讓高頻成分通過，使低頻成分削弱，再經逆傅立葉變換得到邊緣銳化的圖像。高通濾波器的濾波效果町以用原始圖像減去低通濾波圖像后得到。也可以將原始圖像乘以一個放大系數，然后再減去低通濾波圖像后得到高頻增強圖像。 理想高通濾波器（IHPF）傳遞函數為：,D0是指定非負數值，D（u，v）是（u，v）點距頻率中心的距離。如果要研究的圖像尺寸為MXN，則它的變換也有相同的尺寸。在半徑為D0的圓內，所有頻率無衰減地通過濾波器，而在此半徑之外的所有頻率完全被衰減掉，對圓外的頻率成分則無損通過。可以通過計算機模擬實現，但不可能用電子元器件實現（）。 高斯高通濾波器傳遞函數為：,D（u，v）是距傅立葉變換中心原點的距離，D0是截止頻率。當D（u，v）=D0時。由于高斯低通濾波器的傅里葉反變換也是高斯的，這就是說通過公式的傅里葉反變換而得到的空間高斯濾波器將沒有振鈴。高斯低通濾波器的傅立葉變換也是高斯的（）。高提升濾波一般用于使得圖片更加清晰。其步驟大致如下，首先將圖片模糊化，然后從原圖中，將其模糊形式去除。,從而得到圖像的反銳化掩蔽，然后用將其疊加至原圖上，從而使得圖像更清晰。,當k=1的時候，這個操作稱為反銳化掩蔽。當k1時候，這個操作稱為高提升濾波。其實，高提升濾波也是一種銳化濾波，其強調的也是圖像的邊緣部分。5 主要算法及程序 理想高通濾波器銳化程序：（以D0=10為例）:I1=imread(39。39。)。 figure(1)。 imshow(I1)。title(39。原圖39。)。 f=double(I1)。 % 轉換數據為雙精度型 g=fft2(f)。 % 進行二維傅里葉變換 g=fftshift(g)。 % 把快速傅里葉變換的DC組件移到光譜中心 [M,N]=size(g)。 d0=10。 %cutoff frequency以10為例 m=fix(M/2)。 n=fix(N/2)。 for i=1:M for j=1:N d=sqrt((im)^2+(jn)^2)。 if(d=d0) h=0。 else h=1。 end resu
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