matlab學(xué)年論文1--資料下載頁(yè)
2025-06-22 12:25本頁(yè)面
【正文】 圖311 去噪高通濾波高通濾波也稱(chēng)高頻濾波器，它的頻值在0頻率處單位為1，隨著頻率的增長(zhǎng)，傳遞函數(shù)的值逐漸增加；當(dāng)頻率增加到一定值之后傳遞函數(shù)的值通常又回到0值或者降低到某個(gè)大于1的值。在前一種情況下，高頻增強(qiáng)濾波器實(shí)際上是依照能夠帶通濾波器，只不過(guò)規(guī)定0頻率處的增益為單位1。實(shí)際應(yīng)用中，為了減少圖像中面積大且緩慢變化的成分的對(duì)比度，有時(shí)讓0頻率處的增益小于單位1更合適。如果傳遞函數(shù)通過(guò)原點(diǎn)，則可以稱(chēng)為laplacian濾波器。n階截?cái)囝l率為d0的Butterworth高通濾波器的轉(zhuǎn)移函數(shù)為：H（u，v）=MATLAB實(shí)現(xiàn)Butterworth高通濾波器代碼所示：I1=imread(39。39。)。figure,imshow(I1)f=double(I1)。g=fft2(f)。g=fftshift(g)。[N1,N2]=size(g)。n=2。d0=5。n1=fix(N1/2)。n2=fix(N2/2)。for i=1:N1 for j=1:N2 d=sqrt((in1)^2+(jn2)^2)。 if d==0 h=0。 else h=1/(1+(d0/d)^(2*n))。 end result(i,j)=h*g(i,j)。 endendresult=ifftshift(result)。X2=ifft2(result)。X3=uint8(real(X2))。figure,imshow(X3)原圖和處理結(jié)果如圖312和313所示。 圖312原圖 圖313高通濾波 四、二值圖像分析二值圖像中所有的像素只能從0和1這兩個(gè)值中取，因此在MATLAB中，二值圖像用一個(gè)由0和1組成的二維矩陣表示。這兩個(gè)可取的值分別對(duì)應(yīng)于關(guān)閉和打開(kāi)，關(guān)閉表征該像素處于背景，而打開(kāi)表征該像素處于前景。以這種方式來(lái)操作圖像可以更容易識(shí)別出圖像的結(jié)構(gòu)特征。（一）二值形態(tài)學(xué)的基本運(yùn)算數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基礎(chǔ)是集合運(yùn)算，我們把二值圖像A看作是二維坐標(biāo)點(diǎn)的集合，包含圖像里為1的點(diǎn)，B通常是一個(gè)小的集合，作用類(lèi)似于模板。膨脹（Dilation）運(yùn)算A⊕B 腐蝕（Erosion）運(yùn)算AB 開(kāi)（Open）運(yùn)算閉（Close）運(yùn)算（二）二值分析進(jìn)行圖像處理綜合應(yīng)用噪聲濾除將開(kāi)啟和閉合結(jié)合起來(lái)可構(gòu)成噪聲濾除器。開(kāi)啟就是先對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕后膨脹其結(jié)果。閉合就是先對(duì)圖像進(jìn)行膨脹后腐蝕其結(jié)果。開(kāi)啟和閉合這兩種運(yùn)算都可以除去比結(jié)構(gòu)元素小特定圖像細(xì)節(jié)，同時(shí)保證不產(chǎn)生全局幾何失真。開(kāi)啟運(yùn)算可以把結(jié)構(gòu)元素小的突刺濾掉，切斷細(xì)長(zhǎng)搭接而起到分離作用。閉合運(yùn)算可以把比結(jié)構(gòu)元素小的缺口或孔填充上，搭接短的間斷而起到連通的作用。將開(kāi)啟和閉合結(jié)合起來(lái)可構(gòu)成形態(tài)學(xué)噪聲濾除器。開(kāi)啟結(jié)果將背景上的噪聲去除了；再進(jìn)行閉合則將噪聲去掉。MATLAB代碼：I1=imread(39。39。)。I2=im2bw(I1)。I2=double(I2)。I3=imnoise(I2,39。salt amp。 pepper39。)。I4=bwmorph(I3,39。open39。)。I5=bwmorph(I4,39。close39。)。subplot(2,2,1)。subimage(I2)。title(39。二值處理的圖像39。)。subplot(2,2,2)。subimage(I3)。title(39。加入椒鹽噪聲的圖像39。)subplot(2,2,3)。subimage(I4)。title(39。開(kāi)啟操作所得的圖像39。)。subplot(2,2,4)。subimage(I5)。title(39。再關(guān)閉操作所得的圖像39。)圖像處理如圖41所示圖41噪聲濾除處理 結(jié)論本文主要介紹了數(shù)字圖像的理論知識(shí)及MATLAB 語(yǔ)言的特點(diǎn),基于MATLAB的數(shù)字圖像處理環(huán)境，介紹了如何利用MATLAB及其圖像處理工具箱進(jìn)行數(shù)字圖像處理，在第四章、第五章主要論述了圖像增強(qiáng)及二值圖像的原理，并利用MATLAB來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)、二值圖像分析等圖像處理。 參考文獻(xiàn)[1]徐明遠(yuǎn)，[M].[2][M].[3][M].[4][M].. 24到40頁(yè)[5]孫家廣，[M].. 65到80頁(yè)[6][M].. 100到124頁(yè)[7]陳楊，[M].. 35到60頁(yè)[8]周新倫，[M].. 105到120頁(yè)[9]李信真，[M].. 116到132頁(yè)[10]陳桂明，[M].. 53到70頁(yè)[11]Kenneth R Castle．Digital Image Processing．Prentice Hall．1995．80到98頁(yè)[12]Pratt W K．Digital Image Processing．John Wileyamp。Sons．2006．162到184頁(yè) 致謝回顧緊張但又充實(shí)的學(xué)習(xí)過(guò)程，我在此向所有關(guān)心我及幫助我的老師和同學(xué)們致以最真誠(chéng)的感謝。感謝在這幾年來(lái)對(duì)我有所教導(dǎo)的老師，他們孜孜不倦的教誨不但讓我學(xué)到了很多知識(shí)，而且讓我掌握了學(xué)習(xí)的方法，更教會(huì)了我做人處事的道理，在此表示感謝。同時(shí)還有同學(xué)也給了我不少幫助，這里一并表
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