頻率域濾波的matlab設(shè)計與實現(xiàn)課程設(shè)計-資料下載頁
2025-06-23 19:18本頁面
【正文】 帶可以指示出該圖像中不同顏色的數(shù)據(jù)值，以顯示出圖像的灰度級。輸入以下代碼：f = imread(39。39。)。imshow(f)。colorbar。，其灰度級范圍從0~255，級灰度級為256。 添加色帶后的灰度圖 對灰度圖像進行Fourier變換后的頻譜圖在MATLAB命令輸入窗中，輸入Fourier變換程序，：（Butterworth）低通濾波結(jié)果與分析在MATLAB命令輸入窗中，輸入巴特沃斯（Butterworth）低通濾波程序， Do=，Do=，Do=。 原圖 Do=15的二階Butterworth低通濾波結(jié)果 Do=30的二階Butterworth低通濾波結(jié)果 Do=80的二階Butterworth低通濾波結(jié)果結(jié)果分析： 在任何經(jīng)BLPF處理過的圖像中都沒有明顯的振鈴效果，這是濾波器在低頻和高頻之間的平滑過渡的結(jié)果。低通濾波是一個以犧牲圖像清晰度為代價來減少噪聲干擾效果的修飾過程。通過與原圖相比較，從隨著D0值分別取15,30,80濾波后得到的圖像可以看出，D0的值越大圖像越清晰。巴特沃斯低通濾波器的優(yōu)點是：一、模糊大大減少。因為包含了許多高頻分量；二、沒有振鈴現(xiàn)象。因為濾波器是平滑連續(xù)的。 高斯(Gaussian)低通濾波結(jié)果與分析(1) 在MATLAB命令輸入窗中，輸入高斯(Gaussian)低通濾波程序，Do=，Do=，Do= 原圖 Do=15的高斯低通濾波結(jié)果 Do=30的高斯低通濾波結(jié)果 Do=80的高斯低通濾波結(jié)果結(jié)果分析： 通過與原圖相比較，從隨著D0值分別取15,30,80濾波后得到的圖像可以看出，D0的值越大圖像越清晰，高斯低通濾波器中，D0越大，所加的窗就越窄，那么說D0越大，所通過的頻帶是較低的，所濾得的圖像越柔和平滑。（1）巴特沃斯低通濾波器在任何經(jīng)巴特沃斯低通濾波處理過的圖像中都沒有明顯的振鈴效果，這是濾波器在低頻和高頻之間的平滑過渡的結(jié)果。低通濾波是一個以犧牲圖像清晰度為代價來減少噪聲干擾效果的修飾過程。巴特沃斯低通濾波器的優(yōu)點是：模糊大大減少。因為包含了許多高頻分量；沒有振鈴現(xiàn)象。因為濾波器是平滑連續(xù)的。（2）高斯低通濾波器高斯低通濾波后得到的圖像，高斯低通濾波器沒有振鈴現(xiàn)象，但與階數(shù)為2的巴特沃斯低通濾波器相比，其通帶要寬些，這樣對應(yīng)的空間濾波器的灰度級輪廓更窄些，因而平滑效果要差些。（3）巴特沃思濾波器和高斯濾波器濾去的頻率和通過的頻率之間沒有明顯的不連續(xù)性，圖像的模糊程度降低，而且也沒有振鈴效應(yīng)，這是由于在低頻和高頻之間，濾波器平滑過渡的緣故。7 心得體會 本次綜合課程設(shè)計關(guān)于數(shù)字圖像處理在頻率域方面的Matlab實現(xiàn)，最開始不知道從何開始，于是跑到圖書館借閱各本關(guān)于數(shù)字圖像處理的書籍，仔細的翻閱關(guān)于頻率域在圖像處理增強的章節(jié)，尤其是看到岡薩雷斯教授編寫的數(shù)字圖像處理及Matlab版后，頓時覺悟。這本書詳細介紹了關(guān)于數(shù)字圖像的處理的各種關(guān)鍵技術(shù)，關(guān)于頻率域增強的章節(jié)詳細介紹了圖像與其頻率域的關(guān)系，原理講解后都有具體的例子來例證。而Matlab版本則一條一條的講解了具體的實現(xiàn)頻率域圖像增強程序，包括頻域圖像顯示，低通高通濾波等，除了頻率域濾波這章的原理和例子外，這幾天的時間我還學(xué)到了很多，包括如何利用網(wǎng)絡(luò)收集背景資料和參考程序，然后根據(jù)本課程設(shè)計要求，加以利用。和隊友一起合作，互相討論，各抒己見，最終得到最優(yōu)的方案。由于數(shù)字圖像處理這門課程主要是理論課，其中有很復(fù)雜的數(shù)學(xué)原理，專業(yè)術(shù)語多，基礎(chǔ)知識要求高，而這次能夠親自的將理論和實踐相結(jié)合，利用Matlab來實現(xiàn)頻率域增強，不僅將書本的原理用編程語言實現(xiàn)，而且更進一步的掌握了原理，這樣把數(shù)字圖像處理理解的更透徹了，同時也鍛煉了自身的動手能力。圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域必然涉及到人類生活和工作的方方面面，隨著人類活動范圍的不斷擴大圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域也將隨之不斷擴大。本次綜合課程設(shè)計讓我對數(shù)字圖像處理有了親身的實踐過程，也讓我產(chǎn)生了興趣！ 參考文獻[1] 劉錦輝， 彭良玉， 劉美華， LIU Jinhui， PENG Liangyu， LIU Meihua．《基于matlab的圖像增強與復(fù)原技術(shù)在sem中的應(yīng)用》[J].,32(6).[2] 陳汗青， 萬艷玲， 王國剛《數(shù)字圖像處理技術(shù)研究發(fā)展》[J].北京：工業(yè)控制計算機，2013,26(1)．[3] 邸慧，于起峰，張小虎，DI Hui，YU Qifeng，ZHANG Xiaohu《一種基于灰度變換的紅外圖像增強算法》［Ｊ］．應(yīng)用光學(xué)，2006,27(1)．[4]付佳．《數(shù)字圖像處理在刑事偵查中的應(yīng)用》［Ｊ］．大連理工大學(xué)，2011．[5]。南京高師學(xué)報，1997，（12）：9496.[6]谷口慶冶（日）.:科學(xué)出版社，2002.[7]賀洪江，2002（3）：1517.[8] 姚敏.《數(shù)字圖像處理(第二版)》[M].北京：機械工業(yè)出版社，2012.[9] Rafael ，Richard E. Woods，Steven L. Eddins.《數(shù)字圖像處理(MATLAB版)》(英文版)[M] .北京：電子工業(yè)出版社，129140.[10] Rafael ，Richard E. Woods.《數(shù)字圖像處理(MATLAB版)》(第三版)[M] .北京：電子工業(yè)出版社，169174.[11] 張德豐. 《詳解MATLAB數(shù)字圖像處理》[M].北京：電子工業(yè)出版社，160168.[12] 張德豐. 《數(shù)字圖像處理（MATLAB版）》[M].北京：人民郵電出版社，. 28
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