工學(xué)圖象平滑ppt課件-wenkub.com
2025-03-19 06:15 本頁(yè)面
【正文】 figure,imshow(K2)。 K1=medfilt2(J， [3， 3])。 Ordfilt2(A,order,domain):domain表示 鄰域的形狀 ， order所取像素在鄰域像素 的排序中所處的位置 。 figure,imshow(K1)。1 0 1。 h1=1/4.*[0 1 0。 figure,imshow(K2)。 K2=filter2(fspecial(‘a(chǎn)verage’,5),I)/255。 shape＝ ’valid’不考慮邊界補(bǔ)零，只計(jì)算有效輸出部分。 ? subplot(1,2,2),imshow(I2)。,0,)。39。 MATLAB預(yù)定義濾波器的種類及函數(shù)參數(shù) MATLAB圖像濾波 在 MATLAB中可使用 imfilter 函數(shù)和 filter2函數(shù) 調(diào)用創(chuàng)建好的濾波器 （ 可以是預(yù)定義的也可以 是自定義的 ） 來(lái)實(shí)現(xiàn) 。 其中 I為加噪聲前的圖像 ， J為加噪聲后 的圖像 ， type為噪聲類型 。 1階指數(shù)形低通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù) 剖面圖 （ 4） 梯形低通濾波器 ????????????1101010),(0),()(]),([),(1),(DvuDDvuDDDDDvuDDvuDvuHD0:截止頻率， D1:任選， D0 D1 梯形低通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù) 剖面圖 三種低通濾波器的比較 （ a）有噪聲的圖像（ b）巴特沃斯低通濾波器處理后的圖像 （ c）梯形濾波器處理過(guò)的圖像（ d）指數(shù)低通濾波器處理的圖像 都能消除噪聲，產(chǎn)生的振鈴現(xiàn)象都少，指數(shù)低通濾波 濾去的高頻分量最多，圖像最模糊，梯形濾去的高頻 分量少，圖像最清晰。 21nDvuDvuH 20 ]),()[12(11),(???頻域低通濾波消除虛假輪廓 當(dāng)圖像由于量化不足產(chǎn)生虛假輪廓時(shí)可用低通 濾波器進(jìn)行平滑以改進(jìn)圖像質(zhì)量 。 階數(shù)為 n,截?cái)囝l率為 D0的巴特沃斯濾波 器的轉(zhuǎn)移函數(shù)為： 1階巴特沃思低通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù) 剖面圖 低通巴特 沃斯濾波 器在高低 頻率間的 過(guò)渡比較 光滑，振 鈴效應(yīng)不 明顯。 理想低通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù) 三維圖 理想濾波器的難處 理想低通濾波器 說(shuō)明： ① 雖然在計(jì)算機(jī)模擬中可以實(shí)現(xiàn)，但實(shí)際 中無(wú)法用電子器件設(shè)計(jì)出來(lái)； ② 有振鈴現(xiàn)象，造成圖象不同成 分的模糊，原因是 H( u, v)在 D0處由 1突變 為 0，經(jīng)過(guò)傅立葉變換后在空域中將表現(xiàn) 為同心圓的形式。 頻域低通濾波法 頻域?yàn)V波可用下述關(guān)系式表示： ),(),(),( vuFvuHvuG ?其中 F( u, v)是需要處理的圖像 f( x, y)的傅立葉變換， H(
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