基于matlab的圖像銳化算法研究課程設(shè)計(jì)說明書(參考版)
2025-07-06 15:38本頁面
【正文】 在沒有做課程設(shè)計(jì)以前，覺得課程設(shè)計(jì)只是對(duì)知識(shí)的單純總結(jié)，但是通過這次課程設(shè)計(jì)發(fā)現(xiàn)自己的看法有點(diǎn)太片面，課程設(shè)計(jì)不僅是對(duì)前面所學(xué)知識(shí)的一種檢驗(yàn)，也是對(duì)自己能力的一種提高，通過這次課程設(shè)計(jì)使自己明白了原來 的那點(diǎn)知識(shí)是非常欠缺的，要學(xué)習(xí)的東西還很多，通過這次課程設(shè)計(jì)，明白學(xué)習(xí)是一個(gè)長期積累的過程，在以后的工作和生活中都應(yīng)該不斷的學(xué)習(xí)，努力提高自己的知識(shí)和綜合素質(zhì)。 通過為期兩周的 MATLAB 課程設(shè)計(jì)，我對(duì) MATLAB 這個(gè)仿真軟件有了更進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)和了解。因?yàn)檫吔巛喞叶戎迪嗖詈艽螅尸F(xiàn)出高頻特性。銳化處理在增強(qiáng)圖象邊緣的同時(shí)增加了圖象的噪聲。且隨 k 值增大，圖像銳化增強(qiáng)效果越弱。高斯高通濾波器得到的結(jié)果比更為平滑，結(jié)果圖像中對(duì)于微小的物體（如斑點(diǎn)）和細(xì)條的過濾也是較為清晰的。 原圖圖 第 10 頁 共 12 頁 G H P F 濾波 ( d 0 = 1 0 ) 圖 高提升 濾波器銳化結(jié)果： 圖 ，圖 器的頻譜分析圖。 6 算法結(jié)果及比較分析 理想高通濾波器銳化結(jié)果： 圖 為原始圖片，圖 為經(jīng)過理想高通濾波器銳化后的圖片。 axis([1,N,0,]),grid。% 第 8 頁 共 12 頁 subplot(1,2,2)。)。 ylabel(39。c).Result of gaussian filter (77th column)39。 axis square。 plot(1:N,g_mask(77,1:N))。 figure()。intensity level39。)。xlabel(39。 axis([1,N,0,1]),grid。Result39。Original39。)。,1:N,g_Gaussian(77,1:N),39。 plot(1:N,f(77,1:N),39。 figure()。intensity level39。)。 xlabel(39。 axis([1,N,0,1]),grid。r39。% subplot(1,2,1)。 [M,N] = size(f)。b).Result of Highboots Filter39。 imshow(g_hb,[0 1])。)。 xlabel(39。 subplot(2,2,3)。b).Result of Gaussian Filter39。 imshow(g_Gaussian,[0 1])。)。xlabel(39。subplot(2,2,1)。 f = mat2gray(f,[0 1])。 g_Unsharp = f + g_mask。)。,39。,39。 g_Gaussian = imfilter(f,w_Gaussian,39。gaussian39。 f = mat2gray(f,[0 255])。39。 clear all。 clear all。)。 title(39。 figure(2)。 J1=ifft2(result)。 % gaussian filter transform result(i,j)=(1h)*g(i,j)。 第 6 頁 共 12 頁 for i=1:M for j=1:N d=sqrt((im)^2+(jn)^2)。 m=fix(M/2)。 [M,N]=size(g)。 g=fft2(f)。)。 title(39。 figure(1)。39。IHPF 濾波（ d0=10)39。 imshow(J2)。 J2=uint8(real(J1))。 end end result=ifftshift(result)。 else h=1。 第 5 頁 共 12 頁 for i=1:M for j=1:N d=sqrt((im)^2+(jn)^2)。 %cutoff frequency 以 10 為例 m=fix(M/2)。 % 把快速傅里葉變換的 DC 組件移到光譜中心 [M,N]=size(g)。 % 轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)為雙精度型 g=fft2(f)。)。 title(39。 fi
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