基于matlab的頻域增強(qiáng)仿真(參考版)
2025-07-22 10:04本頁(yè)面
【正文】 smoothing filter 。 22 參 考 文 獻(xiàn) [1]姚敏 .數(shù)字圖像處理 [M].北京 :機(jī)械工業(yè)出版社 , [2]張葛祥 ,李娜 . MATLAB 仿真技術(shù)與應(yīng)用 [M].北京：清華大學(xué)出版社， 20xx. 123138 [3]Rafael ,Richard ,Steven (MATLAB 版 )[M]. 北京 :電子工業(yè)出版社 ,20xx 17 ,78102. [4]章毓晉 .圖象處理和分析 [M].北京 :清華大學(xué)出版社 ,1999. 8790 [5]霍宏濤 .數(shù)字圖像處理 [M].北京 :北京理工大學(xué)出版社 ,20xx. 4255 [6]王家文 ,曹宇 .圖形圖像處理 [M].北京 :國(guó)防工業(yè)出版社 , [7]朱秀昌 ,劉峰 ,胡棟 .數(shù)字圖像處理圖像通信 [M].北京 :北京郵電大學(xué)出版社 , [8]王斌 .MATLAB 實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像增強(qiáng)處理 [J].佳木斯大學(xué)學(xué)報(bào) (自然科學(xué)版 ),20xx,23(1):3134. [9]姚齊國(guó) ,程漢湘 .MATLAB 在頻域分析中的應(yīng)用 [J].中南民族學(xué)院學(xué)報(bào) (自然版 ),20xx,20(3):1720 [10]Zhangnong digital filtering architectures using Pipeling／Interleaving[M].Transactions on Circuits and SystemsⅡ , . [11]Parker D A,Parhi K K. Lowarea/power parallel FIR digital filtersimplementations[M]． Journal of VLSI Signal Processing， . 23 Emulation of frequency domain Enhancement Based on Matlab Abstract: The paper does main research in technology of frequency domain image enhancement based on matlab. It presents the principle and realization process of frequency domain filtering enhancement. It also introduces two kinds of monly frequency domain enhancement methods: Lowpass filter and highpass filter. The paper presents emulation methods and procedures of image enhancement based on matlab. Standard digital images before and after processing are presented separately. At the end of the paper, the experimental results are analyzed and pared. Key words: matlab。 設(shè)想，可以用 MATLAB和 Visual C++相結(jié)合以達(dá)到最好的滿足用戶要求的數(shù)字圖像處理的效果。而 巴特沃斯 高通 濾波 與其低通濾波一樣 ,在高低頻率間的過(guò)渡比較光滑 ,所以用巴特沃斯 濾波器得到的輸出圖其振鈴效應(yīng)不明顯 。 .在圖像中 ,其邊緣往往對(duì)應(yīng)圖像頻域的高頻分量 ,利用高通濾波 ,保 留其高頻分量而削弱或?yàn)V掉其低頻分量 ,則可達(dá)到突出邊緣的目的 。另外它的尾部拖得比較長(zhǎng)，所以對(duì)噪聲的衰減能力大于巴特沃斯濾波器，但它的平滑效果一般不如巴特沃斯濾波器。相比理想低通濾波器 ，梯形低通濾波器的轉(zhuǎn)移函數(shù)在高低頻率間有個(gè)過(guò)渡，可減弱一些振鈴現(xiàn)象。 通過(guò)在頻域中的低通濾波可以除去或消弱噪聲的影響并模糊邊緣輪廓 . 理想低通濾波器是 “非物理 ”的濾波器，使用它來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行濾波，其輸出圖像會(huì)變得模糊和有振鈴現(xiàn)象 /效應(yīng)出現(xiàn)。 上論述的頻域增強(qiáng)方法是比較常用，在實(shí)際的運(yùn)用中，要根據(jù)具體的實(shí)際需要選擇合適的增強(qiáng)方法。在這種情況下， 可以把增強(qiáng)理解為增強(qiáng)感 興趣特征的可檢測(cè)性，而非改善視感質(zhì)量。因?yàn)樵鰪?qiáng)技術(shù)并非是針對(duì)某種退化所采取的方法，所以很難預(yù)測(cè)哪一種特定技術(shù)是最好的，只能通過(guò)試驗(yàn)和分析誤差來(lái)選擇一種合適的方法。當(dāng)無(wú)法知道圖像退化有關(guān)的定量信息時(shí)，可以使用圖像增強(qiáng)技術(shù)較為主觀地改善圖像的質(zhì)量。)。 %顯示巴特沃斯高通加強(qiáng)濾波結(jié)果 title(39。 subplot(224)。 gg2=ifftshift(gg2)。巴特沃斯高通濾波結(jié)果 39。imshow(gg1)。 gg1=uint8(real(ifft2(gg1)))。 gg2(i,j)=h2*g(i,j)。 h2=1/(1+(d0/d)^(2*n))+。 h2=。 for i=1:M %進(jìn)行巴特沃斯高通濾波和巴特沃斯高通加強(qiáng)濾波 for j=1:N d=sqrt((in1)^2+(jn2)^2)。 n=2。理想高通加強(qiáng)濾波結(jié)果 39。imshow(g2)。 19 g2=uint8(real(ifft2(g2)))。)。 %顯示理想高通濾波結(jié)果 title(39。 subplot(221)。 end end g1=ifftshift(g1)。 end g1(i,j)=h1*g(i,j)。 else h1=0。 if d=d0 h1=1。 d0=20。 n1=floor(M/2)。 g=fftshift(f)。) J=double(J)。 title(39。)。 17 (a) (b) (c) (d) (e) 圖 11 頻域高通濾波增強(qiáng)圖像 上例中的 Matlab程序如下 : 18 J=imread(39。 再比較理想 高通濾波和 巴特沃斯 高通 濾波 , 理想高通濾波與低通濾波一樣有明顯的振鈴現(xiàn)象 。 圖 11(d)給出用二階 巴特沃斯 高通 濾波器 處理的效果 。圖 11(b)給出理想高通濾波器進(jìn)行處理的效果 。)。, 39。 figure,imshow(uint8(Ia))。 Ia=ifft2(Ya)。 Ya=Y.*Hd。 end end Y=fft2(double(I))。 for i=1:size(I,1) for j=1:size(I,2) t=r(i,j)/(D*D)。 Hd=ones(size(I))。)。 [f1,f2]=freqspace(size(I), 39。39。) 例 3 對(duì)圖像進(jìn)行指數(shù)濾波器低通濾波 經(jīng)處理得到的圖像 與原圖像幾乎無(wú)差別 ,見(jiàn)圖 10,圖 10(a)為 原始圖像 , 圖 10(b)為經(jīng)濾波后的圖像 。 %結(jié)果如圖 9(b)所示 title(39。 subplot(122)。 15 end end g=ifftshift(g)。 d0=20 n1=floor(M/2) n2=floor(N/2) for i=1:M for j=1:N d=sqrt((in1)^2+(jn2)^2) h=1/(1+(d/d0)^(2*n))。 %數(shù)據(jù)矩陣平衡 g=fftshift(f) [M,N]=size(f)。) J=double(J)。 title(39。 %給原圖像加入椒鹽噪聲 ,如圖 9(a) subplot(221)。 pepper39。 J=imnoise(I,39。39。 例 2:用 巴特沃斯 低通濾波器去除圖像中的椒鹽噪聲 ,圖 9(a)為原圖像加上了椒鹽噪聲 ,圖 14 9(b)為圖 9(a)經(jīng)巴特沃斯低通濾波后的圖像 [10] 。 由于 ( , )Huv 是一個(gè)理想矩形特性 ,那么它的逆變換 ( , )hxy 必然會(huì)產(chǎn)生無(wú)限的振鈴特性 ,經(jīng)與 ( , )f xy 卷積后則給 ( , )gxy 帶來(lái)模糊和振鈴現(xiàn)象 。 imshow(g)。 g=uint8(real(ifft
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