基于matlab編程的數(shù)字圖像處理論文-閱讀頁(yè)
2024-11-30 03:34本頁(yè)面
【正文】 8 – 1； 1 – 1 1] 事實(shí)上這是拉普拉斯算子，所有的系數(shù)之和為 0。這個(gè)濾波器將原來(lái)的圖像中的零頻域分量去除了，也就是將輸出的圖像的平均值變?yōu)?0，這樣就會(huì)有一部分像素的灰度值小 于 0。 MATLAB 代碼所示： I=imread(39。)。laplacian39。unsharp39。 I2=filter2(h,I)/255。 imshow(I1)。高通濾波 laplacian 算子 39。 imshow(I2)。高通濾波 unsharp39。設(shè)函數(shù) f（ x,y）與線性位不變算子 h（ x,y）的卷積 結(jié)果是 g（ x,y），即 g(x,y)=h(x,y)*f(x,y) 那么根據(jù)卷積定理在頻域有： G(x,y)=H(u,v)F(u,v) 其中 G(x,y)、 H(u,v)、 F(u,v)分別是 g(x,y)、 h(x,y)、 f(x,y)的傅立葉變換。 頻域增強(qiáng)的兩個(gè)關(guān)鍵步驟： （ 1）將圖像從空域轉(zhuǎn)換到頻域所需的變換及將圖像從頻域空間轉(zhuǎn)換回空域所需的變換； （ 2）在頻域空間對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)加工操作。以下分別介紹在 MATLAB 中如何實(shí)現(xiàn)。因此能降低高頻成分幅度的濾波器就能減弱噪聲的影響。39。 figure,imshow(I1) I2=imnoise(I1,39。)。 g=fft2(f)。 [N1,N2]=size(g)。 d0=50。 n2=fix(N2/2)。 h=1/(1+*(d/d0)^(2*n))。 end end result=ifftshift(result)。 X3=uint8(real(X2))。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。如果傳遞函數(shù)通過(guò)原點(diǎn)，則可以稱為 laplacian 濾波器。39。 figure,imshow(I1) f=double(I1)。 g=fftshift(g)。 n=2。 n1=fix(N1/2)。 for i=1:N1 for j=1:N2 d=sqrt((in1)^2+(jn2)^2)。 else h=1/(1+(d0/d)^(2*n))。 end end result=ifftshift(result)。 X3=uint8(real(X2))。 圖 212 原圖 圖 213 高通濾波 三、 總結(jié) 本次設(shè)計(jì) 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，主要論述了圖像增強(qiáng)，并利用 MATLAB 來(lái)實(shí)現(xiàn)圖 像增強(qiáng)的圖像處理。關(guān)于灰度圖像增強(qiáng)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)及探究中，理論和算法的創(chuàng)新尤為重要。 參考文獻(xiàn) [1]陸玲，王蕾，桂穎，《數(shù)字圖像處理》，中國(guó)電力出版社， [2]于萬(wàn)波，《基于 MATLAB 的圖像處理》，清 華大學(xué)出版社，
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