数字图像处理频域增强

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1、中国地质大学(武汉)数字图像处理上机实习(第三专题)学生姓名: 班 级: 学 号: 指导老师: 实验内容一 图计算图象的傅氏变换频谱函数要求(1-6): 设计图象 f6(x,y) 为 3*30*30/256*256,居中垂直排列,选用Matlab 函数直接调用实现,重点观察空域图象和频域频谱的对应关系;补充完成:设计 120*30/256*256,观察空域图象和频域频谱的对应关系。1.算法设计2.程序代码%观察空域图象和频域频谱的对应关系%设计图象 f6(x,y) 为 3*30*30/256*256f=zeros(256,256);f(30:60,113:143)=1;f(90:120,113

2、:143)=1;f(150:180,113:143)=1;subplot(221);imshow(f);% 设计图象 f2(x,y)为 120*30/256*256,并作 fft变换f2 = zeros(256,256);f2(114:143,69:188) = ones(30,120);subplot(223);imshow(f2);%二维傅里叶变换F=fft2(f);F2 = fft2(f2);%绘制 fft图subplot(222);imshow(fftshift(log(abs(F); %title(频谱图 )subplot(224);imshow(fftshift(log(abs(F

3、2); %title(频谱图 (量化))figuresubplot(121);mesh(fftshift(abs(F); subplot(122);mesh(fftshift(abs(F2); 3.结果分析(1)空域图象和频域频谱对比(2 ) 频谱图(量化)对比二 计算显示图象的频谱函数要求(2-6): 对 f6(x,y)的离散余弦变换,显示其频谱函数补充完成:实现离散傅立叶变换、离散余弦变换、Walsh 变换和 Hadamard 变换,比较四种变换所得到的频谱。1.程序代码clc;clear;f=zeros(256,256);f(30:60,113:143)=1;f(90:120,113:1

4、43)=1;f(150:180,113:143)=1;subplot(232);imshow(f);title(原图像)f1 = double(f);F1 = fft2(f1); %fftF2 = dct2(f1); %DCTF3 = (1/256) * hadamard(256)*f1*hadamard(256); %hadamardF4 = (1/256) * walsh(256)*f1*walsh(256); %walshsubplot(2,4,5);imshow(uint8(abs(F1);title(fft变换图像)subplot(2,4,6);imshow(abs(F2);titl

5、e(dct变换图 像 )subplot(2,4,7);imshow(abs(F3);title(hadamard变换图像 )subplot(2,4,8);imshow(abs(F4);title(walsh变换图像)离散余弦变换函数:function b=dct2(arg1,mrows,ncols)m, n = size(arg1);if (nargin = 1),if (m 1) & (n 1),b = dct(dct(arg1).).;return;elsemrows = m;ncols = n;endend% Padding for vector input.a = arg1;if na

6、rgin=2, ncols = mrows(2); mrows = mrows(1); endmpad = mrows; npad = ncols;if m = 1 endif n = 1 endif m = 1, mpad = npad; npad = 1; end % For row vector.b = dct(a, mpad);if m 1 end2.运行结果(1)离散余弦变换,显示其频谱函数(2)实现离散傅立叶变换、离散余弦变换、Walsh 变换和 Hadamard 变换,比较四种变换所得到的频谱三 设计图象的频域滤波要求(3-6): 根据窗函数法设计一个高通滤波器,对图象 f6(x

7、,y)进行低通滤波,观察分析空域图象和频谱分布的变化(设计 2 个截止频率)。1.算法设计2.程序代码f=zeros(256,256);f(30:60,113:143)=1;f(90:120,113:143)=1;f(150:180,113:143)=1;%subplot(221);imshow(f);F1 = fft2(f);F1_shift = fftshift(F1);%高通滤波F2 = imhp1(f,200);F2_shift = fftshift(F2);g = abs(j);subplot(2,3,1);imshow(f);title(原图像 )subplot(2,3,4);im

8、show(uint8(F1_shift);title(原频谱 )subplot(2,3,2);imshow(g);title(高通处理 D1=200)subplot(2,3,5);imshow(uint8(F2_shift);title(高通后的频谱 )F2 = imhp1(f,100);F2_shift = fftshift(F2);g = abs(j);subplot(2,3,3);imshow(g);title(高通处理 D1=100)subplot(2,3,6);imshow(uint8(F2_shift);title(高通后的频谱 )相关函数:function g= imhp1(f,

9、D0)% 高通滤波% f为输入图像F=fftshift(fft2(f);W,L = size(F);x0=floor(W/2);y0=floor(L/2); %设置图像的中心点for i=1:Wfor j=1:LD=sqrt(i-x0)2+(j-y0)2); %计算图像中距中心点的距离if D=D0F(i,j)=0;else%若大于阈值 D0,不作处理endendendg=ifft2(ifftshift(F); %由 IFFT 得到原函数3.运行结果及分析对图象 f6(x,y)进行高通滤波,设置两个截止频率,观察分析空域图象和频谱分布的变化本次设计的为理想高通滤波器,在频域中大于截止频率的范围

10、内全通,在小于截止频率时赋值为零。在空域中,高通滤波后的图像与原图像相比,保留了边缘部分,这是因为图像的边缘处高频分量较多,被保留;在频域中,经过高通滤波,低频分量被滤除,截止频率越高,被滤除的低频分量越多。四 实际图象的频域滤波要求(3-6): 根据窗函数法设计一个高通滤波器,对图象 p03-02 进行高通滤波,观察分析空域图象和频谱分布的变化(设计 2 个截止频率)。1.算法设计算法设计同设计图象的频域滤波。2.程序代码f = imread(D:matlab2011workP03-02.tif);F1 = fft2(f);F1_shift = fftshift(F1);%高通滤波F2,j

11、= imhp(f,200);g = abs(j);figure;subplot(2,3,1);imshow(f);title(原图像 )subplot(2,3,4);imshow(uint8(F1_shift);title(原频谱 )g= imhp1(f,100);F=fftshift(fft2(g);subplot(2,3,2);imshow(g);title(高通处理 D1=100)subplot(2,3,5);imshow(F);title(高通后的频谱)g= imhp1(f,200);F=fftshift(fft2(g);subplot(2,3,3);imshow(g);title(高通处理 D1=200)subplot(2,3,6);imshow(F);title(高通后的频谱)3.运行结果及分析本次设计的为理想高通滤波器,在频域中大于截止频率的范围内全通,在小于截止频率时赋值为零。在空域中,高通滤波后的图像与原图像相比,保留了边缘部分,这是因为图像的边缘处高频分量较多,被保留;在频域中,经过高通滤波,低频分量被滤除,截止频率越高,被滤除的低频分量越多。

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