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[精编]实验三,,图像频域变换及滤波

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[精编]实验三,,图像频域变换及滤波PAGE此资料由网络收集而来,如有侵权请告知上传者立即删除。资料共分享,我们负责传递知识。实验三,,图像频域变换及滤波实验三图像频域变换及滤波一、实验目的:1.理解傅立叶变换及离散余弦变换在图像处理中的应用2.掌握噪声模拟和空域图像滤波函数的使用方法3.掌握频域滤波的概念及方法4.利用MATLAB程序进行编程实现数字图像的傅立叶变换、DCT变换、空域及频域滤波二、实验内容1.傅立叶变换绘制一个二值图像矩阵,并将其傅立叶函数可视化。f=zeros(30,30);f(5:24,13:17)=1;figure;im...

[精编]实验三,,图像频域变换及滤波
PAGE此资料由网络收集而来,如有侵权请告知上传者立即删除。资料共分享,我们负责传递知识。实验三,,图像频域变换及滤波实验三图像频域变换及滤波一、实验目的:1.理解傅立叶变换及离散余弦变换在图像处理中的应用2.掌握噪声模拟和空域图像滤波 关于工期滞后的函关于工程严重滞后的函关于工程进度滞后的回复函关于征求同志党风廉政意见的函关于征求廉洁自律情况的复函 数的使用方法3.掌握频域滤波的概念及方法4.利用MATLAB程序进行编程实现数字图像的傅立叶变换、DCT变换、空域及频域滤波二、实验内容1.傅立叶变换绘制一个二值图像矩阵,并将其傅立叶函数可视化。f=zeros(30,30);f(5:24,13:17)=1;figure;imshow(f)F=fft2(f);F2=log(abs(F));figure,imshow(F2,[]);F=fft2(f,256,256);%零填充为256×256矩阵figure,imshow(log(abs(F)));F2=fftshift(F);%将图像频谱中心由矩阵原点移至矩阵中心figure,imshow(log(abs(F2)));2.离散余弦变换(DCT)(1)使用dct2对图像‘lena.bmp’进行DCT变换。RGB=imread('lena.bmp');figure;imshow(RGB)I=rgb2gray(RGB);%转换为灰度图像figure,imshow(I)J=dct2(I);figure,imshow(log(abs(J)),[]);(2)将上述DCT变换结果中绝对值小于10的系数舍弃,使用idct2重构图像并与原图像比较。RGB=imread('lena.bmp');I=rgb2gray(RGB);%转换为灰度图像J=dct2(I);figure,imshow(I)K=idct2(J);figure,imshow(K,[0255])J(abs(J)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%编码部分:%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clearall;I=imread('cameraman.tif');%打开图像文件I=im2double(I);%转换成双精度T=dctmtx(8);%构造离散余弦变换矩阵B=blkproc(I,[88],'P1*x*P2',T,T');%对图像进行DCT变换mask=[1111000011100000110000001000000000000000000000000000000000000000];B2=blkproc(B,[88],'P1.*x',mask);%保留关键系数I2=blkproc(B2,[88],'P1*x*P2',T',T);%做DCT逆变换subplot(121);imshow(I);title('原始图像');subplot(122);imshow(I2);title('DCT变换后图像');%将图像保存在CC2数组中,文件名为cameraman.mat*/%每个8*8块矩阵仅保留10个系数*/CC2=0;%CC2=double(CC2);[row,col]=size(B2);row_count=row/8;col_count=col/8;po=1;forr=0:row_count-1;forc=0:col_count-1CC2(po)=B2(r*8+1,c*8+1);CC2(po+1)=B2(r*8+1,c*8+2);CC2(po+2)=B2(r*8+1,c*8+3);CC2(po+3)=B2(r*8+1,c*8+4);CC2(po+4)=B2(r*8+2,c*8+1);CC2(po+5)=B2(r*8+2,c*8+2);CC2(po+6)=B2(r*8+2,c*8+3);CC2(po+7)=B2(r*8+3,c*8+1);CC2(po+8)=B2(r*8+3,c*8+2);CC2(po+9)=B2(r*8+4,c*8+1);po=po+10;end;end;CC2=CC2*10;CC2=int8(CC2);savecameraman.matCC2;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%解码部分%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clearall;I=imread('cameraman.tif');B2=double(zeros(256,256));loadcameraman.mat;T=dctmtx(8);[row,col]=size(B2);row_count=row/8;col_count=col/8;po=1;CC2=double(CC2);CC2=CC2/10;forr=0:row_count-1forc=0:col_count-1B2(r*8+1,c*8+1)=CC2(po);B2(r*8+1,c*8+2)=CC2(po+1);B2(r*8+1,c*8+3)=CC2(po+2);B2(r*8+1,c*8+4)=CC2(po+3);B2(r*8+2,c*8+1)=CC2(po+4);B2(r*8+2,c*8+2)=CC2(po+5);B2(r*8+2,c*8+3)=CC2(po+6);B2(r*8+3,c*8+1)=CC2(po+7);B2(r*8+3,c*8+2)=CC2(po+8);B2(r*8+4,c*8+1)=CC2(po+9);po=po+10;end;end;I2=blkproc(B2,[88],'P1*x*P2',T',T);subplot(121);imshow(I);title('原图像');subplot(122);imshow(I2);title('解码后的图像');3.噪声模拟及空域滤波增强(1)噪声模拟利用函数imnoise给图像‘eight.tif’分别添加高斯(gaussian)噪声和椒盐(salt&pepper)噪声。I=imread('eight.tif');figure,imshow(I)I1=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);figure,imshow(I1)I2=imnoise(I,'salt&pepper');figure,imshow(I2)(2)空域滤波增强对上述噪声图像进行均值滤波和中值滤波,比较滤波效果。I=imread('eight.tif');J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);figure,imshow(J)K1=medfilt2(J,[33]);%3*3中值滤波figure,imshow(K1)K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;figure,imshow(K2) 总结 初级经济法重点总结下载党员个人总结TXt高中句型全总结.doc高中句型全总结.doc理论力学知识点总结pdf 均值滤波和中值滤波的特点及使用场合。均值滤波器是一种最常用的线性低通平滑滤波器。可抑制图像中的噪声,但同时也使图像变得模糊中值滤波器是一种最常用的非线性平滑滤波器。可消除图像中孤立的噪声点,又可产生较少的模糊对图像'rice.png'采用'laplacian'高通滤波器进行锐化滤波。I=imread('rice.png');figure,imshow(I)h=fspecial('laplacian');%fspecial用于建立预定义的滤波算子I2=filter2(h,I);figure,imshow(I2)4.频域滤波(1)频域低通滤波图像中的边缘和噪声都对应图像傅立叶变换中的高频部分,如要在频域中消弱其影响,设法减弱这部分频率的分量。选择合适的H(u,v)以得到消弱F(u,v)高频分量的G(u,v)。所以低通滤波可以除去或消弱噪声的影响并模糊边缘轮廓,与空域中的平滑方法类似。典型的低通滤波器:(见教材)–理想低通滤波器–Butterworth低通滤波器–……%Butterworth低通滤波器实现平滑I=imread('lena256.bmp');%读入原图像文件figure(1);imshow(I);%设定窗口,显示原图像J1=imnoise(I,'salt&pepper');%叠加椒盐噪声figure(2);imshow(J1);F=double(J1);%数据类型转换,MATLAB不支持图像的无符号整型的计算G=fft2(F);%傅立叶变换G=fftshift(G);[M,N]=size(G);nn=2;%二阶巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器result=ifftshift(result);J2=ifft2(result);J3=uint8(real(J2));figure,imshow(J3,[]);%显示滤波处理后的图像(2)频域高通滤波%Butterworth高通滤波器实现平滑I=imread('lena256.bmp');%读入原图像文件figure(1);imshow(I);%设定窗口,显示原图像J1=imnoise(I,'gaussian',0.001);%叠加高斯噪声figure(2);imshow(J1);F=double(J1);%数据类型转换,MATLAB不支持图像的无符号整型的计算G=fft2(F);%傅立叶变换G=fftshift(G);[M,N]=size(G);nn=2;%二阶巴特沃斯(Butterworth)高通滤波器d0=result=ifftshift(result);J2=ifft2(result);J3=uint8(real(J2));figure,imshow(J3,[]);%显示滤波处理后的图像三、要求及思考题(此部分内容作为实验 报告 软件系统测试报告下载sgs报告如何下载关于路面塌陷情况报告535n,sgs报告怎么下载竣工报告下载 “五、实验总结与体会”中的一部分)1.描述实验的基本 步骤 新产品开发流程的步骤课题研究的五个步骤成本核算步骤微型课题研究步骤数控铣床操作步骤 ,用数据和图片给出各个步骤中取得的实验结果并进行必要的讨论。2.必须包括原始图像及其计算处理后的图像以及相应的解释。3.对“2.(3)利用DCT变换进行图像压缩”中的mask模板矩阵进行修改,分别增加、减少其中的1的个数,例如增加到15个,减少到6个(注意mask模板矩阵的修改),进行实验,分析比对结果,4.对“4.(1)频域低通滤波”部分的噪声函数进行修改,改为“系数0.01的‘gaussian’”噪声,对“4.(2)频域高通滤波”部分的噪声函数进行修改,改为“‘salt&pepper’类型”噪声,进行实验比对,分析巴特沃斯(Butterworth)高通滤波及低通滤波的特点。
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