基于Matlab的同态滤波算法的研究
Matlab中的数字图像处理与同态滤波技术详解
Matlab中的数字图像处理与同态滤波技术详解数字图像处理在现代科技领域发挥着重要的作用，它可以对图像进行增强、恢复、分析和理解。
Matlab是一种功能强大的工具，被广泛应用于数字图像处理领域。
同态滤波是数字图像处理中常用的技术之一，它能够有效地改善图像的质量和对比度，并提高图像的功能性。
一. 数字图像处理概述在数字图像处理中，我们通过对图像使用数字计算机算法来改善其质量和表达。
数字图像处理技术可以应用于各个领域，如医学图像处理、安全监控、图像识别等。
Matlab作为一种强大的工具，在数字图像处理中具有举足轻重的地位。
数字图像处理的基本步骤包括图像获取、预处理、增强、分割和表示。
其中，预处理环节是非常重要的。
预处理可以包括图像去噪、平滑、锐化和增强对比度等操作。
Matlab提供了各种强大的函数和工具箱，使得数字图像预处理变得更加简单和高效。
二. 同态滤波原理同态滤波是一种有效的图像增强技术，可以改善图像的对比度和亮度分布。
同态滤波技术能够在去除图像退化的同时，保持图像的细节信息，提高图像的可视性。
同态滤波的原理是对图像进行频率域分解，然后对低频部分和高频部分进行分别处理，最后再将两者合并得到增强后的图像。
同态滤波的核心思想是对数变换，通过对数变换可以将乘法运算转化为加法运算，从而简化计算过程。
三. Matlab中的同态滤波函数Matlab提供了许多用于数字图像处理的函数和工具箱，其中包括同态滤波函数。
下面介绍几个常用的同态滤波函数及其使用方法。
1. imadjust函数imadjust函数是Matlab中用于图像增强的函数之一。
它可以通过调整图像的亮度和对比度来改善图像的视觉效果。
imadjust函数的语法如下：J = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out]);其中，I是输入图像，J是输出图像。
[low_in high_in]表示输入图像中要拉伸的亮度范围，[low_out high_out]表示输出图像中的目标亮度范围。
基于Matlab的同态滤波器的优化设计
ｍ ｏ ｅ ａ ｐ ｒ ｍｅ ｅ ｅ ｒ ｓ ｉ ｗａ ｅ ｔ ｂｌ ｈｅ ｂｙ ｕ ｉ Ｍ ａ ｌ ｂ． Ｏｎ ｈｉ ｂａ ｉ ｄ ｌ ｎｄ ａ ａ ｔ ｒ ｘｐ ｅ ｓｏｎ ｓ ｓａ ｉ ｄ ｓ ｓｎｇ ｔａ ｔ ｓ ｓｓ， ｔ ｈｅ
ｈ ｍｏ ｒ ｈ ｃ ｆ ｔ ｒｎ ｅ ｈ ｄ ｗａ ｐ ｌ ｄ ｔ ｈ ｒ ｈ ｎ ｓ ｆｃ ｌ ｒ ｉ ｇ ｎ ｍａ ｅ ｃ ｎ ｒ ｓ ｏ ｍｏ ｐ ｉ ｉ ｅ ｉ ｇ ｍ ｔ ｏ ｓ ａ ｐ ｉ ｏ ｔ ｅ ｂ ｉ ｔ ｅ ｓ ｏ ｏ ｏ ｍａ ｅ ａ ｄ ｉ ｇ ｏ ｔ ａ ｔ ｌ ｅ ｇ
ｅ ｈａ ｅ ｎ ． Ｉ Ｓ ｓ ｗｎ ｔ ａ ｈ ｔ ｏ ｅ ｆ ｒ ｌ ｉ ｎｈａ ｃ ｎ ｈｅ ｌ ｃ ｌ ｃ ｎｔ ａ ｔ ｏ ｎ ｎ ｎｃ ｍｅ ｔ ｔ ｉ ｈｏ ｈ ｔ ｔ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｐ ｒ ｏ ｍｓ ｗｅｌ Ｄ ｅ ｎ ｉ ｇ ｔ ｏ ａ ｏ ｒ ｓ ｆ ａ ｉ ｇ ｗｈｉｅ ｍａ ｅ ｌ ｍ ａｎｔ ｉ ｎ ｉｓ ｉ ａｎｉ ｇ ｔ ｇｌ ａ ａ ｅ ｒ ｎ ｅ， ａ ｄ ｈ ｅ ｏｂ ｌ ｐｐ ａ ａ ｃ ｎ ｔ ｅ ｘｐｅ ｔ ｄ ｉｔ ｒ ｆｅ ｔ ｓ ｃ ｉ ｖ ｄ． ｃ ｅ ｆｌｅ ｅ ｆ ｃ ｉ ａ ｈ ｅ ｅ Ｅｘｐ ｒｍｅ ｔ ｐ ｏ ｈａ ｈ ｅ ｈｏ ｓ ｓ ｉａ ｌ ｏ ｅ ｉ ｎ ｓ ｒ ｖｅ ｔ ｔ ｔ ｅ ｍ ｔ ｄ ｉ ｕ ｔ ｂ ｅ ｆ ｒ ｈｕｍａ ｉｕａ ｂｓ ｒ ａ ｉ ｎ ｔ ｏ ｕｃ ｍａ ｅ ｎ ｖ ｓ ｌｏ ｅ ｖ ｔｏ ｏ ｃ ｎｄ ｔ ｉ ｇ
基于Matlab的同态滤波器设计
基于Matlab的同态滤波器的设计摘要：同态信号处理也称为同态滤波，实现将卷积关系和乘积关系变换为求和关系的分离处理。
将非线性信号处理变为线性信号处理的过程。
语音信号x(n)可视为声门激励信息u(n)及声道响应脉冲响应h(n)的卷积:x(n)=u(n)*h(n)。
通过处理可将语音信号的声门激励信息及声道响应信息分离开来，从而求得声道共振特征和基音周期。
关键字语音信号同态处理Abstruct：Speech signal analysis is a speech signal processing of premiseand foundation, only the parameter analysis that can mean the essence characteristic of the speech signal, only in this way can we make use of the processings to comunicatinate efficiently, that these parameters carry on the essence characteristic of the speech signal, besides the high and low of the sound quality and speech understanding rate of the speech synthesis, also all be decided by the accuracy and precision of the speech signal analysis .Keywords：speech signal analysis引言语音信号分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可表示语音信号本质特征的参数，才有可能利用这些参数进行高效的语音通信，语音合成和语音识别等处理，况且语音合成的音质好坏和语音识别率的高低，也都取决于对语音信号分析的准确性和精确性。
matlab同态滤波课程设计
matlab同态滤波课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解同态滤波的原理和数学背景；2. 学生能掌握利用MATLAB进行同态滤波的编程步骤和方法；3. 学生能描述同态滤波在图像处理中的应用场景和效果。
技能目标：1. 学生能运用MATLAB实现同态滤波算法，并对给定的图像进行增强处理；2. 学生能通过分析滤波结果，调整滤波参数，优化图像处理效果；3. 学生能撰写实验报告，总结同态滤波的原理和实验过程。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对图像处理技术的兴趣，激发学习探究的热情；2. 学生树立正确的科学态度，认识到理论与实践相结合的重要性；3. 学生培养团队协作精神，学会在实验过程中相互交流、分享经验。
课程性质：本课程为高年级选修课程，旨在让学生掌握图像处理领域的基本方法和MATLAB编程技巧。
学生特点：学生具备一定的数学基础和编程能力，对图像处理有一定了解，但对同态滤波技术尚陌生。
教学要求：结合学生特点，采用理论讲解与实验操作相结合的方式，注重培养学生的实际操作能力和问题解决能力。
通过本课程的学习，使学生能够将同态滤波应用于实际图像处理任务中，提高图像质量。
二、教学内容1. 同态滤波原理介绍：包括同态滤波的定义、数学模型和基本原理，以及其在图像处理中的作用和优势。
相关教材章节：第三章“图像增强”，第5节“同态滤波器”。
2. MATLAB编程基础：回顾MATLAB的基本操作、矩阵运算和图像处理工具箱的使用。
相关教材章节：第二章“MATLAB编程基础”。
3. 同态滤波MATLAB实现：详细讲解同态滤波的编程步骤，包括图像读取、预处理、滤波器设计、滤波处理和结果展示。
相关教材章节：第三章“图像增强”，第5节“同态滤波器”实例。
4. 实验与演示：选取具有代表性的图像处理案例，进行同态滤波实验，分析不同参数对滤波效果的影响。
相关教材章节：第三章“图像增强”，第6节“实验与演示”。
5. 滤波效果评估与优化：介绍评估滤波效果的方法，指导学生通过调整滤波参数，优化滤波效果。
基于MATLAB的数字滤波器和均衡器设计
基于MATLAB的数字滤波器和均衡器设计基于MATLAB的简易声⾳信号频谱分析仪设计摘要通过MATLAB强⼤的信号处理功能，先设计了⼏个理想滤波器，通过对理想滤波器的滤波特性分析对⽐，可以更直观得认识滤波器的功能。
利⽤滤波器原理，结合数字均衡器的设计要求，对各种数字⾳频信号进⾏滤波处理，设计出⼀种可调节参数的数字滤波器，即⼀种均衡器。
本⽂的数字均衡器以MATLAB为设计平台，有.wav⽂件的获取、滤波、保存和播放控制功能。
在对声⾳⽂件进⾏频率分析的基础上，⽤10段均衡器可对声⾳信号进⾏调节后保存播放。
关键字：MATLAB，滤波器，均衡器，傅⾥叶反变换1概述随着数字化技术的快速、深⼊发展，⼈们对数字化电⼦产品所产⽣的图像、图形以及声⾳等质量的要求越来越⾼。
在实时数字处理过程中，往往需要对⽬标信号进⾏滤波处理，以满⾜⽤户对信号的要求。
MATLAB 是⼀个数据分析和处理功能⼗分强⼤的⼯程实⽤软件，它的滤波器设计⼯具箱为实现声⾳信号的数字滤波提供了⼗分⽅便的函数和命令。
本⽂将介绍基于MATLAB设计出的⼀种实⽤的数字滤波器，并对其功能进⾏扩展，设计出⼀种均衡器。
2 设计原理滤波器的种类很多，按所通过信号的频段分为低通、⾼通、带通和带阻滤波器四种。
低通滤波器：它允许信号中的低频或直流分量通过，抑制⾼频分量或⼲扰和噪声。
⾼通滤波器：它允许信号中的⾼频分量通过，抑制低频或直流分量。
带通滤波器：它允许⼀定频段的信号通过，抑制低于或⾼于该频段的信号、⼲扰和噪声。
带阻滤波器：它抑制⼀定频段内的信号，允许该频段以外的信号通过。
上述每种滤波器⼜可以分为模拟滤波器和数字滤波器。
如果滤波器的输⼊输出都是数字信号，则这样的滤波器称之为数字滤波器。
根据数字滤波器冲激响应的时域特性，可将数字滤波器分为两种，即⽆限长冲激响应（IIR ）滤波器和有限长冲激响应（FIR ）滤波器。
2.1 滤波器设计原理滤波器就是对系统的输⼊信号进⾏滤波。
基于MATLAB数字滤波器的设计开题报告书定稿
[8]李海涛，邓樱. MATLAB程序设计教程［M］．北京：高等教育出版社，2002.
[9]胡广书．数字信号处理［M］．北京：清华大学出版社，2007.
[10]Ingle V K，Proakis J G. Digital Signal Processing Using MATLAB[M].New York: PWS Publishing Company, 1997.
论文题目
基于MATLAB的数字滤波器的设计
1、本选题研究的目的及意义
目前，数字信号处理理论与应用已成为一门及其重要的高新技术学科。数字信号处理技术日益成熟,广泛应用于各个领域。伴随着社会和经济的伟大变革，如今人人享有通信自由。从过去的普通电话到现在随时随地视频聊天，移动电话不再是特殊阶层使用，已成为大众日常生活的普通工具。科技带给我们生活的极大便利，可能很多人会想到计算机发挥了很大作用，但是，数字信号处理技术发挥的作用也是惊人的。如果没有这一技术的快速发展和应用，可能我们还没有那么快就可以足不出户而正常生活着。
[11]Vinay K.Ingle.《Digital Signal Processing Using MATLAB》，清华大学出版社，2003:1025-1031
5、完成措施及写作进度计划
实施方案：
1.到图书馆搜集相关资料和书籍,深刻了解数字滤波器的基本原理.
2.确定研究的方向,即确定以何种方式设计数字滤波器,并集中这个方向去探讨这个课题.
本科毕业论文（设计）
开题报告书
题目：基于MATLAB的数字滤波器的设计
系 部：信息工程学院
专业年级：通信工程2011级
基于matlab的数字滤波器的设计和仿真
西安欧亚学院本科毕业论文（设计）题目：学生姓名：指导教师：所在分院：专业：班级：二O一一年四月基于Matlab的数字滤波器的设计与仿真摘要:传统的数字滤波器的设计关键词：.FDAtools;FIR数字滤波器;simullink仿真;窗函数法;频率采样法Matlab-based digital filter design and simulationAbstract:The traditional digital filter, the design process of complex computing workload big, filtering properties, affected it hard to adjust the application. This paper introduces a kind of Filter matlab FDAtools Analysis and Design tools themselves and order the Filter Tool (by rapid and effective Design) of software component Design method of traditional digital Filter. Using matlab language is given for program design and use of signal processing fdatool toolbox of tools for interface design of the specific steps. Matlabdesign filter, can always contrast the design requirements and filter characteristics, easy adjustment parameters greatly reduced the workload, be helpful for the optimization design of fir. This paper also introduces how to use matlab simulation software simulink filters the design of simulation.Keywords: FDAtools;FIR digital filters; simullink;simulstion window function method;frequency sampling method第1章绪论 (1)1.1 课题背景及目的 (1)1.2 国内外研究现状 (1)1.3 研究内容 (1)1.4 研究方法 (2)1.5 Matlab简介 (2)1.6 Matlab的特点 (2)1.7 Matlab的系统组成 (2)1.8 论文提纲 (3)第2章数字滤波器基本原理 (4)2.1 数字滤波器原理 (4)2.2 数字滤波器分类 (4)2.3 数字滤波器技术要求 (6)第3章FIR数字滤波器的设计 (9)3.1 窗函数法设计FIR数字滤波器 (9)3.1.1 窗函数法设计原理 (9)3.1.2 FIR数字滤波器的设计实例 (10)3.2 频率采样法设计FIR数字滤波器 (11)3.2.1 频率采样法的基本思想 (13)3.2.2 FIR数字滤波器的设计实例 (14)3.3 窗函数法和频率采样法 (18)3.3.1 通过实例对两种方法做比较 (18)3.3.2 两种方法设计带通滤波器 (20)第4章应用Simulink对FIR数字滤波器滤波 (22)4.1 FDATool和Simulink工具 (22)4.1.1 FDATool的介绍 (22)4.1.2 FDATool的使用 (22)4.2 Simulink工具 (22)4.2.1 Simulink的介绍 (22)4.2.2 Simulink的使用 (22)4.3 利用FDATool和Simulink设计FIR数字滤波器 (23)4.4 数字滤波器的仿真及实现 (25)第5章浅析用MATLAB辅助DSP实现FIR数字滤波器 (29)5.1 MATLAB辅助DSP开发简介 (29)5.2 MATLAB与CCS及目标DSP间的连接 (29)5.3 MATLAB辅助DSP实现FIR过程 (30)第6章结论 (31)致辞 (32)参考文献 (33)附录:论文中所提到的程 (34)第1章绪论1.1课题背景及目的1.1.1 背景来源本文FIR数字滤波器设计时Matlab软件使用的是Matlab7.0。
基于MATLAB信号处理工具箱的数字滤波器设计与仿真
基于MATLAB信号处理工具箱的数字滤波器设计与仿真•简介：传统的数字滤波器的设计过程复杂，计算工作量大，滤波特性调整困难，影响了它的应用。
本文介绍了一种利用MATLAB信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）快速有效的设计由软件组成的常规数字滤波器的设计方法。
给出了使用MATLAB语言进行程序设计和利用信号处理工具箱的FDATool工具进行界面设计的详细步骤。
利用MATLAB设计滤波器，可以随时对比设计要求和滤波器特性调整参数，直观简便，极大的减轻了工作量，有利于滤波器设计的最优化。
本文还介绍了如何利用MATLAB环境下的仿真软件Simulink对所设计的滤波器进行模拟仿真。
•关键字：数字滤波器 MATLAB FIR IIR•一、引言：在电力系统微机保护和二次控制中，很多信号的处理与分析都是基于对正弦基波和某些整次谐波的分析，而系统电压电流信号（尤其是故障瞬变过程）中混有各种复杂成分，所以滤波器一直是电力系统二次装置的关键部件【1】。
目前微机保护和二次信号处理软件主要采用数字滤波器。
传统的数字滤波器设计使用繁琐的公式计算，改变参数后需要重新计算，在设计滤波器尤其是高阶滤波器时工作量很大。
利用MATLAB信号处理工具箱（Signal Proce ssing Toolbox）可以快速有效的实现数字滤波器的设计与仿真。
1 数字滤波器及传统设计方法数字滤波器可以理解为是一个计算程序或算法，将代表输入信号的数字时间序列转化为代表输出信号的数字时间序列，并在转化过程中，使信号按预定的形式变化。
数字滤波器有多种分类，根据数字滤波器冲激响应的时域特征，可将数字滤波器分为两种，即无限长冲激响应（IIR）滤波器和有限长冲激响应（FIR）滤波器。
IIR数字滤波器具有无限宽的冲激响应，与模拟滤波器相匹配。
所以IIR滤波器的设计可以采取在模拟滤波器设计的基础上进一步变换的方法。
FIR数字滤波器的单位脉冲响应是有限长序列。
基于matlab的滤波器的设计与仿真
目录1引言 (1)2 关于MATLAB (1)3 数字滤波的基本概念 (2)4设计方案 (3)4.1数字滤波器设计的基本步骤 (3)4.1.1确定指标 (3)4.1.2模型逼近 (3)4.1.3实现性能分析和计算机仿真 (3)4.2基于MATLAB的FIR数字滤波器的设计与仿真 (3)4.3基于MATLAB的IIR数字滤波器的设计 (7)4.3.1 IIR数字滤波器的设计原理 (7)4.3.2 IIR数字滤波器的传统设计方法 (7)4.3.3 IIR数字滤波器的设计 (8)4.3.4 IIR数字滤波器的程序设计 (9)4.3.5 IIR数字滤波器的仿真 (10)5 FIR数字滤波器与IIR数字滤波器的比较 (11)6 结论 (12)参考文献 (13)数字滤波器是一个离散系统。
该系统能对输入的离散信号进行处理，从而获得所需的有用信息。
现代数字滤波器的设计大体可以分为IIR和FIR两大类，可以用软件和硬件两种方法来实现，而选用MATAB信号处理工具箱为设计通用滤波器带来了极大的方便。
本文按设计指标要求设计了滤波器，其中IIR采用巴特沃什，FIR采用布莱克曼窗进行设计，得出了与之对应的幅度响应曲线和相位响应曲线，最后对IIR和FIR的实现形式和性能等方面进行比较。
关键词：MATLAB；IIR；FIRThe digital filter is a discrete system. The system can be able to handle discrete signals. So it can achieve required important information.There are two major kinds of design principle of digital filter, which are finite impulse response (FIR) and infinite impulse response (IIR). The modern digital filter can be received by two kinds of method of software and hardware. But using MATLAB signal disposing tool case to design the digital filter is more convenient and universally applied.The main body of the paper is demanded to design a digital filter according to the designing index. IIR adopts Butterworth and FIR adopts the Blackman window to design the digital filter. Finally, carry out comparison on IIR and the FIR realization and function aspect.Key words: MATLAB; IIR; FIR1引言理想滤波器就是一个让输入信号中的某些有用频谱分量无任何变化的通过，同时又能完全抑制另外那些不需要的成分的具有某种选择性的器件、网络或计算机硬件支持的计算程序。
同态滤波器实验报告
实验报告一、实验名称：同态滤波器设计二、实验内容与结果（1）matlab程序clc;clear all;close all;img=imread('D:\Matlab\bin\bb.png');subplot(2,2,1),imshow(uint8(abs(img)),[]), title('滤波前的图像')img=im2double(img);%转换图像矩阵为双精度型lnimg=log(img+1);%取对数Fimg=fft2(lnimg);%傅里叶变换P=fftshift(Fimg);%将频域原点移到图像中心；[M,N]=size(Fimg);%返回的行数和列数在P作为单独的输出变量subplot(2,2,2),imshow(uint8(abs(P)),[]),title('滤波前的频谱图像');%显示无符号8位数，即256级的灰度图像x0=floor(M/2);y0=floor(N/2);%表示将向量M和N每个元素与2作除法后取整D0=100;%截止频率c=1.50;%锐化系数Hh=2;Hl=0.5; %Hh>1,Hl<1，Hh为高频增益，Hl为低频增益for u=1:Mfor v=1:ND(u,v)=sqrt((u-x0)^2+(v-y0)^2);%点（u,v）到频率平面原点的距离H(u,v)=(Hh-Hl)*(1-exp(-c*(D(u,v)^2/D0^2)))+Hl;%同态滤波器函数endendhImg=Fimg.*H(u,v); %滤波，矩阵点乘Q=fftshift(hImg);%傅里叶逆变换subplot(2,2,3),imshow(uint8(abs(Q)),[]),title('滤波后的频谱图像'); gImg=ifft2(hImg);%反傅立叶变换Y=exp(gImg); %取指数J=im2uint8(Y);%转换图像矩阵为无符号8位数，即256级的灰度图像subplot(2,2,4),imshow(uint8(abs(J)),[]),title(' 滤波后的增强图像'); （2）实验结果。
基于Matlab的同态滤波算法的研究
第２ 期 ６
２１ ０ ０年 ９月
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ ．１ Ｎｏ ２６ Ｓｅ ． ０１ １ ０ ． ｐ２ ０
１７ — １ １ ２ １ ２ —５ ２０ ６ １ ８ ５（ ０ ０） ６ ６ ６ ・ ３
Ｓ ｉｎｃ ｅ ｈｎ ｌ ｇ ｎ ｇｎｅ ｒｎ ｃ ｅ ｅ Ｔ ｃ ｏｏ ｙ ａ ｄ Ｅｎ ｉ ｅｉ ｇ
⑥
２ １ ＳｉＴ ｃ． ｎｎ ． ０ ０ ｃ． ｅｈＥ ｇｇ
基 于 Ｍａｌｂ的 同态滤 波算 法 的研 究 ｔ ａ
王冬 梅 路 敬讳 王 秀芳
（ 北 石 油 大 学 电 气 信息 丁程 学 院 ， 庆 ｌ３ １ ） 东 大 ６ ３ ８
摘
要
研究 了基于 ＦＴ Ｆ ｒ的同态滤波算法和基于 ｗＴ的 同态滤波法算 法， 并应用 Ｍａａ ｔ ｂ软件仿 真实现 了上述 算法。仿真结 ｌ
字图 像 增 强 技 术 的 文 献 进 行 理 解 和 综 合 的 基 础
上 ¨ ， 究 了频率域 图像 增强 的典 型算 法 。 研
１ 频域的图像增强
在 变换域 进行 图像 增 强 操 作 的算 法 ， 本原 理 基 都 是让 图像 在 变 换 域 某 个 范 围 内 的 分 量 受 到 抑 制 而让其 它分量不 受 影 响 ， 而 改 变输 出图 像 的频 率 从 分 布 ， 到 增 强 的 目的 。变 换 域 是 由傅 里 叶 、 波 达 小
中的应用 效 果 和应 用 价 值 。 本 文 在 对 目前 有 关 数
Ｇ “ 经 过传 递 函 数 的相 乘 修 改原 图像 的频 谱 而 （ ，） 得到 ， 后再 对该 图像频 谱 Ｇ “ 进 行逆傅 里 叶变 最 （ ，）
基于Matlab的同态滤波器的优化设计
F ( u, v ) =
1 MN
∑∑f ( x , y ) e
x= 0 y = 0
- j ×2 (
ux v y + ) M N
( 14)
式中: u = 0, 1, 2, …, M - 1; v = 0, 1, …, N - 1。 频谱可表示成: F ( u , v ) = [ Re 2( u , v ) + Im 2 ( u , v ) ] 和虚部。 计算对应的 D 0 值 :
应用光学 2010, 31( 4) 马 龙 天 , 等 : 基于 M atlab 的同态滤波器的优化设计
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像增强效果十分明显。 图像从物理过程中产生时, 它的值正比于物理 源的辐射能量 , 因此, 图像 f ( x , y ) 的能量一定是非 零且有限的。 函数 f ( x , y ) 可由 2 个分量来表示 : 这 2 个分量相应地称为入射分量和反射分量, 分别用 i ( x , y ) 和 r ( x , y ) 表示。那么最后形成的数字图像 f ( x , y ) 可表示为 ( 1) f ( x , y) = i( x, y) r ( x, y) 采用( 1) 式的成像模型不能直接对照射和反射 的频率部分分别进行操作 , 因为 2 个函数乘积的傅 里叶变换是不可分的。即 F ( f ( x , y ) ) ≠F ( i ( x , y ) ) F ( r ( x , y ) ) 。反射分量 r ( x , y ) 反映图像的内容 , 它 随图像细节的不同在空间作快速变化 , 是频域的高 频分量。 入射分量i( x , y ) 在空间上常具有缓慢变化 的特点 , 是频域中的低频分量。 采用同态分析方法, 就是先对上式两边取对数 , 把 2 个相乘的分量变为 2 个相加的分量, 它们分别代表了图像的高频分量 和低频分量。假设 z ( x , y ) = ln f ( x , y ) = ln i ( x , y ) + l nr ( x , y ) ( 2) 两边取傅里叶变换 , 那么有 F ( z ( x , y ) ) = F ( l ni ( x , y ) ) + F ( l nr ( x , y ) ) 即 Z ( u , v ) = F i ( u , v ) + F r ( u , v ) ( 4) 式表明, 照明分量的频谱可以与反射分量 的频谱分离开。根据它们反映的空间变化特征 , 照 明分量的频谱基本上位于低频部分, 反射分量的频 谱位于高频部分。这时 , 增强技术都可用于求解这 2 个分量。典型的同态滤波法是: 原图先经对数变 换和快速傅里叶变换, 变为频率域中的 2 个分离的 变量, 然后根据不同需要, 选用不同的传递函数实 现不同的增强。 经过频域处理的图像再经快速傅里 叶逆变换及指数变换, 就可得到增强的图像。 用滤波函数 H ( u, v ) 对 Z ( u , v ) 进行处理, 那么 从 ( 4) 式可得 : S ( u, v ) = H ( u , v ) Z ( u, v ) = H ( u , v ) F i ( u , v ) + H ( u , v ) F r ( u, v ) ( 5) 这样, 选择适当的滤波函数 H ( u , v ) 就可以对 图像中照明分量的反射分量进行不同程度的处理, 使照度不均匀的图像获得良好的改善。 滤波后做反 变换, 得 : s( x , y ) = F
基于MATLAB的数字滤波器的设计与仿真
一、课题简介本课题是基于MATLAB的数字滤波器的设计与仿真，采用MATLAB软件设计与仿真。
有限冲击响应数字滤波器（FIR）具有突出的优点:系统总是稳定的、易于实现线性相位、允许设计多通带(或多阻带)滤波器。
首先在了解有限冲击响应数字滤波器的基本概念和数学模型的前提下，给出有限冲击响应数字滤波器具有线性相位的条件，以及有限冲击响应数字滤波器的各种结构及其特点。
其次，由于在实际工程设计限冲击响应数字滤波的时候，窗函数设计法和频率采样法都存在设计精度不高，运算量大，边缘频率不容易确定的缺点。
而优化设计法恰能弥补上述方法的不足，能很好的逼近理想数字滤波器。
最后，在Simulink环境下建立一个数字滤波器系统仿真模型，用优化设计法和频率采样法分别设计相同指标的滤波器。
把原始信号和干扰信号同时输入，两种方法设计的滤波器分别在仿真模型中滤除干扰。
以仿真图的形式直观的给出滤波器的性能。
二、设计过程⒈有限长单位冲激响应（FIR）滤波器的基本结构⑴直接型：如图1-1可以看出直接型结构共需要N个乘法器，若系数不对称则不能设计线性相位。
图1-1 FIR滤波器的直接型结构⑵级联型：将H(z)分解成实系数二阶因子的乘积形式(1.1）这种结构的每一节控制一对共轭极点，因此调整传输零点方便，但是这种结构所需的系数和所需的乘法运算比直接型多，所以这种结构使用的比较少。
图1-2 FIR滤波器的级联型结构⑶频率抽样型：把一个有限长序列（长度为N点）的z变换H (z)在单位圆上作N等分抽样，就得到H(k)，其主值序列就等于h(n)的离散傅里叶变换H(k)。
用H (k)表示的H(z)的内插公式为(1.2）（1.3）其中为梳状滤波器，为谐振器。
谐振器的极点正好与梳状滤波器的零点相抵消，保证了网络的稳定性。
N个并联谐振器与梳状滤波器级联后，得到图1-3的频率抽样结构。
图1-3 FIR滤波器的频率抽样型结构2.FIR数字滤波器的设计方法2.1窗函数设计法流程图如2-1所示：图2-1窗函数设计流程常用的窗函数有：矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗、凯塞窗、三角窗等。
如何使用Matlab技术进行信号滤波
如何使用Matlab技术进行信号滤波信号滤波是信号处理中的一个重要环节，其目的是去除噪声、干扰，提取出所关心的信号成分。
Matlab作为一种广泛应用于科学和工程领域的数值分析工具，提供了丰富的信号处理功能和工具包，可以通过编程和算法实现各种信号滤波方法。
本文将介绍如何使用Matlab技术进行信号滤波，包括滤波原理、常用滤波方法和Matlab代码实现等内容。
一、滤波原理信号滤波的基本原理是通过滤波器对信号进行加工处理，使得滤波后的信号具有更好的特性。
滤波器通过一系列的运算来调整信号的幅度、频率和相位等属性，以达到滤除或增强某些特定频率分量的目的。
常见的滤波器类型包括有限冲激响应（FIR）滤波器和无限冲激响应（IIR）滤波器。
FIR滤波器的主要特点是稳定性好、相位线性等，而IIR滤波器具有更高的滤波器阶数和更高的性能指标。
根据信号的特点和需求，选择适当的滤波器类型和参数非常重要。
二、常用滤波方法1. 低通滤波器低通滤波器是常用的一种滤波器，可以使得低于某个截止频率的信号成分通过，而高于该频率的信号成分则被滤除。
在Matlab中，可以使用`designfilt`函数设计低通滤波器。
例如，设计一个截止频率为1000Hz的低通滤波器代码如下：```matlabFs = 10000; % 采样频率Fc = 1000; % 截止频率N = 100; % FIR滤波器阶数h = designfilt('lowpassfir','FilterOrder',N,'CutoffFrequency',Fc,'SampleRate',Fs);```该代码中，`Fs`代表采样频率，`Fc`代表截止频率，`N`代表FIR滤波器的阶数。
设计完成后，可以使用`filter`函数对信号进行滤波处理。
2. 高通滤波器高通滤波器与低通滤波器相反，它只允许高于某个截止频率的信号成分通过，而低于该频率的信号成分则被滤除。
基于matlab的数字滤波器设计及其滤波仿真
y=filter(B,A,x);
subplot(336);
plot(W,abs(H));
title('带通滤波器');
subplot(339);
plot(t,y);
title('100Hz信号');
(2)Sinmulink仿真：
参数设计：自上而下分别是频率为20Hz、200 Hz、100 Hz，三个滤波器分别为低通滤波器，高通滤波器和带通滤波器。左边对原信号机进行观测，右边对滤波后的信号进行观测
山东科技大学电工电子实验教学中心
创新性实验结题报告
实验项目名称＿基于matlab的数字滤波器设计及滤波仿真＿
三个正弦信号用三种方法进行滤波分离
1.编程法、2.Simulink、3.SPTool法与FDATool法
一、实验摘要
随着通信行业和电子计算机技术的发展，数字信号处理技术受到了越来越广泛关注，其理论及算法随着计算机技术和微电子技术的发展得到了飞速地发展，数字滤波器是数字信号处理中最重要的组成部分之一，本文详细介绍了利用MATLAB信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）快速有效的设计由软件组成的常规数字滤波器的设计方法。
③双线性变换设计IIR滤波器：
[BZ,AZ]=bilinear(BS,AS,1/T)
④信号滤波
Y =filter(B,A,X)
输入X为滤波前序列，Y为滤波结果序列，B/A提供滤波器系数，B为分子，A为分母整个滤波过程是通过下面差分方程实现的：
a(1)*y(n) = b(1)*x(n) + b(2)*x(n-1) + ... + b(nb+1)*x(n-nb) - a(2)*y(n-1) - ... - a(na+1)*y(n-na)
同态滤波matlab
同态滤波matlab同态滤波是一种图像增强的方法，主要用于消除照明不均匀、雾霾等干扰因素，提高图像的质量和清晰度。
在数字图像处理中，同态滤波是一种经典的频域滤波方法，由于具有消除图像拍摄中光度不均和调整对比度的优点，所以广泛应用于计算机视觉等领域。
同态滤波的核心思想是将一张待处理的图像拆分成两个部分：光度信息和反射信息。
在这个过程中，同态滤波器通过对分离的两个信息进行调整来使处理后的图像具有更好的视觉效果。
同态滤波的应用领域非常广泛，例如医学图像、人脸识别、目标跟踪、数字水印等，以下是利用matlab进行同态滤波的步骤：1. 读取待处理的图像在matlab中，使用imread函数读取待处理图像，如下所示：I = imread('image.jpg');2. 做灰度化处理和预处理同态滤波器只能用于灰度图像的处理，可以使用rgb2gray函数将图像转换为灰度图像。
另外，对于待处理的图像，由于光度信息高低不一，需要使用对数变换进行预处理，使图像的光度值更加均匀。
I = rgb2gray(I);I = double(I);I = log(1 + I);3. 设计同态滤波器同态滤波器是用于处理光度和反射信息的复杂函数，其中需要设置一些参数进行调整，例如截止频率、增益系数等，这些参数的设置要根据具体的应用场景来确定。
在matlab中，可以使用fspecial函数生成同态滤波器，并设置相应的参数。
H = fspecial('homomorphic', N, D0, gamma, C);参数说明：N：滤波器的大小，通常设置为2^n；D0：截止频率，控制低频和高频信息的比例，通常设置为100；gamma：增益系数，控制频谱响应的形状，通常设置为1.5；C：常数，防止分母为0的情况，通常设置为1。
4. 对图像进行滤波使用imfilter函数将设计好的同态滤波器应用到待处理的图像上，得到处理后的图像。
基于MATLAB环境的数字滤波器的设计与仿真
基于MATLAB环境的数字滤波器的设计与仿真摘要：数字滤波器是数字信号处理中最重要的工具之一。
在许多科学技术领域中广泛采用数字滤波器进行信号处理。
数字滤波器分为两类，即有限脉冲响应滤波器（FIR）和无限脉冲响应滤波器（IIR）。
数字滤波器是由数字乘法器、加法器和延时单元组成的一种装置。
其功能是对输入离散信号的数字代码进行运算处理，以达到改变信号频谱的目的。
由于电子计算机技术和大规模集成电路的发展，数字滤波器已可用计算机软件实现，也可用大规模集成数字硬件实时实现。
本文针对在实际设计中要大量应用数字滤波器这一现实，对数字滤波器的基本理论、性能特点、设计方法进行了全面的分析，特别是对有限冲击响应数字滤波器(FIR)的设计进行了深入的探讨。
文章运用了MA TLAB仿真手段对数字滤波器的设计理论和设计方法方法进行了研究。
论文主要包括数字滤波器以及MATLAB在信号处理方面的概述，FIR数字滤波器设计方法的介绍，MATLAB语言仿真，以及最终结论。
本论文所采用的研究方法是仿真比较，介绍了常用滤波器的设计方法，通过MATLAB软件对各种方法分别实现仿真，然后对仿真结果进行比较。
通过对数字滤波器的理论研究为今后的实践奠定理论基础。
关键词：数字滤波器；FIR滤波器；MATLAB；仿真Design and Simulation of Digital FilterBased On MATLABAbstract: Digital filter is one of the most important parts of digital signal processing. In many fields of science and technology, it is widely used for digital signal processing. Digital filter includes finite impulse response filter(FIR) and infinite impulse response filter(IIR).Digital wave filter is a kind of installation that forms by digital multiplier, adder and the unit of delay time. Its function is to carry out operational handling for inputting the digital code of dispersed signal in order to reach the purpose that changes signal frequency spectra. Because of the development of the computer technical circuit of large scale integration digital wave filter can already realize with computer software, can also realize with the digital hardware real time of large scale integration. Digital wave filter is a dispersed time system. As digital filters, in particular FIR filters, are widely used in modern designs, this dissertation comprehensively anglicized fir’s basic theory, characters and design methodologies.In this paper, MATLAB simulation is employed to study the design theory and methods of digital filter. The summary of digital filter and MATLAB language are introduced. Method of FIR filter design, results of MATLAB simulation are described in detail as well. The common design methods of digital filter are simulated with MATLAB to find the result that I need before. It is hope that it can provide a reference for future appliance.Key Words: digital filter；FIR filter；MATLAB；simulation第一章绪论1.1 数字滤波器的现状及发展数字滤波器按单位脉冲响应的性质可分为无限长单位脉冲响应滤波器IIR和有限长单位脉冲响应滤波器FIR两种。
基于Matlab的同态滤波算法的研究
基于Matlab的同态滤波算法的研究
王冬梅;路敬祎;王秀芳
【期刊名称】《科学技术与工程》
【年(卷),期】2010(010)026
【摘要】研究了基于FFT的同态滤波算法和基于WT的同态滤波法算法,并应用Matlab软件仿真实现了上述算法.仿真结果表明采用基于FFT的同态滤波后,图像整体的对比度提高了,但是局部对比度增强效果不理想;而采用基于WT的同态滤波算法后,有效地消除了光照不均带来的影响,特别是在图像的边缘附近局部对比度有明显增强.
【总页数】3页(P6562-6564)
【作者】王冬梅;路敬祎;王秀芳
【作者单位】东北石油大学电气信息工程学院,大庆,163318;东北石油大学电气信息工程学院,大庆,163318;东北石油大学电气信息工程学院,大庆,163318
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.72
【相关文献】
1.基于Matlab的车牌识别中值滤波算法的研究与实现 [J], 张伟
2.基于MATLAB三种滤波算法的图像去噪技术研究 [J], 李宸鑫
3.基于Matlab的椒盐噪声滤波算法研究与实现 [J], 李琳芳;赵欣;张利伟;
4.基于Matlab的InSAR条纹图典型滤波算法研究与对比 [J], 孙畅; 罗建松; 代玉
5.基于Laplacian算子的同态滤波算法研究 [J], 申晓彦;韩焱
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在照明 - 反射模型中, 图像可以表示为照明分 量与反射分量的乘积形式: f ( x, y ) = i ( x, y ) r ( x, y ) 其中, 照明分量 i ( x, y )频谱集中在低频段, 反射分 量 r (x, y )频谱集中在高频段, 同态滤波方法的原理 是通过滤波函数估算图像的低频或高频成分, 增强 图像局部对比度。同态滤波的过程如图 2所示。
图 2 同态滤波算法框图
根据上述处理可 知增强后的图像 是由对应的 照明分量与反射分量两部分叠加而成。 2. 2 基于 FFT的同态滤波仿真实现
从同态滤波的实现过程可以看出, 能否达到预 期的增强效果并取得压缩灰度的动态 范围的效果 取决于同态滤波传递函数的选择。根据同态滤波算 法框图本文选择巴特沃思高通滤波器, 设置参数高频 和低频值分别为 1 01和 0 099 9。本文应用 m atlab软 件仿真实现了同态滤波算法, 仿真结果如图 3所示。
根据上述过程应用 m atlab 软件仿 真实现了小 波变换域同态滤波算法, 仿真结果如图 5所示:
4 小结
本文研究了频率域图像增强技术, 由于图像的 轮廓主要体现在低频部分, 而细节部分则体现在高 频部分, 因此可以通过对低频分解系数进行增强处 理, 对高频分解系数进行衰减处理达到图像增强的 作用。文中详细分析了同态滤波算法。并应用 m a-t lab软件仿真实现了基于 FFT 的同态滤波算法和基 于 WT 的同态滤波法算法。仿真结果表明同态滤波 可以有效地减少亮度不均匀、并对感兴趣的景物进 行有效地增强。采用基于 FFT 的同态滤波后, 图像 整体的对比度提高 的同态 滤波算法后, 有效 地消除了光照 不均带来的影响, 特别是在图像的边缘附近局部对比度有明显增强, 效果要优于基于 FFT 的同态滤波算法。
2 基于 FFT的同态滤波算法研究
2. 1 同态滤波算法原理 同态滤波是 一种在频域中 同时将图像亮 度范
围进行压缩和将图像对比度进行增强的方法。同态 滤波的目的是通过对图像作非线性变换, 使构成图像的 非可加性因素成为可加性的, 从而容易进行滤波处理。
26 期
王冬梅, 等: 基于 M a tlab的同态 滤波算法的研究
2 梁 琳, 何卫平, 雷 蕾, 等 光照不均图像增强方法综述 计算 机应用研究, 2010; 27 ( 5) : 1625 1628
3 蒋永馨, 王 孝通, 徐 晓刚, 等 一种基于 光照补偿 的图像 增强算 法 电子学报, 2009; 37( 4) : 151 155
4 伍尤富, 基于离散平稳小波变换 的图像同 态增强 微电 子学与 计算机, 2008; 25 ( 2) : 151 153
5 熊 杰 , 周明全 , 耿国华, 等, 使用同 态分解和 小波变换 增强真 彩图像 计算机工程与应用, 2010; 46( 4 ): 22 25
Study of Homom orphic F iltering Based on M atlab
WANG Dong-m e,i LU Jing-y,i WANG X iu-fang
参考文 献
图 5 仿真结果
从图 5中可以看出, 原图像整体偏暗, 光照不均, 中心部分较亮, 边缘很暗, 图像对比度低, 采用基于小 波变换的同态滤波算法后, 有效地消除了光照不均带 来的影响, 特别是处理后的图像局部对比度增强效果 明显, 同时较好地保持了图像的原始面貌。
1 肖 俊, 宋寿鹏, 丁丽娟 空域同态 滤波算法 研究 中国 图象图 形学报, 2008; 13 ( 12) : 2302 2305
频域法的基本途径是对图像 f ( x, y )进行傅里 叶变换得到频谱 F ( u, v)。然后根据增强图像的要
2010 年 6月 24日收到
图 1 频域图像增强框图
求设计适当的传递函数 H ( u, v), 求出图 像的频谱 G ( u, v)经过传递函数的相乘修改原图像 的频谱而 得到, 最后再对该图像频谱 G ( u, v)进行逆傅里叶变 换, 便获得增强后的输出图像 g ( x, y )。滤波系统的 传递函数 H ( u, v ), 可根据需要对不同的频率区域设 置不同的参数。
显然处理后的图像 g ( x, y )比原图像 f ( x, y )在 某些方面更突出。基于频率域 的增强方法主 要有 低通和高通滤波。低通滤波是指保留低频分量, 而 通过率波函数减 弱或抑制高频分 量的过程。目的 是消除图像中的随机噪 声, 减弱 图像的边缘效应, 起到平滑图像的 作用。高通滤 波是指抑制低 频分 量, 增强高频分量。目的是使图像的边缘或线条变 得清晰, 实现图像的锐化。
量, 而且使 LLn中的小波系数不能充分反映图像的 光照分布特性, 进而不能有效地消除图像的光照不 均匀性。而分解级数如果太小又会使 LLn中 包含 了过多 的 细 节 信 息, 有 可 能 导 致 图 像 的 细 节 损 失 [ 4] 。本文仿真实验采用三级分解。
小波变换用于图像增强的原理是: 对小波变换 后的低频, 次低频, 次高频以及 高频等子块以 不同 的增强系数进行处理, 再进行小波逆 变换之后, 就 可以达到图像增强的目的。对低频子块以大于 1的 增强系数相乘, 则可 以提高图像的总 体亮度, 对其 它子块进行增强, 则 可以增强图像的 细节信息, 由 此可以获得清晰 化的图像效果。而当进行小 波变 换之后, 噪声信息大 多集中在次低频, 次高频 以及 高频子块之中。进行小波变换之后, 将高频子块置 为 0, 则可以达到一定的噪声去除以得到图像增强 的效果 [ 5] 。 3. 2 基于小波变换的同态滤波算法
m ) + m 完成 LLn 系数的线性均衡; x 代表 LL n区上 的小波系 数; m 代表 LL n 区上的 小波系 数的平 均 值; 对比度调节因子 k 满足 0 k 1。当 k = 1时, 图
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科学 技术与工程
10 卷
像的高频细节得到了一定的增强, 但整个空域范围 内的光照不均匀仍很明显, 其优点是较好地保留了 原始图像的原始面貌。当 k = 0时, 整个空域范围内 的光照不均匀基本得到消除, 但图像的原始面貌改 变较大, 这是因为 LLn中包含的低频信息全部被消 除, 而这些低频信息并不完全是由光照不均形成 的。在 0< k < 1范围内选择适合的 k, 达到图像局 部对比度增强效果和保持图像原始面貌的均衡。 3 3 基于小波变换的同态滤波算法仿真实现
第 10卷 第 26期 2010年 9月 1671 1815( 2010) 26- 6562-03
科学技术与工程
Science T echno logy and Eng ineering
V o l 10 N o 26 Sep 2010 2010 Sci T ech Engng
基于 M atlab的同态滤波算法的研究
( Facu lty of E lectricity and In form ation Eng ineering, N orth east Petro leum U n ivers ity, D aq ing 163318, P R Ch ina)
[ Ab stract] H om orph ic f ltering algorithm based on FFT and hm om orphic fltering a lgorithm based onW T is studies Through the application o fM atlab to sim ulate these im age enhancem en t algorithm s, the sim u lation experim ent indica tes that the FFT-based homom o rph ic filtering, im age contrast increased overal,l but not perfo rm ing local contrast enhancem en ;t w hileWT-based hom om orphic f iltering algorithm, the effective elim ination of the im pact o f uneven illum ination, especia lly near the edge of the im age sign ificantly enhance local contrast [ Key word s] im age enhancem ent w ave let transform hom om orph ic filtering
王冬梅 路敬祎 王秀芳
( 东北石油大学电气信息工程学院, 大庆 163318 )
摘 要 研究了基于 FFT 的同态滤波算法和基于 W T 的同态 滤波法算 法, 并 应用 M atlab软 件仿真实 现了上 述算法。 仿真结
果表明采用基于 FFT 的同态滤波后, 图像整体的对比度 提高了, 但 是局部对 比度增 强效果 不理想; 而采 用基于 W T 的 同态滤 波算法后, 有效地消除了光照不均带来的影响, 特别是在图像的边缘附近局部对比度有明显增强。
关键词 图像增强 小波变换 同态滤波
中图法分类号 TP391 72;
文献标志码 A
图像增强是数字图像处理中非常 重要的一个 研究领域, 近年来已经成为国内外图像界研究的热 点问题之一, 它的研究成果正被广泛地应用到各个 领域。传统的图 像增强算法, 虽然算法简 单, 但阐 明了图像增强最基本的原理; 但是由于图像本身的 复杂性和不确定性, 特别是随着现代图像应用的增 多, 传统的图像增强算法也显示出很多局限性。这 些局限性都严重限制了传统图像增强 算法在实际 中的应用效果和应用价 值。本文在对 目前有关数 字图像增 强 技术 的 文献 进 行理 解 和综 合 的 基础 上 [ 1 3] , 研究了频率域图像增强的典型算法。