MATLAB实现频域平滑滤波以及图像去噪代码

MATLAB实现频域平滑滤波以及图像去噪代码用MATLA实现频域平滑滤波以及图像去噪代码

悬赏分:50 - 解决时间 :2008-11-8 14:21 是数字图象处理的实验，麻烦高人给个写好的代码，希望能在重要语句后面附上一定的说明，只要能在 MATLAE t运行成功，必然给分。具体的实验指导书上的要求如下 : 频域平滑滤波实验步骤

1. 打开 Matlab 编程环境 ;

2. 利用’imread '函数读入图像数据；

3. 利用' imshow' 显示所读入的图像数据 ;

4. 将图像数据由' uint8 ' 格式转换为' double ' 格式，并将各点数据乘以 (-1)x+y 以便 FFT 变换后的结果中低频数据处于图像中央；

5. 用' fft2 ' 函数对图像数据进行二维 FFT 变换，得到频率域图像数据；

6. 计算频率域图像的幅值并进行对数变换，利用' imshow' 显示频率域图像；

7. 在频率图像上去除滤波半径以外的数据 (置 0)；

8. 计算频率域图像的幅值并进行对数变换，利用' imshow' 显示处理过的

频域图像数据；

9. 用' ifft2 ' 函数对图像数据进行二维 FFT 逆变换，并用' real '函数取其实部，得到处理过的空间域图像数据；

10. 将图像数据各点数据乘以 (-1)x+y；

11. 利用' imshow' 显示处理结果图像数据；

12. 利用' imwrite '函数保存图像处理结果数据。

图像去噪实验步骤 :

1. 打开 Matlab 编程环境；

2. 利用' imread' 函数读入包含噪声的原始图像数据 ;

3. 利用' imshow' 显示所读入的图像数据 ;

4. 以 3X3 大小为处理掩模，编写代码实现中值滤波算法，并对原始噪声图像进行滤波处理 ;

5. 利用' imshow' 显示处理结果图像数据 ;

6. 利用' imwrite ' 函数保存图像处理结果数据。

即使不是按这些步骤来的也没关系，只要是那个功能，能实现就0K谢谢大家%%%%%%%%spatial frequency (SF) filtering by low pass filter%%%%%%%%

% the SF filter is unselective to orientation (doughnut-shaped in the SF % domain).

[FileName,PathName,FilterIndex] = uigetfile ; filename =

fullfile(PathName, FileName) ;

[X map] = imread(filename, fmt); % read image L = double(X); % transform to double %%%%%%%%%%%%% need to add (-1)x+y to L

% calculate the number of points for FFT (power of 2)

fftsize = 2 .A ceil(log2(size(L))); % 2d fft

Y = fft2(X, fftsize(1), fftsize (2)); Y = fftshift(Y);

% obtain frequency (cycles/pixel) f0 = floor([m n] / 2) + 1;

fy = ((m: -1: 1) - f0(1) + 1) / m; fx = ((1: n) - f0(2)) / n;

[mfx mfy] = meshgrid(fx, fy);

% calculate radius

SF = sqrt(mfx .A 2 + mfy .A 2);

% SF-bandpass and orientation-unselective filter

filt = SF > k0;

A_filtered = filt .* A; % SF filtering L_filtered =

real(ifft2(ifftshift(A_filtered))); % IFFT

L_filtered = L_filtered(1: size(L, 1), 1: size(L, 2));

%%%%%%%%%%need to add (-1)x + y to L_filtered

% show

figure(1);

clf reset;

colormap gray;

% plot image

subplot(2, 2, 1);

imagesc(L);

colorbar;

axis square;

set(gca, 'TickDir', 'out');

title('original image');

xlabel('x');

ylabel('y');

imwrite(L, fullfile(FilePath, 'original image.bmp'), 'bmp') ;

% plot amplitude

A = abs(A);

A = log10(A);

% spectral amplitude

subplot(2, 2, 2);

imagesc(fx, fy, A);

axis xy;

axis square;

set(gca, 'TickDir', 'out'); title('amplitude spectrum'); xlabel('fx

(cyc/pix)'); ylabel('fy (cyc/pix)');

imwrite(A, fullfile(FilePath, 'amplitude spectrum.bmp'), 'bmp') ; %

filter in the SF domain

subplot(2, 2, 3); imagesc(fx, fy, filt); axis xy;

axis square;

set(gca, 'TickDir', 'out'); title('filter in the SF domain'); xlabel('fx (cyc/pix)'); ylabel('fy (cyc/pix)');

imwrite(filt, fullfile(FilePath, 'filter in SF.bmp'), 'bmp') ; % filtered image

subplot(2, 2, 4); imagesc(L_filtered);

colorbar; axis square; set(gca, 'TickDir', 'out');

title('filtered image');

xlabel('x');

ylabel('y');

imwrite(filtered, fullfile(FilePath, 'filtered image.bmp'), 'bmp'); %%%%%%%%%%%%%%%%%median filter%%%%%%%%%%%%%%%%