实验四 图像的傅立叶变换与频域滤波
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实验四 图像的傅立叶变换与频域滤波
一、 实验目的
1了解图像变换的意义和手段;
2熟悉傅里叶变换的基本性质;
3熟练掌握FFT 方法的应用;
4通过实验了解二维频谱的分布特点;
5通过本实验掌握利用MATLAB 编程实现数字图像的傅立叶变换。
6、掌握怎样利用傅立叶变换进行频域滤波
7、掌握频域滤波的概念及方法
8、熟练掌握频域空间的各类滤波器
9、利用MATLAB 程序进行频域滤波
二、 实验原理
1应用傅立叶变换进行图像处理
傅里叶变换是线性系统分析的一个有力工具,它能够定量地分析诸如数字化
系统、采样点、电子放大器、卷积滤波器、噪音和显示点等的作用。通过实验培养这项技能,将有助于解决大多数图像处理问题。对任何想在工作中有效应用数字图像处理技术的人来说,把时间用在学习和掌握博里叶变换上是很有必要的。
2傅立叶(Fourier )变换的定义
对于二维信号,二维Fourier 变换定义为:
⎰⎰∞∞-+-==dxdy e y x f v u F y x f F vy ux j )(2),(),()},({π
二维离散傅立叶变换为:
∑∑-=+--==1
0)(2101
),(),(N y N y u M x u j M x MN
e y x
f v u F π
图像的傅立叶变换与一维信号的傅立叶变换变换一样,有快速算法,具体参见参考书目,有关傅立叶变换的快速算法的程序不难找到。实际上,现在有实现傅立叶变换的芯片,可以实时实现傅立叶变换。
3利用MATLAB 软件实现数字图像傅立叶变换的程序:
I=imread(‘原图像名.gif ’); %读入原图像文件
imshow(I); %显示原图像
fftI=fft2(I); %二维离散傅立叶变换
sfftI=fftshift(fftI); %直流分量移到频谱中心
RR=real(sfftI); %取傅立叶变换的实部
II=imag(sfftI); %取傅立叶变换的虚部
A=sqrt(RR.^2+II.^2);%计算频谱幅值
A=(A-min(min(A)))/(max(max(A))-min(min(A)))*225;
%归一化
figure; %设定窗口
imshow(A); %显示原图像的频谱
域滤波分为低通滤波和高通滤波两类,对应的滤波器分别为低通滤波器和
高通滤波器。频域低通过滤的基本思想:
G(u,v)=F(u,v)H(u,v)
F(u,v)是需要钝化图像的傅立叶变换形式,H(u,v)是选取的一个低通过滤
器变换函数,G(u,v)是通过H(u,v)减少F(u,v)的高频部分来得到的结果,运用傅立叶逆变换得到钝化后的图像。
理想地通滤波器(ILPF)具有传递函数:
其中,0D 为指定的非负数,),(v u D 为(u,v)到滤波器的中心的距离。0),(D v u D =的点的轨迹为一个圆。
n 阶巴特沃兹低通滤波器(BLPF)(在距离原点0D 处出现截至频率)的传递函数为n D v u D v u H 20]),([11
),(+=
与理想地通滤波器不同的是,巴特沃兹率通滤波器的传递函数并不是在0D 处突
然不连续。
高斯低通滤波器(GLPF)的传递函数为
222),(),(σv u D e v u H =
⎩⎨⎧>≤=0
0),(0),(1),(D v u ifD D v u ifD v u H
其中,σ为标准差。
相应的高通滤波器也包括:理想高通滤波器、n 阶巴特沃兹高通滤波器、
高斯高通滤波器。给定一个低通滤波器的传递函数),(v u H lp ,通过使用如下的简单关系,可以获得相应高通滤波器的传递函数:),(1v u H H lp hp -=
利用MATLAB 实现频域滤波的程序
f=imread('room.tif');
F=fft2(f); %对图像进行傅立叶变换
S=fftshift(log(1+abs(F)));%对变换后图像进行队数变化,并对其坐标平
移,使其中心化
S=gscale(S); %将频谱图像标度在0-256的范围内
imshow(S) %显示频谱图像
h=special('sobel'); %产生空间‘sobel ’模版
freqz2(h) %查看相应频域滤波器的图像
PQ=paddedsize(size(f));%产生滤波时所需大小的矩阵
H=freqz2(h,PQ(1),PQ(2));%产生频域中的‘sobel ’滤波器
H1=ifftshift(H); %重排数据序列,使得原点位于频率矩阵的左上
角
imshow(abs(H),[]) %以图形形式显示滤波器
figure,imshow(abs(H1),[])
gs=imfilter(double(f),h); %用模版h 进行空域滤波
gf=dftfilt(f,H1); %用滤波器对图像进行频域滤波
figure,imshow(gs,[])
figure,imshow(gf,[])
figure,imshow(abs(gs),[])
figure,imshow(abs(gf),[])
f=imread('number.tif');%读取图片
PQ=paddedsize(size(f));%产生滤波时所需大小的矩阵
D0=0.05*PQ(1); %设定高斯高通滤波器的阈值
H=hpfilter('gaussian',PQ(1),PQ(2),D0);%产生高斯高通滤波器