最新实验一图像变换及频域滤波精编版
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2020年实验一图像变换及频域滤波精编版
实验一 图像变换及频域滤波1. 实验任务
(1)编写快速傅里叶变换算法程序,验证二维傅里叶变换的平移性和旋转不变性;
(2)实现图像频域滤波,加深对频域图像增强的理解;
(3)总结实验过程(实验报告,左侧装订):方案、编程、调试、结果、分析、结论。
2. 实验环境
Windws2000/XP
3. 开发工具
(1)MATLAB 6.x
(2)Visual C++、Visual Basic 或其它
4. 实验内容及步骤
(1)产生如图3.1所示图像),(1y x f (128×128大小,暗处=0,亮处=255),用
MATLAB 中的fft2函数对其进行FFT :
源程序:
clc
a=zeros(128,128)
for y=54:74
for x=34:94
a(x,y)=1;
end
end
figure(1)
a1=fft2(a);
subplot(1,2,1);
imshow(a);
subplot(1,2,2);
a2=abs(a1);
mesh(a2);
for x=1:128
for y=1:128
b(x,y)=(-1).^(x+y).*a(x,y);
end
end
figure(2)
b1=fft2(b);
subplot(1,2,1);
imshow(b);
subplot(1,2,2);
b2=abs(b1);
mesh(b2);
figure(3)
t=imrotate(a,315,'nearest','crop')
t1=fft2(t);
subplot(1,2,1);
imshow(t);
subplot(1,2,2);
t2=abs(t1);
surf(t2);
① 同屏显示原图1f 和)(FFT 1f 的幅度谱图;
图1.1
② 若令),()1(),(12y x f y x f y x +-=,重复以上过程,比较二者幅度谱的异同,简述理由;
图1.2
③ 若将),(2y x f 顺时针旋转45度得到),(3y x f ,试显示)(FFT 3f 的幅度谱,并与)(FFT 2f 的幅度谱进行比较。
图3.1 实验图象f 1(x , y )
图1.3
结论:将图1.3与图1.1比较可知,将原图移动旋转45度以后,幅度谱图仍然没的改变,图象能量依然集中在4个角.
(2)对如图3.2所示的数字图像lena.img (256×256大小、256级灰度)进行频域的理想低通、高通滤波,同屏显示原图、幅度谱图和低通、高通滤波的结果图。
源程序:
clc
a=fopen(
'lena.img','r');
图3.2 实验图象lena.img
b=fread(a,[256,256],'uchar');
fclose(a);
figure(1)
subplot(1,2,1)
imshow(b,[0,255]);
b=fft2(b)
m=abs(b);
subplot(1,2,2)
m0=15*log(m+1.001)
surf(m)
q=b;
t=fftshift(q)
r=8;
for x=1:256
for y=1:256
if (x-128).^2+(y-128).^2 end end end h2=abs(t); h02=15*log(1.001+h2) figure(2) imshow(h02,[0,255]); t=ifftshift(t); z=ifft2(t); figure(3); subplot(1,2,1) imshow(z,[0,255]); n=fft2(z); subplot(1,2,2); n=15*log(1.001+abs(n)); surf(n); a. 对数字图像lena.img进行频域的理想高通,同屏显示原图、幅度谱图和高通滤波的结果图。其中,取理想高通滤波的半径R分别为2、8和24: 原图像及其频谱图 R=2时的理想高通滤波结果图和滤波幅度谱图 R=8时的理想高通滤波结果图和滤波幅度谱图 R=24时的理想高通滤波结果图和滤波幅度谱图 注:对理想高通滤波后的图像用直接灰度变换方法作了灰度范围的扩展。 当R=2时,滤波后的图像无直流分量,但灰度的变化部分基本上都保留了;当R=8时,滤波后的图像在文字和图像边缘部分的信息仍然保留;当R=24时,滤波后的图像只剩下文字和白条边缘等信号突变的部分。 (2)b. 对数字图像lena.img 进行频域的理想低通,同屏显示原图、幅度谱图和低通滤波的结果图。其中,取理想低通滤波的半径R分别为88、24、11和5。程序: 原图像及其幅度谱图 R=88时的理想低通滤波结果图和滤波频谱图 R=24时的理想低通滤波结果图和滤波频谱图 R=11时的理想低通滤波结果图和滤波频谱图 R=5时的理想低通滤波结果图和滤波频谱图