最新实验一图像变换及频域滤波精编版

合集下载
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

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

相关文档
最新文档