遥感图像处理实验报告_图像的频率域滤波处理
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遥感图像处理
实验报告
（2013 —2014 学年第1学期）
实验名称： 图像的频率域滤波处理
实验时间：
实验地点：
指导教师：
专业班级：
姓 名：
学 号：
一：实验目的
1：掌握滤波器在程序语言中的定义算法
2：理解图像的频率域与空间域之间的区别与联系
3：在频率域对图像进行处理，达到平滑（低通滤波）与锐化（高通滤波）的目的
二：实验内容
1：在Matlab中定义滤波器
2：对图像进行频率域处理
3：对频率域的处理结果，结合第3次实验（空间域处理）结果进行对比，给出评价
三：实验代码及Matlab使用心得（注释中）
%清屏，清除工作空间，关闭所有绘图窗口
clc;
clear all;
close all;
%读取图像，并建立一个窗口，显示原始图像
I = imread('C:\Users\浮生\Desktop\大三\Matlab\data\lena.png', 'png')
figure(1)
imshow(I)
title('原始图像')
%图像傅立叶变换
%fft(X)函数的作用是，返回矩阵X的【二维离散傅立叶变换】结果
%fft()函数采用快速傅立叶变换算法，运算结果的行列数与被变换矩阵的规格相同
F = fft2(I);
%fftshift()函数的功能则是把FFT的DC分量移动到频谱矩阵的中心
%在直观上，就是把低频信息移到矩阵中心，便于直观观看图像的频谱
F = fftshift(F);
%由于FFT的运算结果的数值跨幅过大
%直接显示的话只能看到一个小亮点
%为了显示的直观，我们需要自行定义灰度显示幅度
%在本例中，我们定义显示幅度为0-50000
figure(2);
imshow(abs(real(F)), [0 50000]);
title('频率域图像')
%%%%%%定义滤波器之前的准备工作%%%%% [m n] = size(I); %读取图像的规格
p = m/2; %定义两个计数器p和q
q = n/2; %用以控制滤波器的遍历过程
image = zeros(m,n);
%%%%%%截止频率为50的理想低通滤波器%%%%%%
%低通滤波器，即让频率高于阈值的信号值为0，而在阈值之下的所有信号保持原样
%反映在图像操作中，将去除高频信息，达到平滑的效果
lowpass_50 = F;
for u = 1:m
for v = 1:n
if sqrt((u-p)^2 + (v-q)^2) < 50
%什么也不做;
else
lowpass_50(u, v) = 0;
end
end
end
%显示频率域图像
figure(3);
imshow(abs(real(lowpass_50)), [0 50000]);
title('频率域图像 截止频率为50的理想低通滤波器');
%傅立叶逆运算反算图像
image = ifftshift(lowpass_50); %还原矩阵
image = ifft2(image); %傅立叶逆运算
image = abs(real(image)); %复数取实部
%显示处理结果图像
figure(4);
imshow(image, []);
title('处理结果 截止频率为50的理想低通滤波器')
%%%%%%截止频率为100的理想低通滤波器%%%%%%
lowpass_100 = F;
for u = 1:m
for v = 1:n
if sqrt((u-p)^2 + (v-q)^2) < 100
%什么也不做;
else
lowpass_100(u, v) = 0;
end
end
end
%显示频率域图像 figure(5);
imshow(abs(real(lowpass_100)), [0 50000]);
title('频率域图像 截止频率为100的理想低通滤波器');
%傅立叶逆运算反算图像
image = ifftshift(lowpass_100); %还原矩阵
image = ifft2(image); %傅立叶逆运算
image = abs(real(image)); %复数取实部
%显示处理结果图像
figure(6);
imshow(image, []);
title('处理结果 截止频率为100的理想低通滤波器')
%%%%%%截止频率为50的理想高通滤波器%%%%%%
highpass_50 = F;
for u = 1:m
for v = 1:n
if sqrt((u-p)^2 + (v-q)^2) < 50
highpass_50(u, v) = 0;
else
%什么也不做;
end
end
end
%显示频率域图像
figure(7);
imshow(abs(real(highpass_50)), [0 50000]);
title('频率域图像 截止频率为50的理想高通滤波器');
%傅立叶逆运算反算图像
image = ifftshift(highpass_50); %还原矩阵
image = ifft2(image); %傅立叶逆运算
image = abs(real(image)); %复数取实部
%显示处理结果图像
figure(8);
imshow(image, []);
title('处理结果 截止频率为50的理想高通滤波器')
%%%%%%截止频率为100的理想高通滤波器%%%%%%
highpass_100 = F;
for u = 1:m
for v = 1:n
if sqrt((u-p)^2 + (v-q)^2) < 100
highpass_100(u, v) = 0;
else %什么也不做;
end
end
end
%显示频率域图像
figure(9);
imshow(abs(real(highpass_100)), [0 50000]);
title('频率域图像 截止频率为100的理想高通滤波器');
%傅立叶逆运算反算图像
image = ifftshift(highpass_100); %还原矩阵
image = ifft2(image); %傅立叶逆运算
image = abs(real(image)); %复数取实部
%显示处理结果图像
figure(10);
imshow(image, []);
title('处理结果 截止频率为100的理想高通滤波器')
%%%%%%截止频率为50的巴特沃斯低通滤波器%%%%%%
for u = 1:m,
for v = 1:n
D=sqrt((u-p)^2 + (v-q)^2);
Butterworth(u,v)=1/(1+D/50)^(2*2);
end
end
%显示频率域图像
figure(11);
imshow(abs(real(Butterworth)), []);
title('频率域图像 截止频率为50的巴特沃斯低通滤波器');
%傅立叶逆运算反算图像
image = F.*Butterworth;
image = ifftshift(image);
image = abs(ifft2(image));
%显示处理结果图像
figure(12);
imshow(image, []);
title('处理结果 截止频率为50的巴特沃斯低通滤波器')
%%%%%%截止频率为50的高斯低通滤波器%%%%%%
for u=1:m,
for v=1:n
D=sqrt((u-p)^2 + (v-q)^2);
Gaussian(u,v)=exp(-D^2/(2*50^2));
end
end %显示频率域图像
figure(13);
imshow(abs(real(Gaussian)), []);
title('频率域图像 截止频率为50的高斯低通滤波器');
%傅立叶逆运算反算图像
image = F.*Gaussian;
image = ifftshift(image);
image = abs(ifft2(image));
%显示处理结果图像
figure(14);
imshow(image, []);
title('处理结果 截止频率为50的高斯低通滤波器');
四：实验结果（仅列一例）
