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Matlab图像处理函数汇总：1、图像的变换①fft2：fft2函数用于数字图像的二维傅立叶变换，如：i=imread('104_8.tif');j=fft2(i);②ifft2:：ifft2函数用于数字图像的二维傅立叶反变换，如：i=imread('104_8.tif');j=fft2(i);k=ifft2(j);2、模拟噪声生成函数和预定义滤波器①imnoise：用于对图像生成模拟噪声，如：i=imread('104_8.tif');j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);%模拟高斯噪声②fspecial：用于产生预定义滤波器，如：h=fspecial('sobel');%sobel水平边缘增强滤波器h=fspecial('gaussian');%高斯低通滤波器h=fspecial('laplacian');%拉普拉斯滤波器h=fspecial('log');%高斯拉普拉斯（LoG）滤波器h=fspecial('average');%均值滤波器2、图像的增强①直方图：imhist函数用于数字图像的直方图显示，如：i=imread('104_8.tif');imhist(i);②直方图均化：histeq函数用于数字图像的直方图均化，如：i=imread('104_8.tif');j=histeq(i);③对比度调整：imadjust函数用于数字图像的对比度调整，如：i=imread('104_8.tif'); j=imadjust(i,[0.3,0.7],[]);④对数变换：log函数用于数字图像的对数变换，如：i=imread('104_8.tif');j=double(i);k=log(j);⑤基于卷积的图像滤波函数：filter2函数用于图像滤波，如：i=imread('104_8.tif');h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];j=filter2(h,i);⑥线性滤波：利用二维卷积conv2滤波, 如:i=imread('104_8.tif');h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];h=h/9;j=conv2(i,h);⑦中值滤波：medfilt2函数用于图像的中值滤波，如：i=imread('104_8.tif');j=medfilt2(i);⑧锐化（1）利用Sobel算子锐化图像, 如:i=imread('104_8.tif');h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];%Sobel算子j=filter2(h,i);（2）利用拉氏算子锐化图像, 如:i=imread('104_8.tif');j=double(i);h=[0,1,0;1,-4,0;0,1,0];%拉氏算子k=conv2(j,h,'same');m=j-k;3、图像边缘检测①sobel算子如：i=imread('104_8.tif');j = edge(i,'sobel',thresh)②prewitt算子如：i=imread('104_8.tif');j = edge(i,'prewitt',thresh)③roberts算子如：i=imread('104_8.tif');j = edge(i,'roberts',thresh)④log算子如：i=imread('104_8.tif');j = edge(i,'log',thresh)⑤canny算子如：i=imread('104_8.tif');j = edge(i,'canny',thresh)⑥Zero-Cross算子如：i=imread('104_8.tif');j = edge(i,'zerocross',thresh)4、形态学图像处理①膨胀：是在二值化图像中“加长”或“变粗”的操作，函数imdilate执行膨胀运算，如：a=imread('104_7.tif'); %输入二值图像b=[0 1 0;1 1 1;0 1 0];c=imdilate(a,b);②腐蚀：函数imerode执行腐蚀，如：a=imread('104_7.tif'); %输入二值图像b=strel('disk',1);c=imerode(a,b);③开运算：先腐蚀后膨胀称为开运算，用imopen来实现，如：a=imread('104_8.tif');b=strel('square',2);c=imopen(a,b);④闭运算：先膨胀后腐蚀称为闭运算，用imclose来实现，如：a=imread('104_8.tif');b=strel('square',2);c=imclose(a,b);====================================================== =====Matlab 图像处理相关函数命令大全一、通用函数：colorbar 显示彩色条语法：colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \ col orbar(...,'peer',axes_handle)getimage 从坐标轴取得图像数据语法：A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \ [...]=getimag eimshow 显示图像语法：imshow(I,n) \ imshow(I,[low high]) \ imshow(BW) \ imshow(X,map) \ imshow (RGB)\ imshow(...,display_option) \ imshow(x,y,A,...) \ imshow filename \ h=imshow (...)montage 在矩形框中同时显示多幅图像语法：montage(I) \ montage(BW) \ montage(X,map) \ montage(RGB) \ h=montage (...)immovie 创建多帧索引图的电影动画语法：mov=immovie(X,map) \ mov=immovie(RGB)subimage 在一副图中显示多个图像语法：subimage(X,map) \ subimage(I) \ subimage(BW) \ subimage(RGB) \ subimage (x,y,...) \ subimage(...)truesize 调整图像显示尺寸语法：truesize(fig,[mrows mcols]) \ truesize(fig)warp 将图像显示到纹理映射表面语法：warp(X,map) \ warp(I ,n) \ warp(z,...) warp(x,y,z,...) \ h=warp(...)zoom 缩放图像语法：zoom on \ zoom off \ zoom out \ zoom reset \ zoom \ zoom xon \ zoom yo n\ zoom(factor) \ zoom(fig,option)二、图像文件I/O函数命令imfinfo 返回图形图像文件信息语法：info=imfinfo(filename,fmt) \ info=imfinfo(filename)imread 从图像文件中读取（载入）图像语法：A=imread(filename,fmt) \ [X,map]=imread(filename,fmt) \ [...]=imread(filename) \ [...]=imread(URL,...) \ [...]=imread(...,idx) (CUR,ICO,and TIFF only) \ [...]=imread (...,'frames',idx) (GIF only) \ [...]=imread(...,ref) (HDF only) \ [...]=imread(...,'Backgr oundColor',BG) (PNG only) \ [A,map,alpha] =imread(...) (ICO,CUR,PNG only) imwrite 把图像写入（保存）图像文件中语法：imwrite(A,filename,fmt) \ imwrite(X,map,filename,fmt) \ imwrite(...,filename) \ i mwite(...,Param1,Val1,Param2,Val2...)imcrop 剪切图像语法：I2=imcrop(I) \ X2=imcrop(X,map) \ RGB2=imcrop(RGB) \ I2=imcrop(I,rect) \ X2=imcrop(RGB,rect) \ [...]=imcrop(x,y,...) \ [A,rect]=imcrop(...) \ [x,y,A,rect]=imcro p(...)imresize 改变图像大小语法：B=imresize(A,m,method)imrotate 旋转图像语法：B=imrotate(A,angle,method) \ B=imrotate(A,angle,method,'crop')三、像素和统计处理函数corr2 计算两个矩形的二维相关系数语法：r=corr2(A,B)imcontour 创建图像数据的轮廓图语法：imcontour(I,n) \ imcontour(I,v) \ imcontour(x,y,...) \ imcontour(...,LineSpec) \ [C,h] =imcontour(...)imfeature 计算图像区域的特征尺寸语法：stats=imfeature(L,measurements) \ stats=imfeature(L,measurements,n)imbist 显示图像数据的柱状图impixel 确定像素颜色值语法：P=impixel(I) \ P=impixel(X,map) \ P=impixel(RGB) \ P=impixel(I,c,r) \ P=impix el(X,map,c,r) \ P=impixel(RGB,c,r) \ [c,r,P]=impixel(...) \ P=impixel(x,y,I,xi,yi) \ P=im pixel(x,y,RGB,xi,yi) \ P=impixel(x,y,X,map,xi,yi) \[xi,yi,P]=impixel(x,y,...)improfile 沿线段计算剖面图的像素值语法：c=improfile \ c=improfile(n) \ c=improfile(I,xi,yi) \ c=improfile(I,xi,yi,n) \ [cx,c y,c]=improfile(...) \ [cx,cy,c,xi,yi]=improfile(...) \ [...]=improfile(x,y,I,xi,yi) \ [...]=im profile(x,y,I,xi,yi,n) \ [...]=improfile(...,method)mean2 计算矩阵元素的平均值语法：B=mean2(A)pixval 显示图像像素信息语法：pixval onstd2 计算矩阵元素的标准偏移语法：b=std2(A)四、图像分析函数：edge 图像边缘检测语法：BW=edge(I,'sobel') \ BW=edge(I,'sobel',thresh) \ BW=edge(I,'sobel',thresh,direc tion) \ [BW,thresh]=edge(I,'sobel',...) \ BW=edge(I,'prewitt') \ BW=edge(I,'prewitt',th resh) \ BW=edge(I,'prewitt',thresh,direction) \[BW,thresh]=edge(I,'prewitt',...) \ BW=edge(I,'roberts') \ BW=edge(I,'roberts',thresh) \ [BW,thresh]=edge(I,'roberts',...) \ BW=edge(I,'log') \ BW=edge(I,'log',thresh) \ B W=edge(I,'log',thresh,sigma) \ [BW,threshold]=edge(I,'log',...) \ BW=edge(I,'zerocross ',thresh,h) \ [BW,thresh]=edge(I,'zerocross',...) \BW=edge(I,'canny') \ BW=edge(I,'canny',thresh) \ BW=edge(I,'canny',thresh,sigma) \ [BW,threshold]=edge(I,'canny',...)qtgetblk 获取四叉树分解的块值语法：[vals,r,c]=qtgetblk(I,S,dim) \ [vals,idx]=qtgetblk(I,S,dim)qtsetblk 设置四叉树分解中的块值语法：J=qtsetblk(I,S,dim,vals)五、图像增强函数histeq 用柱状图均等化增强对比语法：J=histeq(I,hgram) \ J=histeq(I,n) \ [J,T]=histeq(I,...) \ newmap=histeq(X,map, hgram) \ newmap=histeq(X,map)imadjust 调整图像灰度值或颜色映像表语法：J=imadjust(I,[low_in ,high_in]),[low_out ,high_out],gamma) \ newmap=imadjus t(map,[low_in ,high_in]),[low_out ,high_out],gamma) \ RGB2=imadjust(RGB1,...) imnoise 增强图像的渲染效果语法：J=imnoise(I,type) \ J=imnoise(I,type,parameters)medfilt2 进行二维中值过滤语法：B=medfilt2(A,[m n]) \ B=medfilt2(A) \ B=medfilt2(A,'indexed',...)ordfilt2 进行二维统计顺序过滤语法：B=ordfilt2(A,order,domain) \ B=ordfilt2(A,order,domain,S) \ B=ordfilt2(...,padop t)wiener2 进行二维适应性去噪过滤处理语法：J=wiener2(I,[m n],noise) \ [J,noise]=wiener2(I,[m n])六、线性滤波函数conv2 进行二维卷积操作语法：C=conv2(A,B) \ C=conv2(hcol,hrow,A) \ C=conv2(...,'shape')convmtx2 计算二维卷积矩阵语法：T=convmtx2(H,m,n) \ T=convmtx2(H,[m n])convn 计算n维卷积语法：C=convn(A,B) \ C=convn(A,B,'shape')filter2 进行二维线性过滤操作语法：Y=filter2(h,X) \ Y=filter2(h,X,shape)fspecial 创建预定义过滤器语法：h=fspecial(type) \ h=fspecial(type,parameters)七、线性二维滤波设计函数freqspace 确定二维频率响应的频率空间语法：[f1,f2]=freqspace(n) \ [f1,f2]=freqspace([m n]) \ [x1 ,y1]=freqspace(...,'meshg rid') \ f=freqspace(N) \ f=freqspace(N,'whole')freqz2 计算二维频率响应语法：[H,f1,f2]=freqz2(h,n1,n2) \ [H,fi,f2]]=freqz2(h,[n2,n1]) \ [H,fi,f2]]=freqz2(h,f1,f 2]) \ [H,fi,f2]]=freqz2(h) \ [...]=freqz2(h,...,[dx dy]) \ [...]=freqz2(h,...,dx) \ freqz2 (...)fsamp2 用频率采样法设计二维FIR过滤器语法：h=fsamp2(Hd) \ h=fsamp2(f1,f2,Hd,[m n])ftrans2 通过频率转换设计二维FIR过滤器语法：h=ftrans2(b,t) \ h=ftrans2(b)fwind1 用一维窗口方法设计二维FIR过滤器语法：h=fwind1(Hd,win) \ h=fwind1(Hd,win1,win2) \ h=fwind1(f1,f2,Hd,...)fwind2 用二维窗口方法设计二维FIR过滤器语法：h=fwind2(Hd,win) \ h=fwind2(f1,f2,Hd,win)八、图像变换函数dct2 进行二维离散余弦变换(反余弦变换用idct2)语法：B=dct2(A) \ B=dct2(A,m.n) \ B=dct2(A,[m n])dctmtx 计算离散余弦傅立叶变换语法：D=dctmtx(n)fft2 进行二维快速傅立叶变换(反变换用ifft2)语法：Y=fft2(X) \ Y=fft2(X,m,n)fftn 进行n维快速傅立叶变换(反变换用ifftn)语法：Y=ffn(X) \ Y=fftn(X,siz)fftshift 快速傅立叶变换的DC组件移到光谱中心语法：Y=fftshift(X) \ Y=fftshift(X,dim)iradon 进行反radon变换语法：I=iradon(P,theta) \ I=iradon(P,theta,interp,filter,d,n) \ [I,h]=iradon(...) phantom 产生一个头部幻影图像语法：P=phantom(def,n) \ P=phantom(E,n) \ [P,E]=phantom(...)radon 计算radon变换语法：R=radon(I,theta) \ [R,xp]=radon(...)九、边沿和块处理函数bestblk 确定进行块操作的块大小语法：siz=bestblk([m n],k) \ [mb,nb]=bestblk([m n],k)blkproc 实现图像的显示块操作语法：B=blkproc(A,[m n]),fun) \ B=blkproc(A,[m n],fun,P1,P2,...) \ B=blkproc(A,[m n], [mborder nborder],fun,...)col2im 将矩阵的列重新组织到块中语法：A=col2im(B,[m n],[mm nn],block_type) \ A=col2im(B,[m n],[mm nn])colfilt 利用列相关函数进行边沿操作语法：B=colfilt(A,[m n],block_type,fun) \ B=colfilt(A,[m n],block_type,fun,P1,P2,...) \ B=colfilt(A,[m n],[mblock nblock],...) \ B=colfilt(A,'indexed',...)im2col 重调图像块为列语法：B=im2col(A,[m n],block_type) \ B=im2col(A,[m n]) \ B=im2col(A,'indexed',...)nlfilter 进行边沿操作语法：B=nlfilter(A,[m n],fun) \ B=nlfilter(A,[m n],fun,P1,P2,...) \ B=nlfilter(A,'indexed ',...)十、二进制图像操作函数applylut 在二进制图像中利用lookup表进行行边沿操作语法：A=applylut(BW,LUT)bwarea 计算二进制图像对象的面积语法：total=bwarea(BW)bweuler 计算二进制图像的欧拉数语法：eul=bweuler(BW)bwfill 填充二进制图像的背景色语法：BW2=bwfill(BW1,c,r,n) \ BW2=bwfill(BW1,n) \ [BW2,idx]=bwfill(...) \ BW2=bwf ill(x,y,BW1,xi,yi,n) \ [x,y,BW2,idx,xi,yi]=bwfill(...) \ [BW2,idx]=bwfill(BW1,'holes',n) bwlabel 标注二进制图像中已连接的部分语法：L=bwlabel(BW,n) \ [L,num]=bwlabel(BW,n)bwmorph 提取二进制图像的轮廓语法：BW2=bwmorph(BW1,operation) \ BW2=bwmorph(BW1,operation,n)bwperim 计算二进制图像中对象的周长语法：BW2=bwperim(BW1) \ BW2=bwperim(BW1,CONN)bwselect 在二进制图像中选择对象语法：BW2=bwselect(BW1,c,r,n) \ BW2=bwselect(BW1,n) \ [BW2,idx]=bwselect(...) \ BW2=bwselect(x,y,BW1,xi,yi,n) \ [x,y,BW2,idx,xi,yi]=bwselect(...)dilate 放大二进制图像语法：BW2=dilate(BW1,SE) \ BW2=dilate(BW1,SE,alg) \ BW2=dilate(BW1,SE,...,n) erode 弱化二进制图像的边界语法：BW2=erode(BW1,SE) \ BW2=erode(BW1,SE,alg) \ BW2=erode(BW1,SE,...,n) makelut 创建一个用于applylut函数的lookup表语法：lut=makelut(fun,n) \ lut=makelut(fun,n,P1,P2,...)十一、区域处理函数roicolor 选择感兴趣的颜色区语法:BW=roicolor(A,low,high) \ BW=rocicolor(A,v)roifill 在图像的任意区域中进行平滑插补语法:J=roifill(I,c,r) \ J=roifill(I) \ J=roifill(I,BW) \ [J,BW]=roifill(...) \ J=roifill(x,y,I,xi,y i) \ [x,y,J,BW,xi,yi]=roifill(...)roifilt2 过滤敏感区域语法:J=roifilt2(h,I,BW) \ J=roifilt2(I,BW,fun) \ J=roifilt2(I,BW,fun,P1,P2,...)roipoly 选择一个敏感的多边形区域语法:BW=roipoly(I,c,r) \ BW=roipoly(I) \ BW=roipoly(x,y,I,xi,yi) \ [BW,xi,yi]=roipoly (...) \ [x,y,BW,xi,yi]=roipoly(...)十二、颜色映像处理函数brighten 增加或降低颜色映像表的亮度语法：brighten(beta) \ brighten(h,beta) \ newmap=brighten(beta) \ newmap=brighten (cmap,beta)cmpermute 调整颜色映像表中的颜色语法：[Y,newmap]=cmpermute(X,map) \ [Y,newmap]=cmpermute(X,map,index) cmunigue 查找颜色映像表中特定的颜色及相应的图像语法：[Y,newmap]=cmunigue(X,map) \ [Y,newmap]=cmunigue(RGB) \ [Y,newmap]=c munique(I)imapprox 对索引图像进行近似处理语法：[Y,newmap]=imapprox(X,map,n) \ [Y,newmap]=imapprox(X,map,tol) \ Y=imap prox(X,map,newmap) \ [...]=imapprox(...,dither_option)rgbplot 划分颜色映像表语法：rgbplot(cmap)十三、颜色空间转换函数hsv2rgb 转换HSV值为RGB颜色空间：M=hsv2rgb(H)ntsc2rgb 转换NTSC值为RGB颜色空间：rgbmap=ntsc2rgb(yiqmap) \ RGB=ntsc2rgb(YI Q)rgb2hsv 转换RGB值为HSV颜色空间：cmap=rgb2hsv(M)rgb2ntsc 转换RGB值为NTSC颜色空间：yiqmap=rgb2ntsc(rgbmap) \ YIQ=rgb2ntsc(RG B)rgb2ycbcr 转换RGB值为YCbCr颜色空间：ycbcrmap=rgb2ycbcr(rgbmap) \ YCBCR=rgb 2ycbcr(RGB)ycbcr2rgb 转化YCbCr值为RGB颜色空间：rgbmap=ycbcr2rgb(ycbcrmap) \ RGB=ycbcr 2rgb(YCBCR)十四、图像类型和类型转换函数dither 通过抖动增加外观颜色分辨率转换图像语法：X=dither(RGB,map) \ BW=dither(I)gray2ind 转换灰度图像为索引图像语法：[X,map]=gray2ind(I,n) \ [X,map]=gray2ind(BW,n)grayslice 从灰度图像为索引图像语法：X=grayslice(I,n) \ X=grayslice(I,v)im2bw 转换图像为二进制图像语法：BW=im2bw(I,level) \ BW=im2bw(X,map,level) \ BW=im2bw(RGB,level)im2double 转换图像矩阵为双精度型语法：I2=im2double(I1) \ RGB2=im2double(RGB1) \ I=im2double(BW) \ X2=im2doub le(X1,'indexed')double 转换数据为双精度型语法：double(X)unit8 、unit16转换数据为8位、16位无符号整型：i=unit8(x) \ i=unit16(x)im2unit8 转换图像阵列为8位无符号整型语法：I2=im2unit8(I1) \ RGB2=im2unit8(RGB1) \ I=im2unit8(BW) \ X2=im2unit8(X1,'i ndexed')im2unit16 转换图像阵列为16位无符号整型语法：I2=im2unit16(I1) \ RGB2=im2unit16(RGB1) \ I=im2unit16(BW) \ X2=im2unit16 (X1,'indexed')ind2gray 把检索图像转化为灰度图像语法：I=ind2gray(X,map)ind2rgb 转化索引图像为RGB真彩图像语法：RGB=ind2rgb(X,map)isbw 判断是否为二进制图像语法：flag=isbw(A)isgray 判断是否为灰度图像语法：flag=isgray(A)isind 判断是否为索引图像语法：flag=isind(A)isrgb 判断是否为RGB真彩色图像语法：flag=isrgb(A)mat2gray 转换矩阵为灰度图像语法：I=mat2gray(A,[amin amax]) \ I=mat2gray(A)rgb2gray 转换RGB图像或颜色映像表为灰度图像语法：I=rgb2gray(RGB) \ newmap=rgb2gray(map)rgb2ind 转换RGB图像为索引图像语法：[X,map]=rgb2ind(RGB,tol) \ [X,map]=rgb2ind(RGB,n) \ X=rgb2ind(RGB,map) \ [...]=rgb2ind(...,dither_option)十五、新增图像处理工具箱函数adapthisteq 限制对比度直方图均衡化: J=adapthisteq(I) \ J=adapthisteq(I,param1,val1, param2,val2...)applycform 用于颜色空间变换out=applyform(I,C)bwboundaries 描绘二进制图像边界语法：B=bwboundaries(BW) \ B=bwboundaries(BW,CONN) \ B=bwboundaries(BW,CO NN,options) [BW,CONN,options] \ [BL]=bwboundaries(...) \ [BLNA]=bwboundaries() bwtraceboundary 描述二进制图像中的物体B=bwtraceboundary(BW,P,fstep) \ B=bwtraceboundary(BW,P,fstep,CONN) \ B=bwtrac eboundary(...N,dir)decorrstrech 对多通道图像进行去相关处理语法：S=decorrstretch(I) \ S=decorrstretch(I,TOL)dicomdict 获取或读取DICOM文件语法：dicomdict('set',dictionary) \ dictionary=dicomdict('get')getline 用鼠标选择ployline语法：[x,y]=getline(fig) \ [x,y]=getline(ax) \ [x,y]=getline \ [x,y]=getline(...,'closed') getpts 用鼠标选择像素点语法：[x,y]=getpts(fig) \ [x,y]=getpts(ax) \ [x,y]=getptsgetrect 用鼠标选择矩阵语法：rect=getrect(fig) \ rect=getrect(ax) \ rect=getrect(fig)iccread 读取ICC剖面语法：P=iccread(filename)im2java2d 将图像转换为Java缓冲图像语法：jimage=im2java2d(I) \ jimage=im2java2d(X,MAP)imview 在图像与蓝旗中显示图像语法：imview(I) \ imview(RGB) \ imview(X,map) \imview(I,range) \ imview(filename) \ imview(....'InitialMagnification',initial_mag) \ h=imview(...) \ imview close allippl 检查IPPL的存在语法：TF=ippl \ [TF B]=ippliptdemos 显示图像处理工具箱中的索引图像lab2double、lab2unit16、lab2unit8 将L*a*b数据分别转换为双精度、16位数据、8位数据makecform 创造一个色彩转换结构poly2mask 把多边形区域转换成mask区域语法：BW=poly2mask(x,y,m,n)unitlut 查找表中A像素值语法：B=unitlut(A,LUT)xyz2double、xyz2unit16 将颜色数据从XYZ转换到双精度、16进制。
matlab 频域高斯低通滤波一、前言在数字图像处理中，滤波是一种常用的技术。
频域滤波是其中一种基于傅里叶变换的滤波方法，可以有效地去除图像中的噪声。
高斯低通滤波是其中一种常用的频域滤波方法，可以平滑图像并去除高频噪声。
本文将详细介绍 MATLAB 中如何实现频域高斯低通滤波。
二、MATLAB 中的频域滤波MATLAB 中提供了许多函数来实现频域滤波，例如 fft2, ifft2, fftshift, ifftshift 等。
其中 fft2 和 ifft2 分别表示二维快速傅里叶变换和逆变换，fftshift 和 ifftshift 分别表示将零频分量移到中心位置和将中心位置移到零频分量处。
三、高斯低通滤波原理在进行高斯低通滤波之前，需要先了解高斯函数和低通滤波器的概念。
1. 高斯函数高斯函数是一个连续函数，其形式为：$$g(x,y)=\frac{1}{2\pi\sigma^2}e^{-\frac{x^2+y^2}{2\sigma^2}} $$其中 $\sigma$ 是标准差。
在图像处理中，高斯函数可以用来平滑图像并去除噪声。
2. 低通滤波器低通滤波器是一种可以通过去除高频信号来平滑图像的滤波器。
在频域中，低通滤波器可以通过将高频信号设置为零来实现。
3. 高斯低通滤波原理高斯低通滤波是一种将高斯函数与低通滤波器相结合的方法。
具体来说，可以通过以下步骤来实现：1）对输入图像进行二维傅里叶变换，得到频域图像。
2）在频域图像中心位置创建一个和输入图像大小相同的矩形掩膜，掩膜内部数值为 1，外部数值为 0。
3）将掩膜与一个高斯函数卷积，得到一个新的掩膜。
4）将新的掩膜应用于频域图像，得到经过高斯低通滤波后的频域图像。
5）对经过滤波后的频域图像进行逆傅里叶变换，得到经过高斯低通滤波后的空域图像。
四、MATLAB 中实现高斯低通滤波在 MATLAB 中实现高斯低通滤波可以通过以下步骤来完成：1）读入图像并显示。
MATLAB图像滤波与增强技术介绍引言：在现代科技的发展和普及中，数字图像处理成为了一个重要的领域。
其中，图像滤波和增强技术是数字图像处理中不可或缺的一环。
MATLAB作为一种强大的数学计算软件，为图像滤波和增强提供了丰富的工具集合。
本文将介绍一些常用的MATLAB图像滤波和增强技术，包括线性滤波、非线性滤波、频域滤波和直方图均衡化等。
一、线性滤波技术线性滤波是最简单也是最基础的图像滤波技术之一。
它的基本原理是将输入图像的每个像素点与周围邻域内的像素点按照一定的权重进行加权平均。
MATLAB 提供了几种常用的线性滤波函数，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
1. 均值滤波均值滤波是一种最简单的线性滤波技术，其原理是用每个像素周围邻域内像素的平均值来代替原像素的值。
在MATLAB中，可以使用imfilter函数进行均值滤波操作。
通过设置不同大小的滤波器窗口，可以调整滤波效果的平滑程度。
2. 中值滤波中值滤波是一种常用于去除图像中的椒盐噪声或悬浮颗粒的非线性滤波技术。
中值滤波的原理是使用像素邻域内像素的中值来代替原像素的值。
MATLAB中的medfilt2函数可以实现中值滤波操作。
与均值滤波不同，中值滤波更适合用于去除噪声，同时保持图像的边缘细节。
3. 高斯滤波高斯滤波是一种常用的线性滤波技术，它基于高斯核函数来实现图像的平滑处理。
高斯滤波可以有效地去除图像中的高频噪声，并且能够保持图像的边缘信息。
在MATLAB中，可以使用fspecial函数生成高斯滤波器核，并利用imfilter函数进行滤波操作。
二、非线性滤波技术非线性滤波技术在一些特殊情况下可以实现更好的滤波效果。
常用的非线性滤波技术包括中值滤波、双边滤波和非局部均值滤波等。
1. 双边滤波双边滤波是一种结合了空域信息和灰度信息的滤波技术。
它能够在保持边缘信息的同时，对图像进行平滑处理。
在MATLAB中，可以使用bfilter2函数实现双边滤波操作。
图象DCT变换的MATLAB实现global gmain Data;[fname,pname]=uigetfile('*.jpg','打开文件');if fname==0return;end[Data,map]=imread(fname);%读取图像数据%new=rgb2gray(Data);%imwrite(new,'new.bmp','bmp')%Data=im2bw(Data,map,0.6);%im2bw转为二进制阈值0.6%Data=+Data;%逻辑格式转为浮点格式Data=rgb2gray(Data);subplot(1,2,1); %准备显示两幅图像imshow(Data);function DCT code;global Data;%全局变量，用于共享图像数据[m,n]=size(Data);fid=fopen('dct.bin','w+'); %创建dct.bin用存储DCT和BTC混合编码后的二进制文件。
%补0使尺寸为4的整数倍以便分块m1=4*ceil(m/4);n1=4*ceil(n/4);Datatemp=zeros(m1,n1);Datatemp(1:m,1:n)=Data;%fwrite(fid,m1,'long');fwrite(fid,n1,'long'); %在文件中记录图像大小block=zeros(4,4); % 4X4大小的子带for j=1:4:nfor i=1:4:mfor t=0:1:3for p=0:1:3block(1+t,1+p)=Datatemp(i+t,j+p); %取出4X4数据块endend%对变换后数据进编码后存储或发送，只取其中的2X2数据DctBlock=dct2(block);%存储（发送）编码文件fwrite(fid,DctBlock(1,1),'bit12');%直流分量，用12bit量化fwrite(fid,DctBlock(1,2),'bit9');%用9bit量化非直流分量fwrite(fid,DctBlock(2,1),'bit9');fwrite(fid,DctBlock(2,2),'bit9');endendfclose(fid);function IDctcode;fid=fopen('dct.bin','r');m=fread(fid,1,'long');n=fread(fid,1,'long'); data=zeros(m,n);%用于存放图像数据temp=zeros(4,4);block=zeros(4,4);%读取方块数据for j=1:4:nfor i=1:4:mblock(1,1)=fread(fid,1,'bit12');block(1,2)=fread(fid,1,'bit9');block(2,1)=fread(fid,1,'bit9');block(2,2)=fread(fid,1,'bit9');temp=idct2(block);for t=0:1:3for p=0:1:3Data(i+t,j+p)=temp(1+t,1+p);endendendenddata=uint8(Data); subplot(1,2,2); imshow(data);%显示图像fclose(fid);。
ticclose allI=imread('D:\MATLAB\tuxiang\messi.bmp'); %该图片在安装matlab的目录中找I=rgb2gray(I); %将该图片转换为灰度图象I=im2double(I); %图像存储类型转换% T=dctmtx(8); %离散余弦变换矩阵[p,q]=size(I);T = zeros(8,8);for i=0:7for j=0:7if (i==0)T(i+1,j+1)=1/sqrt(8);elseT(i+1,j+1)=sqrt(2/8)*cos(pi*(2*j+1)*i/(2*8));endendendB=blkproc(I,[8 8],'P1*x*P2',T,T'); %对原图像进行DCT变换mask=[1 1 1 1 0 0 0 01 1 1 0 0 0 0 01 1 0 0 0 0 0 01 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0];B2=blkproc(B,[8 8],'P1.*x',mask); %用mask进行数据压缩，丢弃右下角高频数据I2=blkproc(B2,[8 8],'P1*x*P2',T',T);%进行DCT反变换未经量化，得到压缩后的图像tables=[16 11 10 16 24 40 51 6112 12 14 19 26 58 60 5514 13 16 24 40 57 69 5614 17 22 29 51 87 80 6218 22 37 56 68 109 103 7724 35 55 64 81 104 113 9249 64 78 87 103 121 120 10172 92 95 98 112 100 103 99];B3=blkproc(B,[8 8],'x./P1',tables); %系数进行亮度量化I3=blkproc(B3,[8 8],'P1*x*P2',T',T);%进行DCT反变换且经量化，得到压缩后的图像mask1=[1 1 1 1 1 0 0 01 1 1 1 0 0 0 01 1 1 0 0 0 0 01 1 0 0 0 0 0 01 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0];B4=blkproc(B,[8 8],'P1.*x',mask1); %用mask1进行数据压缩，丢弃右下角高频数据I4=blkproc(B4,[8 8],'P1*x*P2',T',T);%进行DCT反变换未经量化，得到压缩后的图像imshow(I)title('原始图像')figure;imshow(B)title('DCT变换后的图像')figure;imshow(B3)title('DCT变换后量化的图像')figure;imshow(I2)title('经mask压缩后的图像')figure;imshow(I3)title('经量化压缩后的图像')figure;imshow(I4)title('经mask1压缩后的图像')%信噪比的计算mse=0; %mseb原图与处理图像的均方误差for i=1:pfor j=1:qa=(I(i,j)-I2(i,j))^2;mse=mse+a;endendmse=mse/(256*256);psnr=(20*log2(255)-10*log2(mse))/log2(10)mse=0; %mseb原图与处理图像的均方误差for i=1:pfor j=1:qa=(I(i,j)-I3(i,j))^2;mse=mse+a;endendmse=mse/(256*256);psnr1=(20*log2(255)-10*log2(mse))/log2(10)mse=0; %mseb原图与处理图像的均方误差for i=1:pfor j=1:qa=(I(i,j)-I4(i,j))^2;mse=mse+a;endendmse=mse/(256*256);psnr2=(20*log2(255)-10*log2(mse))/log2(10)toc。
最新图像增强、图像滤波、边缘检测的MATLAB实现图像增强、图像滤波、边缘检测的M A T L A B实现图像增强、图像滤波及图像边缘检测MATLAB实现程序图像增强图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。
其主要目的是使处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。
图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理、和彩色处理技术等。
图像增强有图像对比度增强、亮度增强，轮廓增强等等。
下面利用直方图统计算法对灰度图像进行增强：程序代码：I=imread('cameraman.tif');subplot(121)imshow(I);title('原始图像');subplot(122)imhist(I,64)%绘制图像的直方图，n=64为灰度图像灰度级，若I为灰度图像，默认n=256；若I为二值图像，默认n=2。
title('图像的直方图');（请自己运行查看）n=256时：（请自己运行查看）下面利用直方图均衡化增强图像的对比度：I=imread('cameraman.tif');J=histeq(I);%将灰度图像转换成具有64（默认）个离散灰度级的灰度图像imshow(I)title('原始图像')figure,imshow(J)title('直方图均衡化后的图像')figure(1)subplot(121);imhist(I,64)title('原始图像的直方图')subplot(122);imhist(J,64)title('均衡化的直方图')（请自己运行查看）分析：从上图中可以看出，用直方图均衡化后，图像的直方图的灰度间隔被拉大了，均衡化的图像的一些细节显示了出来，这有利于图像的分析和识别。
直方图均衡化就是通过变换函数histeq将原图的直方图调整为具有“平坦”倾向的直方图，然后用均衡直方图校正图像。
matlab边缘检测步骤-回复Matlab边缘检测步骤边缘检测是计算机视觉和图像处理中常用的技术之一，它可以识别图像中不同区域之间的边界和轮廓。
边缘检测对于图像分割、物体识别和目标跟踪等应用非常重要。
Matlab作为一种强大的计算软件和编程语言，提供了一系列用于边缘检测的函数和工具。
在本文中，我们将逐步介绍Matlab 中进行边缘检测的步骤。
步骤一：读取图像首先，我们需要读取待处理的图像。
在Matlab中，可以使用imread函数来读取图像，并将其存储在一个变量中。
例如，下面的代码可以读取名为"image.jpg"的图像：image = imread('image.jpg');步骤二：灰度化在进行边缘检测之前，通常需要将彩色图像转换为灰度图像。
灰度图像只包含亮度信息，而不包含颜色信息，这样可以简化边缘检测的计算。
在Matlab中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。
下面的代码可以将前面读取的彩色图像转换为灰度图像：grayImage = rgb2gray(image);步骤三：滤波在进行边缘检测之前，通常需要对图像进行滤波，以平滑图像并去除噪声。
在Matlab中，有许多滤波器可以使用，例如高斯滤波器和中值滤波器。
可以使用imfilter函数来应用这些滤波器。
下面的代码可以将前一步得到的灰度图像应用高斯滤波器来平滑图像：filteredImage = imfilter(grayImage, fspecial('gaussian'));步骤四：计算梯度接下来，我们需要计算图像中每个像素的梯度。
梯度表示图像中像素灰度变化的方向和强度。
在Matlab中，可以使用gradient函数来计算梯度。
下面的代码可以计算前一步得到的滤波后图像的梯度：[gradX, gradY] = gradient(filteredImage);这里，gradX和gradY分别表示沿x和y轴方向的梯度。
matlab程序的高斯谐波小波滤波的实现-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：在数字图像处理领域，滤波是一种常用的图像增强技术，旨在消除图像中的噪声，并凸显图像中的细节和特征。
高斯谐波小波滤波是一种有效的滤波方法，通过结合高斯滤波、谐波滤波和小波变换技术，能够在保持图像细节的同时有效地去除噪声。
本文将介绍如何利用Matlab编程实现高斯谐波小波滤波，包括原理、实现步骤以及实现效果评估等内容。
通过本文的学习，读者将能够了解该滤波方法的优势和应用前景，为进一步的图像处理工作提供参考和指导。
1.2 文章结构本文主要分为引言、正文和结论三个部分。
在引言部分中，我们将介绍本文的概述，包括高斯谐波小波滤波的背景和意义，引出文章的主要内容。
同时，我们还会说明文章的结构，分析每个部分的主要内容和目标。
在正文部分中，我们将首先介绍Matlab程序的基本信息，包括程序的功能和特点。
然后，我们将详细解释高斯谐波小波滤波的原理，包括其工作原理和优势。
最后，我们将详细阐述实现这一滤波方法的步骤，以便读者能够清楚地了解如何在Matlab中实现高斯谐波小波滤波。
在结论部分，我们将对实现效果进行评估，分析该滤波方法的优点和不足。
同时，我们还将展望该方法在未来的应用前景，总结全文的主要内容，为读者提供一个全面的结论。
1.3 目的本文的目的是介绍利用Matlab程序实现高斯谐波小波滤波的方法。
通过详细介绍高斯谐波小波滤波的原理和实现步骤，读者可以了解这种滤波方法的具体操作步骤和实现过程。
同时，通过对实现效果的评估和应用前景的展望，希望读者能够深入了解高斯谐波小波滤波在信号处理中的作用和价值，以及它在实际应用中的潜力和优势。
最终，通过总结本文的内容，读者能够对高斯谐波小波滤波有一个全面的认识，并能够运用Matlab 程序进行相关领域的研究和应用。
2.正文2.1 Matlab程序介绍Matlab是一种强大的数学软件，广泛应用于科学计算、数据分析和图形绘制等领域。
matLab 自编的均值滤波、中值滤波、高斯滤波图像处理函数（转）虽然matlab里面有这些函数，但是要求自己编写，计算机视觉上有这个实验，是别人编写的。
别人到网上找了半天才零散的找到一些碎片，整理以后发上来的！MatLab自编的均值滤波、中值滤波、高斯滤波图像处理函数。
%自编的均值滤波函数。
x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n)function d=avefilt(x,n)a(1:n,1:n)=1; %a即n×n模板,元素全是1p=size(x); %输入图像是p×q的,且p>n,q>nx1=double(x);x2=x1;%A(a:b,c:d)表示A矩阵的第a到b行,第c到d列的所有元素for i=1:p(1)-n+1for j=1:p(2)-n+1c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)).*a; %取出x1中从(i,j)开始的n行n列元素与模板相乘s=sum(sum(c)); %求c矩阵(即模板)中各元素之和x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(n*n); %将模板各元素的均值赋给模板中心位置的元素endend%未被赋值的元素取原值d=uint8(x2);%自编的中值滤波函数。
x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n)function d=midfilt(x,n)p=size(x); %输入图像是p×q的,且p>n,q>nx1=double(x);x2=x1;for i=1:p(1)-n+1for j=1:p(2)-n+1c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)); %取出x1中从(i,j)开始的n行n列元素,即模板(n×n的)e=c(1,:); %是c矩阵的第一行for u=2:ne=[e,c(u,:)]; %将c矩阵变为一个行矩阵endmm=median(e); %mm是中值x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=mm; %将模板各元素的中值赋给模板中心位置的元素endend%未被赋值的元素取原值d=uint8(x2);%自编的高斯滤波函数，S是需要滤波的图象，n是均值，k是方差function d=gaussfilt(k,n,s)Img = double(s);n1=floor((n+1)/2);%计算图象中心for i=1:nfor j=1:nb(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(4*k))/(4*pi*k);endend%生成高斯序列b。
目录1引言 (1)2课程设计要求 (2)2.1课程设计题目 (2)2.2课程设计目的 (2)2.3设计要求 (2)3滤波器基本原理 (4)3.1中值滤波器基本原理 (4)3.2高斯滤波器基本原理 (4)4边缘检测 (6)4.1 边缘检测定义 (6)4.2 图像边缘检测算法的研究内容 (6)5图像处理结果与分析 (8)5.1 椒盐噪声图像的去噪与边缘检测 (8)5.2 添加高斯噪声的图像去噪和边缘检测 (8)6体会与收获 (11)参考文献 (12)1引言所谓数字图像处理就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。
实质上是一段能够被计算机还原显示和输出为一幅图像的数字码。
21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。
数字图像处理，即用计算机对图像进行处理，其发展历史并不长。
数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。
首先数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。
另一方面，通过数字图像处理中的模式识别技术，可以将人眼无法识别的图像进行分类处理。
通过计算机模式识别技术可以快速准确的检索、匹配和识别出各种东西。
实际图像在形成、传输的过程中,由于各种干扰因素的存在会受到噪声的污染。
噪声被理解为妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收图像源信息进行理解或分析的各种因素。
一般噪声是不可预测的随机信号,它需采用适当的方法去认识。
对噪声的认识非常重要,它影响图像的输入、采集、处理的各个环节以及结果输出全过程,特别是图像的输入、采集过程中,若输入中含有大量噪声,必然影响处理全过程及输出结果。
Matlab图像处理（四）——常用滤波的实现前面一讲我们已经讲解了滤波的原理和公式，为了让小伙伴更加熟悉基本原理，本将中我们采用了自编写滤波函数和Matlab自带的函数两种方式来实现中值滤波、均值滤波和高斯滤波。
小伙伴可以通过点击文末“阅读原文”直接获取本文所用程序。
准备工作在进行滤波之前需要进行一些准备操作，也就是需要找含有噪声的图片。
对了突出效果、方便比较，小白用程序生成了椒盐和高斯两种噪声。
1clear all2A=imread('origin.jpg');3A=rgb2gray(A);4B=imread('xiaobai.jpg');5A_gaussian = imnoise(A,'gaussian',0,39*39/(255*255));%加入噪声函数，通过后面关键字来选取加入噪声的类型，后面两个数是高斯噪声的均值和σ6A_salt_pepper=imnoise(A,'salt & pepper',0.05); %加入噪声函数，加入椒盐噪声，后面的参数是椒盐噪声的密度上面代码已经给出了注释，部分函数由于在前几讲中已经出现，所以没有再次叙述。
生成的两张含有噪声的图片如下：高斯噪声椒盐噪声自编均值滤波实现在自己写函数实现均值滤波的时，主要分为4个步骤：生成滤波模板、延拓被滤波图像、像素位置遍历滤波、裁剪滤波后图像。
通过程序来进一步了解该过程。
1 n=5; %滤波模板大小2 [height, width]=size(A_salt_pepper); %输入图像是p×q的,且p>n,q>n3A_salt_pepper2=zeros(height+n-1,width+n-1);%存放延拓后的图片4for i=1+(n-1)/2:1+(n-1)/2+height-15for j=1+(n-1)/2:1+(n-1)/2+width-16 A_salt_pepper2(i,j)=A_salt_pepper(i-(n-1)/2,j-(n-1)/2);7end8end9A_salt_pepper3=A_salt_pepper2; %灰度值更改后会对后续的滤波产生影响，因此需要一个不变的图片10a(1:n,1:n)=1;11for i=1:height12for j=1:width13 c=A_salt_pepper3(i:i+(n-1),j:j+(n-1)).*a; %取出x1中从(i,j)开始的n行n列元素与模板相乘14 s=sum(sum(c)); %求c矩阵中各元素之和15 A_salt_pepper2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(n*n); %将与模板运算后的各元素的均值赋给模板中心位置的元素16end17end18A_salt_pepper2=uint8(A_salt_pepper2((n-1)/2+1:height+(n-1)/2,(n-1)/2+1:width+(n-1)/2));%通过计算，此处只是一个矩阵，用uint8将矩阵变成图像19imshow(A_salt_pepper2);20title('自己编写均值滤波图')代码中同样有比较详细的注释，这里就不在重复。
matlab实现图像⾼斯滤波OriImage=imread('D:\图⽚\Pinned\2_110624211810_1.jpg'); %读⼊图⽚sigma1 = 10; %⾼斯正态分布标准差grayImg=rgb2gray(OriImage); %转为灰度图像gausFilter = fspecial('gaussian',[5 5],sigma1); %⾼斯滤波blur=imfilter(grayImg,gausFilter,'replicate'); %对任意类型数组或多维图像进⾏滤波imshow(blur)///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////fspecial函数详解Fspecial函数⽤于创建预定义的滤波算⼦，其语法格式为：h = fspecial(type)h = fspecial(type,parameters,sigma)参数type制定算⼦类型，parameters指定相应的参数，具体格式为：type='average'，为均值滤波，参数为n，代表模版尺⼨，⽤向量表⽰，默认值为[3,3]。
type= 'gaussian'，为⾼斯低通滤波器，参数有两个，n表⽰模版尺⼨，默认值为[3,3]，sigma表⽰滤波器的标准差，单位为像素，默认值为0.5。
type= 'laplacian'，为拉普拉斯算⼦，参数为alpha，⽤于控制拉普拉斯算⼦的形状，取值范围为[0,1]，默认值为0.2。
数字图像处理三级项目—高通、低通、带通滤波器摘要在图像处理的过程中,消除图像的噪声干扰是一个非常重要的问题。
利用matlab软件,采用频域滤波的方式,对图像进行低通和高通滤波处理。
低通滤波是要保留图像中的低频分量而除去高频分量，由于图像中的边缘和噪声都对应图像傅里叶频谱中的高频部分，所以低通滤波可以除去或消弱噪声的影响并模糊边缘轮廓；高通滤波是要保留图像中的高频分量而除去低频分量，所以高通滤波可以保留较多的边缘轮廓信息。
低通滤波器有巴特沃斯滤波器和高斯滤波器等等，本次设计使用的低通滤波器为****。
高通滤波器有巴特沃斯滤波器、高斯滤波器、Laplacian高通滤波器以及Unmask高通滤波器等等，本次设计使用巴特沃斯高通滤波器。
1、频域低通滤波器：设计低通滤波器包括 butterworth and Gaussian (选择合适的半径，计算功率谱比),平滑测试图像test1和2。
实验原理分析根据卷积定理，两个空间函数的卷积可以通过计算两个傅立叶变换函数的乘积的逆变换得到，如果f(x, y)和h(x, y)分别代表图像与空间滤波器，F(u, v)和H(u, v)分别为响应的傅立叶变换（H(u, v)又称为传递函数），那么我们可以利用卷积定理来进行频域滤波。
在频域空间，图像的信息表现为不同频率分量的组合。
如果能让某个范围内的分量或某些频率的分量受到抑制，而让其他分量不受影响，就可以改变输出图的频率分布，达到不同的增强目的。
频域空间的增强方法的步骤：（1）将图像从图像空间转换到频域空间；（2）在频域空间对图像进行增强；（3）将增强后的图像再从频域空间转换到图像空间。
低通滤波是要保留图像中的低频分量而除去高频分量。
图像中的边缘和噪声都对应图像傅里叶频谱中的高频部分，所以低通滤波可以除去或消弱噪声的影响并模糊边缘轮廓。
理想低通滤波器具有传递函数：其中D0为制定的非负数，D(u,v)为点(u,v)到滤波器中心的距离。
Matlab实现：图像边缘提取1、边缘提取算法⽅法⼀：⼀阶微分算⼦Sobel算⼦Sobel算⼦检测⽅法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，Sobel算⼦对边缘定位不是很准确，图像的边缘不⽌⼀个像素。
Roberts算⼦Roberts算⼦检测⽅法对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好，但是利⽤roberts算⼦提取边缘的结果是边缘⽐较粗，因此边缘的定位不是很准确。
Prewitt算⼦Prewitt算⼦检测⽅法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好。
但边缘较宽，⽽且间断点多。
Canny算⼦Canny算⼦是⽬前边缘检测最常⽤的算法，效果也是最理想的。
Canny⽅法不容易受噪声⼲扰，能够检测到真正的弱边缘。
优点在于，使⽤两种不同的阈值分别检测强边缘和弱边缘，并且当弱边缘和强边缘相连时，才将弱边缘包含在输出图像中。
⽅法⼆：⼆阶微分算⼦Laplacian算⼦Laplacian算⼦法对噪声⽐较敏感，所以很少⽤该算⼦检测边缘，⽽是⽤来判断边缘像素视为与图像的明区还是暗区。
2、实验结果分析⼀、边缘提取：Sobel算⼦检测⽅法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，sobel算⼦对边缘定位不是很准确，图像的边缘不⽌⼀个像素；Roberts算⼦检测⽅法对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好，但是利⽤roberts算⼦提取边缘的结果是边缘⽐较粗，因此边缘的定位不是很准确；Prewitt算⼦检测⽅法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好。
但边缘较宽，⽽且间断点多；Laplacian算⼦法对噪声⽐较敏感，所以很少⽤该算⼦检测边缘，⽽是⽤来判断边缘像素视为与图像的明区还是暗区；Canny⽅法不容易受噪声⼲扰，能够检测到真正的弱边缘。
优点在于，使⽤两种不同的阈值分别检测强边缘和弱边缘，并且当弱边缘和强边缘相连时，才将弱边缘包含在输出图像中。
⼆、边缘复合增强Sobel、Robert、Prewitt算⼦的增强效果并不是很明显，尤其是Robert算⼦，因为它提取的边缘点过于稀疏和离散；Laplacian算⼦和canny算⼦的增强效果都⽐较理想，将边缘叠加上去后，整个⼿的轮廓和边缘都很清晰，直观上看，canny算⼦实现的效果⽐Laplacian算⼦好，最明显的地⽅就是⼿指尖的边缘。
实验二边缘提取
作业要求:
1.参考“空间域图像增强”课的内容, 用Sobel边缘算子提取图像边缘实验程序如下：
RGB=imread('E:\图像信号处理\bmp格式图片\美女.bmp');
isrgb(RGB);
figure;
imshow(RGB);
I=rgb2gray(RGB);
imshow(I);
colorbar('horiz');
isgray(I);
ED=edge(I,'sobel',0.08);
imshow(ED)
运行结果如下：
实验四高斯低通滤波器
作业要求:
参考“频率域图像增强”课的内容, 采用高斯低通滤波器对图片进行滤波操作, 取半径为5, 15, 30, 80和230, 分别输出结果图片
实验程序如下：（d0=5）
I1=imread('E:\图像信号处理\bmp格式图片\荷花.bmp');
I=rgb2gray(I1);
s=fftshift(fft2(I));
[M,N]=size(s);
n=2;
d0=5;
n1=floor(M/2);
n2=floor(N/2);
for i=1:M
for j=1:N
d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);
h=1*exp(-1/2*(d^2/d0^2));
s(i,j)=h*s(i,j);
end
end
s=ifftshift(s);
s=uint8(real(ifft2(s)));
figure;
imshow(s);
title('GLPF滤波（d0=5)');
实验六DCT变换
作业要求:
1.参考“图像压缩”课的内容, 并参考有关资料, 对输入图像进行离散余弦变换
2.通过离散余弦逆变换, 还原出原图片
实验程序如下：
RGB=imread('E:\图像信号处理\bmp格式图片\美女.bmp');
figure(1);
imshow(RGB);
I=rgb2gray(RGB); figure(2);
imshow(I);
J=dct2(I);
figure(3);
imshow(log(abs(J)),[]); colormap(jet(64)); colorbar;
J(abs(J)<11)=0;
K=idct2(J)/255; figure(4);
imshow(K)。
