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Matlab傅里叶变换和各种滤波处理

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Matlab傅里叶变换模和相位和各种滤波处理

傅里叶变换模和相位

img=imread('h:\img.png');

f=fft2(img); %傅里叶变换

f=fftshift(f); %使图像对称

r=real(f); %图像频域实部

i=imag(f); %图像频域虚部

margin=log(abs(f)); %图像幅度谱，加log便于显示

phase=log(angle(f)*180/pi); %图像相位谱

l=log(f);

subplot(2,2,1),imshow(img),title('源图像');

subplot(2,2,2),imshow(l,[]),title('图像频谱');

subplot(2,2,3),imshow(margin,[]),title('图像幅度谱');

subplot(2,2,4),imshow(phase,[]),title('图像相位谱');

添加高斯噪声、四阶巴特沃斯低通滤波

I=imread('h:\img.png');

x=rgb2gray(I);

y1=imnoise(x,'gaussian',0,0.02);

f=double(y1); % 数据类型转换，MATLAB不支持图像的无符号整型的计算g=fft2(f); % 傅立叶变换

g=fftshift(g); % 转换数据矩阵

[M,N]=size(g);

nn=4; % 四阶巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器

d0=50; %截止频率为50

m=fix(M/2); n=fix(N/2);

for i=1:M

for j=1:N

d=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);

h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn)); % 计算低通滤波器传递函数

result(i,j)=h*g(i,j);

end

end

result=ifftshift(result);

y2=ifft2(result);

y3=uint8(real(y2));

subplot(1,2,1),imshow(y1),title('添加高斯噪声后的图像');

subplot(1,2,2),imshow(y3),title('四阶巴特沃斯低通滤波图像');

维纳滤波

I=imread('h:\img.png');

x=rgb2gray(I);

J1=imnoise(x,'gaussian',0,0.02); %给图像添加高斯噪声

J2=imnoise(x,'salt & pepper',0.02);%给图像添加椒盐噪声

J3=imnoise(x,'speckle',0.02); %给图像添加乘性噪声

Y1=wiener2(J1,[5 5]); %维纳滤波

Y2=wiener2(J2,[5 5]);

Y3=wiener2(J3,[5 5]);

subplot(2,2,1),imshow(x),title('灰度图');

subplot(2,2,2),imshow(Y1),title('高斯噪声维纳滤波');

subplot(2,2,3),imshow(Y2),title('椒盐噪声维纳滤波');

subplot(2,2,4),imshow(Y3),title('乘性噪声维纳滤波');

中值滤波

I=imread('h:\img.png');

x=rgb2gray(I);

J1=imnoise(x,'gaussian',0,0.02); %给图像添加高斯噪声J2=imnoise(x,'salt & pepper',0.02);%给图像添加椒盐噪声J3=imnoise(x,'speckle',0.02); %给图像添加乘性噪声Y1=medfilt2(J1);%在默认3×3的邻域窗中进行中值滤波

Y2=medfilt2(J2);%在默认3×3的邻域窗中进行中值滤波

Y3=medfilt2(J3);%在默认3×3的邻域窗中进行中值滤波subplot(2,2,1),imshow(x),title('灰度图');

subplot(2,2,2),imshow(Y1),title('高斯噪声中值滤波'); subplot(2,2,3),imshow(Y2),title('椒盐噪声中值滤波'); subplot(2,2,4),imshow(Y3),title('乘性噪声中值滤波');

低通滤波器在频率域实现低通滤波

I=imread('h:\img.png');

I=rgb2gray(I);

figure(1),imshow(I);

title('原图像');

s=fftshift(fft2(I));

figure(2);

imshow(abs(s),[]);

title('图像傅里叶变换所得频谱');

[a,b]=size(s);

a0=round(a/2);

b0=round(b/2);

d=10; for i=1:a for j=1:b distance=sqrt((i-a0)^2+(j-b0)^2); if distance<=d h=1;

else h=0;

end;

s(i,j)=h*s(i,j);

end; end;

s=uint8(real(ifft2(ifftshift(s))));

figure(3); imshow(s);

title('低通滤波所得图像');

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