对一幅灰度图像：
1) 计算并画出此图像的中心化频率谱。
clear;
temp_image=imread('d:\'读文件。
temp_image=rgb2gray(temp_image将图象变为黑白。
temp_image=im2double(temp_image转化为二维矩阵。
move1=fftshift(fft2(temp_image));将频谱转到中心。
close all;
figure(1)
subplot(1,2,1),imshow(temp_image); title(['原图' ]
subplot(1,2,2),imshow(log(abs(move1)),title(['中心化频率谱 ']
2) 分别用高斯低通和高斯高通滤波器对图像进行频域处理。
clear;
clci=imread('d:\读取图像。
j=rgb2gray(i将图像变为二维灰度图象。
f=double(jmatlab的矩阵运算中要求所有的运算变量为double型。
f=fft2(f二维的傅里叶变换。
f=fftshift(f将中心从矩阵的原点移到矩阵的中心。
row,col]=size(f);
d0=30截止频率为30，数值越小越平滑。
row1=fix(row/2);
col1=fix(col/2);
for i=1:rowd0为30的高斯低通滤波器。
for j=1:col
d=sqrt((i-row1)^2+(j-col1)^2);
h(i,j)=exp(-d^2/(2*d0^2))
g(i,j)=h(i,j)*f(i,j);
endend
g=ifftshift(g对图像进行反fft移动。
g=ifft2(g进行二维傅立叶反变换。
k=uint8(real(g));
subplot(1,2,1),imshow(j); title(['原图' ]
subplot(1,2,2),imshow(k); title(['高斯低通滤波处理后图' ]
clear;
clci=imread('d:\读取图像。
j=rgb2gray(i将图像变为二维灰度图象。
f=double(jmatlab的矩阵运算中要求所有的运算变量为double型。
f=fft2(f二维的傅里叶变换。
f=fftshift(f将中心从矩阵的原点移到矩阵的中心。
row,col]=size(f);
d0=10截止频率，row1=fix(row/2);
col1=fix(col/2);
fori=1:row
for j=1:col
d=sqrt((i-row1)^2+(j-col1)^2);
h(i,j)=1-exp(-d^2/(2*d0^2));
g(i,j)=h(i,j)*f(i,j);
endend
g=ifftshift(g对图像进行反fft移动。
g=ifft2(g进行二维傅立叶反变换。
k=uint8(real(g));
subplot(1,2,1),imshow(j); title(['原图' ]
subplot(1,2,2),imshow(k); title(['高斯高通滤波处理后图' ]
3)用频域拉普拉斯算子对此图像进行锐化处理。
temp_image=imread('d:\'读文件。
temp_image=rgb2gray(temp_image将图象变为黑白。
temp_image=im2double(temp_image转化为二维矩阵。
move1=fftshift(fft2(temp_image));将频谱转到中心。
lap_count=fspecial('laplacian');lapalace filter
image_lap1=filter2(lap_count,temp_image,'same');用lapalace滤波。
image_lap=temp_image-image_lap1;
image_adjust=imadjust(image_lap,0,0.8]);
move2=fftshift(fft2(image_lap1再将频谱到中心。
close all;
figure(1)
subplot(2,2,1),imshow(temp_image);
title('原始图象')
subplot(2,2,2),imshow(image_lap1);
title('拉普拉斯锐化处理后图象')
subplot(2,2,3),imshow(image_lap1,
title('标定后图象')
subplot(2,2,4),imshow(image_adjust,
title('增强的结果')
C高级编程 第4章继
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