6实验指导书-专业课程设计I-信工 - 图文(6)

f1=ifft2(F1); %逆傅里叶变换恢复图像

subplot(1,3,3),,imshow(uint8(f1)),title('IFFT恢复的图像'); %主程序到此结束,

图1 实验结果

2、图像的DCT变换实验。

n 在Matlab中，建立M文件Lab4_Test2.m，编写如下代码，打开灰度图像，进行DCT变换，显示频谱

并进行IDCT变换恢复图像。代码如下： function Lab4_Test2()

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clc;close all;clear all;

%说明：打开进行DCT变换，显示频谱，再进行IDCT变换恢复图像 %1 打开图像

Img = imread('lena.jpg'); %打开图像 [H,W,dim] = size(Img); if (dim>1)

Img =rgb2gray(Img); %若打开的为彩色图像，则先转化成灰度图像 end

figure,subplot(1,3,1),,imshow(Img),title('原图像'); %2 图像DCT变换及频谱 F=dct2(Img);

%计算二维傅里叶变换

%显示变换后的频谱图

subplot(1,3,2),,imshow(log(abs(F)+1),[0 10]),title('DCT频谱'); %3 图像IDCT变换 f1=idct2(F);

subplot(1,3,3),,imshow(uint8(f1)),title('IDCT恢复的图像'); %主程序到此结束,

图2 实验结果

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3、图像FT旋转定理验证实验。

n 在Matlab中，建立M文件Lab4_Test3.m，编写如下代码，验证FT中旋转定理。代码如下： function Lab4_Test3()

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clc;close all;clear all;

%说明：验证FT中旋转不变定理,即二维离散傅里叶变换的旋转性。 %1 构造原始图像 I=zeros (256, 256); I(28:228, 108:148)=1;

figure,subplot(2,2,1),imshow(I),title('原图像'); %2 求原始图像的傅里叶频谱 F1=fft2(I); F1=abs(F1); F1=fftshift(F1);

subplot(2,2,2), imshow (F1,[5 50]),title('原图像频谱') %3 对原始图像进行旋转 J=imrotate(I,315,'bilinear','crop'); subplot(2,2,3),imshow(J),title('旋转图像') %求旋转后图像的傅里叶频 J1=fft2(J); F=abs(J1); J2=fftshift(F);

subplot(2,2,4),imshow(J2,[5 50]),title('旋转图像频谱') %主程序到此结束,

图3 实验结果

注：根据上述方式，自己编程验证“平移”、“尺度”等定理。

4、基于DCT的图像数据压缩实验。

n 在Matlab中，建立M文件Lab4_Test4.m，编写如下代码，对图像进行DCT变换，然后将四分三的系

数变为0（相当于丢弃），再进行IDCT恢复。代码如下：

function Lab4_Test4()

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clc;close all;clear all;

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I= imread('lena.bmp'); J=dct2(I); %进行余弦变换 figure,

subplot(1,3,1),imshow(I),title('原图像')

subplot(1,3,2),imshow(log(abs(J)),[]),title('DCT频谱') [H W]=size(J);

J(H/2:H,:)=0; %下半部分变为0 J(:,W/2:W)=0; %右半部分变为0 K=idct2(J)/255; %进行余弦反变换 subplot(1,3,3),imshow(K),title('压缩后的恢复') %主程序到此结束,

图4 实验结果

五、实验内容及要求

1、在MATLAB中，严格完成上述实验内容，且分析比较实验结果； 2．参照上述程序，自己编程实现：

1）编写函数，实现图像的FT与DCT频谱分析功能；

2）编写函数，实现图像的FT定理（平稳与卷积定位）进行验证；

3．查找资料，在VS2010环境中，掌握OpenCV图像变换（如：FT，DCT）函数的用法，用其对对图像进行变换，观察图像频谱。

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实验五：频域滤波图像增强实验

一、实验目的

1、掌握常用频域低、高通滤波器的设计；

2、理解图像频谱的特点和频域低、高通滤波的原理； 3、理解周期噪声图像的频谱规律、掌握亮度成像原理； 4、掌握交互消噪及光照校正滤波器设计方法；

5、利用MATLAB语言自己实现相关算法，熟悉用于图像消噪及光照不匀校正处理，提高学生编程动手能力，培养学生分析解决问题的能力。

二、实验设备：

1、PC机或笔记本电脑，Windows操作系统； 2、安装Matlab软件，准备实验相关图像或M文件；

3、按照如下实验内容与步骤，编写相应Matlab程序，完成实验任务。 三、实验原理

1、低通滤波器

二维理想低通滤波器的传递函数为：

H(u,v)=í

ì1.D(u,v)￡D0

0.D(u,v)>D?0

D0是指定非负数值，D（u，v）是（u，v）点距频率中心的距离。如果要研究的图像尺寸为M X N，则

它的变换也有相同的尺寸。在半径为D0的圆内，所有频率无衰减地通过滤波器，而在此半径之外的所有频率完全被衰减掉。

巴特沃斯低通滤波器的传递函数为： H(u,v)=

1

D(u,v)2n1+[]

D0

式中D0为截止频率距远点距离。一阶巴特沃斯滤波器没有振铃。在二阶中振铃通常很微小，但在阶数增高时振铃便成为一个重要因素。

2、高通滤波器

二维理想高通滤波器的传递函数为：

H(u,v)=í

ì0.D(u,v)￡D0

1.D(u,v)>D?0

D0是从频率矩形中点测得的截止频率长度，它将以D0为半径的圆周内的所有频率置零，而毫不衰减地通过

圆周外的任何频率。但其物理上是不可实现的。

巴特沃斯高通滤波器的传递函数为： H(u,v)=

1

D02n

1+[]

D(u,v)

式中D0为截止频率距远点距离。与低通滤波器的情况一样，可认为巴特沃斯高通型滤波器比IHPF更平滑。

高斯高通滤波器传递函数为：

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H(u,v)=1-e-D

2

2

(u,v)/2D0

高通滤波器能够用高斯型低通滤波器的差构成。这些不同的滤波器有更多的参数，因此能够对滤波器的形状进行更多的控制。

1、带阻滤波器：阻止一定频率范围内的信号通过,而允许其它频率范围内的信号通过; 放射对称的理想带阻滤波器，它的转移函数是：

ì1if?

H(u,v)=í0if

?1if?

其中：W为带宽，D0为放射中心。

D(u,v)

D0-W2￡D(u,v)￡D0-W2 D(u,v)

2、带通滤波器：带通滤波器和带阻滤波器是互补的。带通滤波器只需对带阻滤波器翻转即可，即：

HP(u,v)=-[HR(u,v)-1]=1-HR(u,v)

如果利用带通滤波器把某个带中频率分量提取出来，然后将其从图像中减去，也可获得消除或减弱图像中某个频率范围内的分量的效果。

3、同态滤波：同态滤波过程的完整框图如下所示：

四、练习内容

启动电脑，打开MATLAB编程编程环境，依次完成下列所有实验： 1、理想低通滤波实验。

n 在Matlab中，建立M文件Lab5_Test1.m，编写如下代码，实现理想低通滤波图像平滑。代码如 …… 此处隐藏：2019字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……