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1、实验名称实验5：频域滤波实验目的掌握图像进行频域滤波的方法和步骤。1、掌握图像频域DFT变换和反变换的方法。2、掌握图像频域滤波的步骤实验内容1、灰度图像的DFT和IDFTo具体内容：利用OpenCV提供的cvDFT函数对图像进行DFT和IDFT变换2、利用理想高通和低通滤波器对灰度图像进行频域滤波具体内容：利用cvDFT函数实现DFT,在频域上利用理想高通和低通滤波器进行滤波，并把滤波过后的图像显示在屏幕上（观察振铃现象），要求截止频率可输入。3、利用布特沃斯高通和低通滤波器对灰度图像进行频域滤波。具体内容：利用cvDFT函数实现DFT,
2、在频域上进行利用布特沃斯高通和低通滤波器进行滤波，并把滤波过后的图像显示在屏幕上（观察振铃现象），要求截止频率和n可输入。实验完成情况1、实验步骤：利用OpenCV提供的cvDFT函数对图像进行DFT和IDFT变换核心代码如下：//DFT变换Ipllmage*DFT(IplImage*src){Ipllmage*fourier=cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_64F,2);intdft_H,dft_W;dft_H=src->height;dft_W=src->width;CvMat*src_Re
3、=cvCreateMat(dft_H,dft_W,CV_64FC1);//doubleRe,Im;CvMat*src」m=cvCreateMat(dft_H,dft_W,CV_64FC1);//ImaginarypartCvMat*sum_src=cvCreateMat(dft_H,dft_W,CV_64FC2);//2channels(src_Re,src_Im)CvMat*sum_dst=cvCreateMat(dft_H,dft_W,CV_64FC2);//2channels(dst_Re,dst_Im)cvConvert(src,s
4、rc_Re);cvZero(src_Im);cvMerge(src_Re,src_Im,0,0,sum_src);cvDFT(sum_src,sum_dst,CV_DXT_FORWARD,0);cvConvert(sum_dst,fourier);cvReleaseMat(&src_Re);cvReleaseMat(&src_【m);cvReleaseMat(&sum_s『c);cvReleaseMat(&sum_dst);returnfourier;}//DFT反变换Ipllmage*IDFT(IplImage*fourier){Ipll
5、mage*dst=cvCreateImage(cvGetSize(fourier),IPL_DEPTH_8U,1);intdft_H,dft_W;dft_H=fourier->height;dft_W=fourier->width;CvMat*dst_Re二cvCreateMat(dft_H,dft_W,CV_64FC1);//doubleRe,Im;CvMat*dst_Im=cvCreateMat(dft_H,dft_W,CV_64FC1);//ImaginarypartCvMat*sum_dst=cvCreateMat(dft_H,df
6、t_W,CV_64FC2);//2channels(dst_Re,dst_Im)CvMat*sum_src=cvCreateMat(dft_H,dft_W,CV_64FC2);cvConvert(fourier,sum_src);cvDFT(sum_src,sum_dst,CV_DXT_INV_SCALE,O);cvSplit(sum_dst,dst_Re,dst_Im,O,O);cvConvert(dst_Re,dst);cvReleaseMat(&dst_Re);cvReleaseMat(&dst_Im);cvReleaseMat(&s
7、um_src);cvReleaseMat(&sum_dst);returndst;1〃归一化，将灰度映射到0~255之间，并将能量最高的四角移到中心，生成图片频域能量图voidBuildDFTImage(IplImage*fourier,Ipllmage*dst){Ipllmage*image_Re=0,*image_Im=0;image_Re=cvCreateImage(cvGetSize(fourier),IPL_DEPTH_64F,1);image_Im=cvCreateImage(cvGetSize(fourier),1PL_DEP
8、TH_64F,1);//ImaginarypartcvSplit(fourier,image_Re,image_Im,0,0);//Computethemagnitudeofth
