matlab特定频率噪声滤波课设报告

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1、1新仑22•方案设计32.1设计思路：32.2总体设计方案32.3设计原理32.3.1DFT32.3.2滤波器设计43•程序设计53.1程序流程图53.2读取图像53.3加入特定频率的噪声63.4频域滤波73.5GUI界面设计84测试及分析94.1测试结果94.1结果分析95106参考文献11P緑121绪论数字图像处理应用Matlab软件解决图像处理屮的问题、难题，节省图像处理工作的时间，人人提高Y图像处理的效率。目前数字图像处理科学己成为各领域屮各学科学习和研究的对象。随着信息高速公路、数字地球概念的提出以及Internet的广泛应

2、用，图像处理技术的需求与口俱增，图像处理科学无论是在理论上还是实践上都存在着巨大的潜力。在图像处理的过程屮，消除图像的噪声干扰是一个非常重要的问题。一般滤除噪声的方法有两种：空间域滤波和频域滤波。空域滤波是在图像空间屮借助模板对图像进行领域操作，处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。空域滤波棊本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制，同时保证其他分量不变，从而改变输出图像的频率分布，达到増强图像的目的。频域滤波是图像经傅里叶变换以后，边缘和其他尖锐变化（如噪音）在图像的灰度级屮主要处于傅

3、里叶变换的高频部分。因此，可以通过图像和噪声的频率差别滤除噪声。本次设计要求滤除特定频率的噪声，因此采用频域滤波方式屮的巴特沃斯带阻滤波器。关键字：数字图像处理，matlab,特定频率的噪声，频域，巴特沃斯带通滤波2.方案设计2.1设计思路：1.读取一幅灰度图像2.加入特定频率的噪声3.带通滤波2.2总体设计方案滤波原图--噪声图——滤波图图2.2总体设计方案流程图2.3设计原理2.3.1DFT离散傅里叶变换(DiscreteFourierTransform,缩写为DFT),是傅里叶变换在时域和频域上都呈离散的形式，将信号的时域采样变

4、换为其DTFT的频域采样。在形式上，变换两端(时域和频域上)的序列是有限长的，而实际上这两组序列都应当被认为是离散周期信号的主值序列。即使对有限K:的离散信号作DFT,也应当将其看作其周期延拓的变换。在实际应用中通常采用快速傅里叶变换计算DFT。下面给出离散傅里叶变换的变换对：(1)对于/V点序列U[n】｝0^n

5、，•…，7V—1n=0可以记为：八一1x-rx实际上，DFT和1DFT变换式中和式前面的归一化系数并不重要。在上面的定义中，DFT和IDFT前的系数分别为1和1/N。有吋会将这两个系数都改成I/*。2.3.2滤波器设计n阶Butterworth带阻滤波器的伎递函数为：H(u，v)=1■P(u9v)W2nP2(w,v)-P02J其中W是阻带的宽度，DO是阻带的中心半径。带阻滤波就是阻止特定范围的频率的信号通过，而允许其他范围的信号通过。在径向对称的滤波器的情况下，这种滤波器可以由一个剖面完全确定。在点(uO,v0)处的一个圆形邻域上产生

6、的带阻滤波器是用高通滤波器的平移实现的。获取图像的频域图像，使用Matlab函数观察干扰噪声的频率成分，找出所有的干扰分量，由于干扰分量在大致在一个圆上，所以可以用一个频谱将性为一个圆的带阻滤波器来滤除干扰分量。滤波完成后将频域阁像实施逆变换，即可显示处理后的图像。2.程序设计3.1程序流程图开始Imread()读取原图Rgb2gray()转换为灰度Imshow()显示灰度图像及其频谱加噪声Imshow()品示加噪后图像及带阻滤波Imshow()显示墟波后图像及结束图3.1程序流程图3.2读取图像%//////////////////

7、////读原阁并显示////////////////////A=imread('l.jpg’)；I=rgb2gray(A);figure(l)，imshow⑴;title(’原图’);%////显示原图频谱////J=fftshift(fft2(I));figure(2)，imshow(log(abs(J))，[820]);titleC原图频谱•);A=imread(’l.jpg’)读取RGB图像；I=rgb2gray(A)转换为灰度图像;>fftshift(fft2(I))对灰度阁像进行FFT变换，并把求得频谱低频移至中心。图3.2

8、(a)灰度图像图3.2(b)灰度图像频谱3.3加入特定频率的噪声%//////////////////////加正弦噪声//////////////////////

9、m,n]=size(I);s=size(I);[x，y