【精品】实验一图像变换及频域滤波

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1、实验一图像变换及频域滤波1.实验任务(1)编写快速傅里叶变换算法程序，验证二维傅里叶变换的平移性和旋转不变性；(2)实现图像频域滤波，加深对频域图像增强的理解；(3)总结实验过程(实验报告，左侧装订)：方案、编程、调试、结果、分析、结论。2.实验环境Windws2000/XP3.开发工具(1)MATLAB6.x(2)VisualC++、VisualBasic或其它4.实验内容及步骤(1)产生如图3.1所示图像朋刃(128X128大小，暗处=0,亮处=255),用MATLAB中的fft2函数对其进行FF

2、T：源程序：clca=zeros(12&128)fory二54:74forx=34:94a(x,y)=l;endendfigure(1)al=fft2(a);subplot(1,2,1);imshow(a);subplot(1,2,2);a2=abs(al);mesh(a2);forx二1:128fory=l:128b(x,y)=(-l)."(x+y).*a(x,y);endendfigure(2)bl=fft2(b);subplot(1,2,1);imshow(b);subplot(1,2,2);b

3、2=abs(bl);mesh(b2);figure(3)t=imrotate(a,315,'nearest，,'crop，)tl=fft2(t);subplot(1,2,1);imshow(t);subplot(1,2,2);12二abs(tl);surf(t2);①同屏显示原图久和FFT(t)的幅度谱图;图1.1①若令/2U.y)=(-DA+Vi(x,y),重复以上过程，比较二者幅度谱的异同，简述理由;❶ITotenewtoolbarbuttons：databrushing&linkedPlavvi

4、deo15叽・・・500<-1501000<--0图1.2①若将川九刃顺时针旋转45度得到厶（3）,试显示FH（厶）的幅度谱，并与FFT（Q的幅度谱进行比较。图3」实验图象f^y）lTotmnewtoolbarbuttons:databrushing&linkedplotsPlavvideo巧叽•••oo图1.3结论：将图1.3与图1.1比较可知，将原图移动旋转45度以后，幅度谱图仍然没的改变,图象能量依然集中在4个角.（2）对如图3.2所示的数字图像lena.img（256X256大小、256级灰度

5、）进行频域的理想低通、高通滤波，同屏显示原图、幅度谱图和低通、高通滤波的结果图。源程序：clca=fopen('1ena.img'，‘r');b=fread(a,[256,256],'uchar，);fclose(a);figurc(l)subplot(1,2,1)imshow(b,[0,255]);b二fft2(b)m=abs(b);subplot(1,2,2)m0二15*log(m+l.001)surf(m)q二b;t=fftshift(q)r=8;forx=l:256fory=l:256if(x

6、-128)J2+(y-128)J2

7、、幅度谱图和高通滤波的结果图。其中，取理想高通滤波的半径R分别为2、8和24：原图像及其频谱图Notenewtoolbarbuttons:databrushing&linkedplotsPlavvideoR二2时的理想高通滤波结果图和滤波幅度谱图300R=8时的理想高通滤波结果图和滤波幅度谱图lTotenewR=24时的理想高通滤波结果图和滤波幅度谱图00注：对理想高通滤波后的图像用直接灰度变换方法作了灰度范圉的扩展。当R=2时，滤波后的图像无直流分量，但灰度的变化部分基本上都保留了;当R=8吋，滤波

8、后的图像在文字和图像边缘部分的信息仍然保留；当R=24时，滤波后的图像只剩下文字和白条边缘等信号突变的部分。(2)b.对数字图像lena.img进行频域的理想低通，同屏显示原图、幅度谱图和低通滤波的结果图。其中，取理想低通滤波的半径R分别为88、24、11和5。程序：原图像及其幅度谱图R=88时的理想低通滤波结果图和滤波频谱图Notenewtoolbarbuttons:databrushing&linkedplotsPlavvideoNotenewtoo