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《作业2-图像低通与高通滤波.docx》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、专业：姓名：学号：日期：地点：[作者][备注]2装订线实验报告设计型无课程名称：指导老师：成绩：实验名称：实验类型：同组学生姓名：一、实验目的和要求（必填）二、实验内容和原理（必填）三、主要仪器设备（必填）四、操作方法和实验步骤五、实验数据记录和处理六、实验结果与分析（必填）七、讨论、心得一、简述频域法实现高通和低通滤波的过程频域滤波一般都将信号变换到频域，再同所设计的窗函数项乘，然后反变换到时域。窗函数是根据所需滤除的频率分量所决定的。低通滤波器容许低频信号通过，但减弱频率高于截止频率的信号的通过。对于不同滤波器而言，每个频率的信号的减弱程度不同。高通滤波器则相反。通
2、过高通滤波器进行滤波后，再和原图像叠加，可以增强图像中灰度级变化较快的部分，即锐化。二、低通滤波器图像的处理原图像：低通滤波截止频率：50滤波器阶数：0.2：截止频率：40滤波器阶数：0.2：截止频率：50滤波器阶数：0.4：对比分析图：结果分析：本程序采用巴特沃斯低通滤波器。低通滤波器使低频分量顺利通过而有效地阻于高频分量，即可滤除图像的噪声，再经过反变换来取得平滑的图像。图像损失了高频信息，可以实现对图像信息的一种压缩处理，但是在压缩的同时，原图像也会有一些信息丢失导致模糊。滤波器截止频率越低，阶数越高，保留的信息越少，图像越模糊，反之同理。三、高通滤波器图像的处理
3、高通滤波截止频率：50滤波器阶数：0.2：高通滤波截止频率：60滤波器阶数：0.2：高通滤波截止频率：50滤波器阶数：0.4：截止频率：50滤波器阶数：0.2与原图像叠加（锐化）：对比分析图：结果分析：本程序采用巴特沃斯高通滤波器。高通滤波器提取图像的高频成分，叠加到原图可以使图像中的边缘更加突出，使图像锐化。在图像噪点不多的情况下可以使图像清晰度增加，达到更好的观感。但是当图片噪点多时，可能会使噪点更加明显。滤波器截止频率越高，阶数越高，保留的信息越少，高通图像越暗，锐化效果越弱，反之同理。四、Matlab代码clc;clearall;closeall;g0=imre
4、ad('before.jpg','jpg');%读入图像[row,col]=size(g0);f=fft2(g0);%傅里叶变换sf=fftshift(f);g1=zeros(row,col);x0=floor(row/2);y0=floor(col/2);D0=50;%截止频率n=0.2;%滤波器阶数foru=1:rowforv=1:colD=(u-x0)^2+(v-y0)^2;g1(u,v)=1/(1+(D/D0)^(2*n));%巴特沃斯滤波器endendg2=sf.*g1;%滤波g3=ifftshift(g2);g4=real(ifft2(g3));subplo
5、t(2,2,1);imshow(g0);%原图像subplot(2,2,2);imshow(uint8(g4));%滤波后图像imwrite(uint8(g4),'LF.jpg','jpg');subplot(2,2,3);g5=g1(x0,y0:col);plot(g5);axis([0y0min(g5)max(g5)]);%滤波器图像低通滤波器：clc;clearall;closeall;g0=imread('before.jpg','jpg');%读入图像[row,col]=size(g0);f=fft2(g0);%傅里叶变换sf=fftshift(f);g1=z
6、eros(row,col);x0=floor(row/2);y0=floor(col/2);D0=50;%截止频率n=0.2;%滤波器阶数foru=1:rowforv=1:colD=(u-x0)^2+(v-y0)^2;g1(u,v)=1/(1+(D0/D)^(2*n));%巴特沃斯滤波器endendg2=sf.*g1;%滤波g3=ifftshift(g2);g4=real(ifft2(g3));subplot(2,2,1);imshow(g0);%原图像subplot(2,2,2);imshow(uint8(g4));%滤波后图像imwrite(uint8(g4),'H
7、F.jpg','jpg');subplot(2,2,3);imshow(g0+uint8(g4));%锐化图像imwrite(g0+uint8(g4),'HF_sharpening.jpg','jpg');subplot(2,2,4);g5=g1(x0,y0:col);plot(g5);axis([0y0min(g5)max(g5)]);%滤波器图像高通滤波器：
