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1、对一幅灰度图像：(1)计算并画出此图像的中心化频率谱。(2)分别用高斯低通和高斯高通滤波器对图像进行频域处理，并对结果进行分析。(3)用频域拉普拉斯算子对此图像进行锐化处理，并对结果进行分析。(1)程序clear;clc;A=imread('lena.jpg','jpg');B=rgb2gray(A);figure;subplot(2,2,1);imshow(B);title('原图像');B_d=double(B);[m,n]=size(B);%fft2函数实现ifismatrix(B_d)%ismatrix:确
2、定输入的是否为矩阵ifnargin==1%nargin用来判断输入变量的个数f=fftn(B_d);%fftn:N维离散傅里叶变换elsef=fftn(B_d,[mn]);endelseifnargin==1f=fft(fft(B_d,[],2),[],1);elsef=fft(fft(B_d,n,2),m,1);endendC3=log(1+abs(f));subplot(2,2,2);imshow(C3,[]);title('原图像频谱');%计算并画出此图像的中心化频率谱[m,n]=size(B);fori=
3、1:mforj=1:nC1(i,j)=((-1)^(i+j))*(B_d(i,j));endendC2=log(1+abs(fft2(C1)));C4=fftshift(log(1+abs(fft2(B_d))));subplot(2,2,3);imshow(C2,[]);title('编写函数实现频谱中心化')subplot(2,2,4);imshow(C4,[])title('matlab函数实现频谱中心化')%分别用低通滤波和高通滤波对此图像进行频域处理C5=fftshift(fft2(B_d));P1=ro
4、und(m/2);Q1=round(n/2);D0=30;%半径取30,随着D0的增加，低通滤波图像越来越模糊B_lf=C5;B_hf=C5;%低通滤波器fori=1:mforj=1:nD=sqrt((i-P1)^2+(j-Q1)^2);ifD<=D0flag=1;elseflag=0;endB_lf(i,j)=flag*C5(i,j);endendB_lf=uint8(real(ifft2(ifftshift(B_lf))));figure;%高通滤波器fori=1:mforj=1:nD=sqrt((i-P1)^
5、2+(j-Q1)^2);ifD>D0flag=1;elseflag=0;endB_hf(i,j)=flag*C5(i,j);endendB_hf=uint8(real(ifft2(ifftshift(B_hf))));subplot(1,3,1);imshow(B);title('原图像');subplot(1,3,2);imshow(B_lf);title('高斯低通滤波');subplot(1,3,3);imshow(B_hf);title('高斯高通滤波');%用频域拉普拉斯算子对此图像进行锐化处理fori=
6、1:mforj=1:nD1=(i-P1)^2+(j-Q1)^2;H(i,j)=(-4)*((pi)^2)*D1;H1(i,j)=H(i,j)*C5(i,j);endendH2=real(ifft2(ifftshift(H1)));H2max=max(H2(:));H3=H2(1:m,1:n);k=1;H4=B_d-k*H3/H2max;figure;subplot(1,2,1);imshow(B);title('原图像');subplot(1,2,2);imshow(H4,[]);title('拉普拉斯图像');%
7、使用moon图像Task3=imread('moon.tif','tif');Task3_1=double(Task3);Task3_2=fftshift(fft2(Task3_1));[m1,n1]=size(Task3);P2=round(m1/2);Q2=round(n1/2);fori=1:m1forj=1:n1D1=(i-P2)^2+(j-Q2)^2;H(i,j)=(-4)*((pi)^2)*D1;H1(i,j)=H(i,j)*Task3_2(i,j);endendH2=real(ifft2(ifftsh
8、ift(H1)));H2max=max(H2(:));H3=H2(1:m1,1:n1);k=1;H4=Task3_1-k*H3/H2max;figure;subplot(1,2,1);imshow(Task3);title('原图像');subplot(1,2,2);imshow(H4,[]);title('拉普拉斯图像');(2)实验结果
