數(shù)字圖像處理高通濾波器

1、數(shù)字圖像處理高通濾波器姓名：* 學號：*高通濾波是常見的頻域增強的方法之一。高通濾波與低通濾波相反，它是高頻分量順利通過，使低頻分量受到削弱。這里考慮三種高通濾波器：理想高通濾波器、巴特沃斯高通濾波器和高斯高通濾波器。這三種濾波器涵蓋了從非常尖銳(理想)到非常平坦(高斯)范圍的濾渡器函數(shù)，其轉移函數(shù)分別為：1、理想高通濾波器（IHPF）2、巴特沃斯高通濾波器（BHPF） 3、高斯高通濾波器（GHPF） 一、數(shù)字圖像高通濾波器的實驗過程：1、理想高通濾波器程序clear all;clc;image = imread(test.jpg);gimage_15 = func_ihpf(image,15

2、);gimage_30 = func_ihpf(image,30);gimage_80 = func_ihpf(image,80);figuresubplot(221),imshow(image);title(Original);subplot(222),imshow(gimage_15);title(d0=15);subplot(223),imshow(gimage_30);title(d0=30);subplot(224),imshow(gimage_80);title(d0=80);%被調函數(shù)子函數(shù)G(u,v)=F(u,v)H(u,v)function gimage = func_ihp

3、f(image,d0)image = double(image);f = fftshift(fft2(image);M,N=size(f);a0 = fix(M/2);b0 = fix(N/2);for i=1:M for j=1:N D = sqrt(i-a0)2+(j-b0)2); if(Dd0) h=1; else h=0; end g(i,j)=h*f(i,j); endendgimage = uint8(real(ifft2(ifftshift(g);2、巴特沃斯高通濾波器程序clear all;clc;image = imread(test.jpg);gimage_15 = fun

4、c_bhpf(image,15);gimage_30 = func_bhpf(image,30);gimage_80 = func_bhpf(image,80);figuresubplot(221),imshow(image);title(Original);subplot(222),imshow(gimage_15);title(d0=15);subplot(223),imshow(gimage_30);title(d0=30);subplot(224),imshow(gimage_80);title(d0=80);%被調函數(shù)子函數(shù)G(u,v)=F(u,v)H(u,v)function gi

5、mage = func_bhpf(image,d0)image = double(image);f = fftshift(fft2(image);M,N=size(f);nn = 1; %巴特沃斯階數(shù)a0 = fix(M/2);b0 = fix(N/2);for i=1:M for j=1:N D = sqrt(i-a0)2+(j-b0)2); if(D = 0) h=0; else h=1/(1+0.414*(d0/D)(2*nn); end g(i,j)=h*f(i,j); endendgimage = uint8(real(ifft2(ifftshift(g);3、高斯高通濾波器程序cl

6、ear all;clc;image = imread(test.jpg);gimage_15 = func_ghpf(image,15);gimage_30 = func_ghpf(image,30);gimage_80 = func_ghpf(image,80);figuresubplot(221),imshow(image);title(Original);subplot(222),imshow(gimage_15);title(d0=15);subplot(223),imshow(gimage_30);title(d0=30);subplot(224),imshow(gimage_80)

7、;title(d0=80);%被調函數(shù)子函數(shù)G(u,v)=F(u,v)H(u,v)function gimage = func_ghpf(image,d0)image = double(image);f = fftshift(fft2(image);M,N=size(f);a0 = fix(M/2);b0 = fix(N/2);for i=1:M for j=1:N D = sqrt(i-a0)2+(j-b0)2); h=1-exp(-(D.2)./(2*(d02); g(i,j)=h*f(i,j); endendgimage = uint8(real(ifft2(ifftshift(g);二

8、、圖像頻域邊緣增強的實驗結果分析與討論1、理想高通濾波器圖1理想高通濾波器濾波效果（d0=15,30,80）當d0=15時，濾波后的圖像無直流分量，但灰度的變化部分基本保留。當d0=30時，濾波后的圖像在圖像輪廓的大部分信息仍然保留。當d0=80時，濾波后的圖像只剩下邊緣及斑點等信號突變部分。2、巴特沃斯高通濾波器圖2一階巴特沃斯高通濾波器濾波效果（d0=15,30,80）圖3十五階巴特沃斯高通濾波器濾波效果（d0=15,30,80）類似于低通濾波器的時候，巴特沃斯高通濾波器比理想高通濾波器更加平滑，邊緣失真情況比后者小的多。巴特沃思濾波器有一個參數(shù)，稱為濾波器的“階數(shù)”。當此參數(shù)的值較高時，

9、巴特沃思濾渡器接近理想濾波器。因此，巴特沃思濾波器可看做兩種“極端”濾波器的過渡。一個一階的巴特沃思濾波器沒有振鈴，在二階中振鈴通常很微小，但階數(shù)增高時振鈴便成為一個重要因素。3、高斯高通濾波器圖4高斯高通濾波器濾波效果（d0=15,30,80）高斯高通濾波器得到的結果比前兩種濾波器更為平滑，結果圖像中對于微小邊緣和細條，如鋼環(huán)的棱的過濾也是較為清晰的。從實驗的仿真結果我們可以看出，不同的濾波器對圖像的濾波效果是不同的。它們的共同點是圖像在經(jīng)過高通濾波后，消除了模糊，突出了邊緣，使低頻分量得到了抑制，從而增強了高頻分量，使圖像的邊沿或線條變得清晰，實現(xiàn)了圖像的銳化。但理想高通濾波器出現(xiàn)了明顯的振鈴現(xiàn)象，即圖像邊緣有抖動現(xiàn)象；而Butterworth濾波器高通效