數(shù)字圖像處理實驗4空間域和頻率域圖像處理

1、計算機編號：.電子信息學(xué)院實驗報告書課程名：數(shù)字圖像處理課程實驗題目：實驗四空間域和頻率域圖像處理實驗類別：【驗證實驗】班級：電子1313學(xué)號：131003430326姓名：吳限評語：(1)實驗程序代碼：正確基本正確不正確(2)實驗結(jié)果分析：準確基本準確不準確(3)實驗報告撰寫：規(guī)范基本規(guī)范不規(guī)范成績：DABCD,指導(dǎo)教師：批閱時間：年月日數(shù)字圖像處理81、實驗內(nèi)容或題目題目空間域和頻率域圖像處理內(nèi)容圖像灰度變換與空間域濾波屬于空域圖像處理方法，直接對圖像像素進行處理。圖像灰度變換采用MATLAB工具箱中的灰度變換函數(shù)、直方圖處理函數(shù)等函數(shù)及其相應(yīng)的語法格式對實驗一生成的圖像進行處理?？臻g域濾

2、波采用MATLAB工具箱中提供的空間域濾波器對圖像進行空間域濾波處理。傅立葉變換(FourierTransform)是線性系統(tǒng)分析的一個有力工具，它能夠定量分析諸如數(shù)字化系統(tǒng)、采樣點、電子放大器、卷積濾波器、噪聲等的作用。通過實驗培養(yǎng)這項技能，將有助于解決大多數(shù)圖像處理問題。對任何想在工作中有效應(yīng)用數(shù)字圖像處理技術(shù)的人來說，學(xué)習(xí)好傅立葉變換很有必要。對于二維信號，二維傅立葉變換定義為：f(x,y)e-j2兀(ux+vy)dxdy其逆變換:F(u,v)ej2兀(ux+vy)dudv二維離散傅立葉變換為:F(m,n)=N乞藝f(i,k)e-j乃(mN+nN)其逆變換:f(i,k)=N藝藝F(m,n

3、)ej2n(mNnN)m=0n=02、實驗?zāi)康呐c要求目的1、了解圖像空間域濾波的意義和手段；2、熟悉圖像空間域濾波的MATLAB函數(shù)；3、熟練掌握應(yīng)用MATLAB軟件編程進行空間域濾波的方法。4、了解頻域圖像處理的意義和手段；5、熟悉離散傅里葉變換的基本性質(zhì)；6、熟練掌握圖像傅里葉變換的方法及應(yīng)用；7、了解二維頻譜的分布特點；8、掌握利用MATLAB工具箱實現(xiàn)頻域圖像處理要求1、將直方圖增強和空間域濾波結(jié)果打印出來提交；2、提交程序源代碼M文件；3、比較直方圖增強前后圖像的視覺效果有何不同。3、實驗儀器1、計算機一臺；2、MATLAB軟件一套；3、移動存儲器（U盤等）4、實驗圖像若干。4、實驗

4、圖像原圖均衡化圖原圖灰度直方圖均衡化直方圖原圖高斯濾波運動平衡濾波2D傅里葉變換圖原圖fftshift增強圖IndiTTTT平移圖平移后的傅里葉變換圖旋轉(zhuǎn)45度旋|轉(zhuǎn)45度后的傅里葉變換圖尺度變換尺度變換后的傅里葉變換圖5、實驗步驟1、打開計算機并啟動MATLAB程序，在“work”文件夾下找到待處理的圖像文件；2、統(tǒng)計原圖像的灰度直方圖，并利用直方圖均衡方法進行增強；分別對原圖像添加高斯和運動平滑濾波；3、記錄和整理實驗報告。4、打開計算機并啟動MATLAB程序；5、讀入test.bmp圖像，并計算其傅立葉變換的模值；6、分別構(gòu)造gaussian濾波器(hsize=3,sigma=1)和mo

5、tion濾波器(len=9，theta=45)；7、利用上一步驟構(gòu)造的兩個濾波器分別對test.bmp的頻域模值進行濾波處理；8、將原圖像和頻域濾波的結(jié)果顯示出來；9、重新構(gòu)造一幅黑白二值圖像，在128x128的黑色背景中心生成一個4x4的白色方塊；10、了解傅立葉變換為可分離核變換的性質(zhì)，并利用1DFFT子程序?qū)崿F(xiàn)2D傅立葉變換；11、把低頻分量移到圖像中心，而把高頻分量移到四個角上(利用fftshift函數(shù))；12、利用圖像增強中動態(tài)范圍壓縮的方法增強2DFFT(Y=C*log(1+abs(X)；13、研究傅立葉變換幅度的平移不變性；14、研究傅立葉變換幅度的旋轉(zhuǎn)性質(zhì)；15、研究傅立葉變換

6、的尺度變換性質(zhì);16、記錄和整理實驗報告。6、程序代碼clearclca=imread('girl2.jpg');%讀取圖像b=rgb2gray(a);%轉(zhuǎn)換成灰度圖像c=histeq(b,256);figuresubplot(221),imshow(a);title('原圖');subplot(222),imshow(c);title('均衡化圖');subplot(223),imhist(b);title('原圖灰度直方圖');subplot(224),imhist(c);title('均衡化直方圖');d=f

7、special('gaussian',3,1);%構(gòu)造gaussian濾波器(hsize=3,sigma=1)e=fspecial('motion',9,45);%構(gòu)造motion濾波器(len=9,theta=45)f=imfilter(a,d);%gaussian濾波處理g=imfilter(a,e);%motion濾波處理figuresubplot(221),imshow(a);title('原圖');subplot(222),imshow(f);title('高斯濾波');subplot(223),imshow(g);ti

8、tle('運動平衡濾波');%頻率域圖像處理A=zeros(128);A(62:64,62:66)=1;%構(gòu)造一幅黑白二值圖像figureF1=fft2(A,128,128);%2D傅里葉變換F2=fftshift(F1);%將原點移至中心F3=log(1+abs(F2);A1=zeros(128);A1(22:26,22:26)=1;F4=fft2(A1,128,128);A2=imrotate(A,-45);%旋轉(zhuǎn)45度F5=fft2(A2,128,128);%旋轉(zhuǎn)45度后的傅里葉變換A3=zeros(128);A3(60:68,60:68)=1;F6=fft2(A3,12

9、8,128);subplot(341),imshow(A);title('原圖');subplot(342),imshow(F1);title('2D傅里葉變換圖');subplot(343),imshow(F2);title('fftshift');subplot(344),imshow(F3);title('增強圖');subplot(345),imshow(A1);title('平移圖');subplot(346),imshow(F4)title(subplot(347),imshow(A2)title(subplot(348),imshow(F5)title(subplot(349),imshow(A3)title('平移后的傅里葉變換圖')'旋轉(zhuǎn)45度圖')'旋轉(zhuǎn)45度后的傅里葉變換圖')'尺度變換圖')subplot(3,4,10),imshow(F6)