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1、南京信息工程大學(xué) 實(shí)驗(yàn)(實(shí)習(xí))報(bào)告實(shí)驗(yàn)(實(shí)習(xí))名稱 圖像頻域變換與增強(qiáng) 實(shí)驗(yàn)(實(shí)習(xí))日期 11.27 得分 指導(dǎo)教師 徐旦華 系 計(jì)算機(jī) 專業(yè) 軟件工程 年級(jí) 12 班次 02 姓名 佘一夫 學(xué)號(hào) 一、 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?. 了解傅里葉變換在圖像處理中的應(yīng)用2. 利用Matlab語言編程實(shí)現(xiàn)圖像的頻域變換。 3.掌握怎樣利用傅立葉變換進(jìn)行頻域?yàn)V波 4.掌握頻域?yàn)V波的概念及方法 5.熟練掌握頻域空間的各類濾波器 6.利用MATLAB程序進(jìn)行頻域?yàn)V波二、 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容1.打開并顯示一幅圖像,對(duì)其進(jìn)行Fourier變換,觀察其頻譜圖像。2.用兩種方法將圖像的頻域中心移動(dòng)到圖像中心,然后觀察其Fourier變換后
2、的頻譜圖像。(見Fourier變換的性質(zhì):f(x,y) (-1)x+y F(u-N/2,v-N/2))對(duì)圖像的Fourier變換頻譜進(jìn)行濾波,如:將頻譜超過某個(gè)給定的值(均值或2/3均值)的變換值變?yōu)?,然后再求其Fourier逆變換,比較所得圖像與原圖像的差別。3. 對(duì)圖像進(jìn)行離散余弦變換,并觀察其變換域圖像。要求:用Matlab語言進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)上述功能,同時(shí)也應(yīng)該熟悉用Matlab中現(xiàn)有的函數(shù)來實(shí)現(xiàn)。傅里葉變換A) 傅里葉變換基本操作I = imread(cameraman.tif);imshow(I);title(源圖);J = fft2(I);figure, imshow(J);tit
3、le(傅里葉變換); %頻移JSh = fftshift(J);figure, imshow(JSh);title(傅里葉變換頻移);%直接傅里葉反變換Ji = ifft2(J);figure, imshow(Ji/256);title(直接傅里葉反變換);%幅度JA = abs(J);iJA = ifft2(JA);figure, imshow(iJA/256);title(幅度傅里葉反變換);%相位JP = angle(J);iJP = ifft2(JP);figure, imshow(abs(iJP)*100);title(相位傅里葉反變換); B) 利用MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像傅里
4、葉變換的程序I=imread(cameraman.tif); %讀入原圖像文件imshow(I); %顯示原圖像fftI=fft2(I); %二維離散傅里葉變換sfftI=fftshift(fftI); %直流分量移到頻譜中心RR=real(sfftI); %取傅里葉變換的實(shí)部II=imag(sfftI); %取傅里葉變換的虛部A=sqrt(RR.2+II.2);%計(jì)算頻譜幅值A(chǔ)=(A-min(min(A) ) /(max(max(A)-min(min(A)*225; %歸一化figure; %設(shè)定窗口imshow(A); %顯示原圖像的頻譜 C) 繪制一個(gè)二值圖像矩陣,并將其傅里葉函數(shù)可視化
5、。f=zeros(10,10);f(5:24,13:17)=1;imshow(f, InitialMagnification,fit)F=fft2(f);F2=log(abs(F);figure,imshow(F2,-1 5, InitialMagnification,fit);colormap(jet); F=fft2(f,256,256); %零填充為256256矩陣figure;imshow(log(abs(F),-1 5, InitialMagnification,fit);colormap(jet); title( );F2=fftshift(F); %將圖像頻譜中心由矩陣原點(diǎn)移至矩
6、陣中心figure;imshow(log(abs(F2),-1 5, InitialMagnification,fit);colormap(jet);title( ); D) 利用傅里葉變換分析兩幅圖像的相關(guān)性,定位圖像特征。讀入圖像text.tif,抽取其中的字母a。bw=imread(cameraman.tif);a=bw(59:71,81:91);imshow(bw);figure,imshow(a);C=real(ifft2(fft2(bw).*fft2(rot90(a,2),256,256);%求相關(guān)性figure,imshow(C,);thresh=max(C(:);figure,
7、imshow(Cthresh-10)figure,imshow(Cthresh-15)title( ); *離散余弦變換(DCT)使用dct2對(duì)圖像autumn.tif進(jìn)行DCT變換。RGB=imread(cameraman.tif);imshow(RGB)I=rgb2gray(RGB); %轉(zhuǎn)換為灰度圖像figure,imshow(I)J=dct2(I);figure,imshow(log(abs(J),),colormap(jet(64);colorbar;title( );實(shí)驗(yàn)六、實(shí)驗(yàn)原理及知識(shí)點(diǎn)頻域?yàn)V波分為低通濾波和高通濾波兩類,對(duì)應(yīng)的濾波器分別為低通濾波器和高通濾波器。頻域低通過濾的
8、基本思想:G(u,v)=F(u,v)H(u,v)F(u,v)是需要鈍化圖像的傅立葉變換形式,H(u,v)是選取的一個(gè)低通過濾器變換函數(shù),G(u,v)是通過H(u,v)減少F(u,v)的高頻部分來得到的結(jié)果,運(yùn)用傅立葉逆變換得到鈍化后的圖像。理想地低通濾波器(ILPF)具有傳遞函數(shù):其中,為指定的非負(fù)數(shù),為(u,v)到濾波器的中心的距離。的點(diǎn)的軌跡為一個(gè)圓。n階巴特沃茲低通濾波器(BLPF)(在距離原點(diǎn)處出現(xiàn)截至頻率)的傳遞函數(shù)為與理想地通濾波器不同的是,巴特沃茲率通濾波器的傳遞函數(shù)并不是在處突然不連續(xù)。高斯低通濾波器(GLPF)的傳遞函數(shù)為其中,為標(biāo)準(zhǔn)差。相應(yīng)的高通濾波器也包括:理想高通濾波器
9、、n階巴特沃茲高通濾波器、高斯高通濾波器。給定一個(gè)低通濾波器的傳遞函數(shù),通過使用如下的簡(jiǎn)單關(guān)系,可以獲得相應(yīng)高通濾波器的傳遞函數(shù):三、 實(shí)驗(yàn)練習(xí)利用MATLAB實(shí)現(xiàn)頻域?yàn)V波的程序f=imread(cameraman.tif);F=fft2(f); %對(duì)圖像進(jìn)行傅立葉變換%對(duì)變換后圖像進(jìn)行隊(duì)數(shù)變化,并對(duì)其坐標(biāo)平移,使其中心化S=fftshift(log(1+abs(F);S=gscale(S); %將頻譜圖像標(biāo)度在0-255的范圍內(nèi)imshow(S) %顯示頻譜圖像h=fspecial(sobel); %產(chǎn)生空間sobel模板freqz2(h) %查看相應(yīng)頻域?yàn)V波器的圖像PQ=paddedsiz
10、e(size(f); %產(chǎn)生濾波時(shí)所需大小的矩陣H=freqz2(h,PQ(1),PQ(2); %產(chǎn)生頻域中的sobel濾波器H1=ifftshift(H); %重排數(shù)據(jù)序列,使得原點(diǎn)位于頻率矩陣的左上角imshow(abs(H),) %以圖形形式顯示濾波器figure,imshow(abs(H1),)gs=imfilter(double(f),h); %用模板h進(jìn)行空域?yàn)V波gf=dftfilt(f,H1); %用濾波器對(duì)圖像進(jìn)行頻域?yàn)V波figure,imshow(gs,) figure,imshow(gf,)figure,imshow(abs(gs),)figure,imshow(abs(g
11、f),)f=imread(number.tif); %讀取圖片PQ=paddedsize(size(f); %產(chǎn)生濾波時(shí)所需大小的矩陣D0=0.05*PQ(1); %設(shè)定高斯高通濾波器的閾值H=hpfilter(gaussian,PQ(1),PQ(2),D0); %產(chǎn)生高斯高通濾波器g=dftfilt(f,H); %對(duì)圖像進(jìn)行濾波figure,imshow(f) %顯示原圖像figure,imshow(g,) %顯示濾波后圖像 四、 思考題4. 傅里葉變換有哪些重要的性質(zhì)?5. 簡(jiǎn)述傅里葉頻譜搬移的原理6. Fourier系數(shù)幅度、相位的物理意義是什么?五、 實(shí)驗(yàn)報(bào)告要求1、 描述實(shí)驗(yàn)的基本步驟,用數(shù)據(jù)和圖片給出各個(gè)步驟中取得的實(shí)驗(yàn)結(jié)果和源代碼,并進(jìn)行
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