关于matlab图像滤波详解(二维傅里叶滤波)

目录
  • matlab图像滤波详解(二维傅里叶滤波)
    • 第一步:读取图像并对图像进行傅里叶变换
    • 第二步:滤波
    • 第三步:傅里叶逆变换
  • 总结

matlab图像滤波详解(二维傅里叶滤波)

在matlab中,图像滤波有很多中

  • 比如平滑滤波(smooth()函数)
  • 中值滤波medfilt2()函数)

这些相对简单,可以直接参考函数解释,不做详细解说

这里重点讲解一下傅里叶滤波,在matlab中,常用的为快速傅里叶变换。进行滤波的难点就在于如何将图像转换到频率域以及如何将频率域的图像逆变换为空间域中的图像

第一步:读取图像并对图像进行傅里叶变换

Path='images.jpg';
im=imread(Path);
img=rgb2gray(im);%将彩色图变成二维灰度图图像
img2=double(img);%将数据改成double类型,方便进行数据变换
subplot(131)
imshow(img);
title('原始图像')
f=fft2(img2);

此时,f为图像的二维频谱,但是此时的零频分量并不在中间,如果直接进行显示的话,会出现如下结果(见左图),matlab提供ffishift()函数,可以将图像零频分量移到中间

代码见下:

subplot(121)
imshow(log(abs(f)+1),[]);%直接显示图像,未移动零频分量
title('未移动零频分量频谱图')

subplot(122)
f2=fftshift(f);
imshow(log(abs(f2)+1),[]);%直接显示图像,未移动零频分量
title('移动零频分量频谱图')

这里有人肯定会疑问 log(abs(f)+1)中为什么要+1,不加也行,就是为了画图的时候,让f为零 log(abs(f)+1),不加1的话 log(abs(f))会很大,图像不好看

结果如下

第二步:滤波

滤波分为低通、高通、带通、带阻、高斯低通、高低高通滤波,其本质就是令频谱F乘以滤波器H,针对不同的滤波器,H不同

低通滤波器【D(u,v)表示点(u,v)到中心的距离】

在此我们以高斯低通滤波器为例,利用matlab设计滤波器(设D0为10)

D0=10;
[M,N]=size(f2);
m=floor(M/2);
n=floor(N/2);%(n,m)为中心点
for i=1:M
    for j=1:N
        D=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);
        H(i,j)=exp(-1/2*D^2/D0^2);
    end
end
figure
subplot(121)
imshow(H);
title('高斯低通滤波器')

滤波器与频谱相乘,即得到滤波后的频谱

subplot(122)
f3=f2.*H;
imshow(log(abs(f3)+1),[])
title('滤波后的频谱')

结果如下

第三步:傅里叶逆变换

进行逆变换时,要先将频谱移动回原位置,即通过ifftshift( )函数实现,代码如下

img3 = (ifft2(ifftshift(f3)));
img4 = uint8(real(img3));%real函数表示留下复数的实部
figure
subplot(121)
imshow(img);
title('原图');
subplot(122)
imshow(img4);
title('逆变换');

结果如下

这里要注意的是逆变换后的img3为复数,要删除虚数部分,并转换成uint8图像格式数据才能用imshow显示

总结

1. 其他滤波器原理只要在H函数定义部分稍微改动一下即可

2. 不必过多纠结log(abs(f3)+1)为什么取对数以及为何加1,只是单纯的为了显示更加直观

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • matlab灰度图像调整及imadjust函数的用法详解

    matlab--imadjust函数作用: 对进行图像的灰度变换,即调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵 在MATLAB中,通过函数imadjust()进行图像灰度的调整,该函数调用格式如下: J=imadjust( I ) 对图像I进行灰度调整 J=imadjust( I,[low_in;high_in],[low_out;high_out]) [low_in;high_in]为原图像中要变换的灰度范围,[low_out;high_out]为变换后的灰度范围 J=imadjust( I,[l

  • python实现逆滤波与维纳滤波示例

    构建运动模糊模型 现假定相机不动,图像f(x,y)在图像面上移动并且图像f(x,y)除移动外不随时间变化.令x0(t)和y0(t)分别代表位移的x分量和y分量,那么在快门开启的时间T内,胶片上某点的总曝光量是图像在移动过程中一系列相应像素的亮度对该点作用之总和.也就是说,运动模糊图像是由同一图像在产生距离延迟后与原图像想叠加而成.如果快门开启与关闭的时间忽略不计,则有: 由于各种运动都是匀速直线运动的叠加,因而我们只需考虑匀速直线运动即可.但由于我们自身水平有限,且旨在探讨找到实现运动模糊复原方

  • Python OpenCV图像处理之图像滤波特效详解

    目录 1分类 2邻域滤波 2.1线性滤波 2.2非线性滤波 3频域滤波 3.1低通滤波 3.2高通滤波 1 分类 图像滤波按图像域可分为两种类型: 邻域滤波(Spatial Domain Filter),其本质是数字窗口上的数学运算.一般用于图像平滑.图像锐化.特征提取(如纹理测量.边缘检测)等,邻域滤波使用邻域算子——利用给定像素周围像素值以决定此像素最终输出的一种算子 频域滤波(Frequency Domain Filter),其本质是对像素频率的修改.一般用于降噪.重采样.图像压缩等. 按

  • 关于matlab图像滤波详解(二维傅里叶滤波)

    目录 matlab图像滤波详解(二维傅里叶滤波) 第一步:读取图像并对图像进行傅里叶变换 第二步:滤波 第三步:傅里叶逆变换 总结 matlab图像滤波详解(二维傅里叶滤波) 在matlab中,图像滤波有很多中 比如平滑滤波(smooth()函数) 中值滤波medfilt2()函数) 这些相对简单,可以直接参考函数解释,不做详细解说 这里重点讲解一下傅里叶滤波,在matlab中,常用的为快速傅里叶变换.进行滤波的难点就在于如何将图像转换到频率域以及如何将频率域的图像逆变换为空间域中的图像 第一步

  • 详解二维码生成工厂

    本次主要分享的是3个免费的二维码接口的对接代码和测试得出的注意点及区别,有更好处理方式多多交流,相互促进进步:最近在学习JavsScript的扩展TypeScript,感觉语法糖很甜,大部分与C#更为类似,可能都是微软项目的原因吧,有兴趣的朋友可以多多相互交流下: 以上是个人的看法,下面来正式分享今天的文章吧: Google的Api二维码生成接口 2d-code的Api二维码生成接口 topscan的Api二维码生成接口 使用面向对象+加载程序集创建对象合并以上接口封装成二维码生成工厂 下面一步

  • Python OpenCV学习之图像滤波详解

    目录 背景 一.卷积相关概念 二.卷积实战 三.均值滤波 四.高斯滤波 五.中值滤波 六.双边滤波 七.Sobel算子 八.Scharr算子 九.拉普拉斯算子 十.Canny算法 背景 图像滤波的作用简单来说就是将一副图像通过滤波器得到另一幅图像:明确一个概念,滤波器又被称为卷积核,滤波的过程又被称为卷积:实际上深度学习就是训练许多适应任务的滤波器,本质上就是得到最佳的参数:当然在深度学习之前,也有一些常见的滤波器,本篇主要介绍这些常见的滤波器: 一.卷积相关概念 卷积核大小一般为奇数的原因:

  • python OpenCV 实现高斯滤波详解

    目录 一.高斯滤波 二.C++代码 三.python代码 四.结果展示 1.原始图像 2.5x5卷积 3.9x9卷积 一.高斯滤波    高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程. [1] 通俗的讲,高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到.高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积.掩模)扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值. 二.C++代码

  • Python图像处理之图像金字塔详解

    目录 一.图像金字塔原理 二.图像向上取样 三.图像向下取样 四.总结 一.图像金字塔原理 上一篇文章讲解的图像采样处理可以降低图像的大小,本文将补充图像金字塔知识,了解专门用于图像向上采样和向下采样的pyrUp()和pyrDown()函数. 图像金字塔是指由一组图像且不同分别率的子图集合,它是图像多尺度表达的一种,以多分辨率来解释图像的结构,主要用于图像的分割或压缩.一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合.如图10-1所示,它包括了四层图像,将

  • k8s编排之StatefulSet知识点详解二

    目录 StatefulSet 对存储状态的管理机制 第一步:定义一个 PVC,声明想要的 Volume 的属性 第二步:在应用的 Pod 中,声明使用这个 PVC 常见的 PV 对象的 YAML 文件 StatefulSet 对存储状态的管理机制 这个机制,主要使用的是一个叫作 Persistent Volume Claim 的功能. 要在一个 Pod 里声明 Volume,只要在 Pod 里加上 spec.volumes 字段即可.然后,你就可以在这个字段里定义一个具体类型的 Volume 了

  • 使用Java构造和解析Json数据的两种方法(详解二)

    JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,采用完全独立于语言的文本格式,是理想的数据交换格式.同时,JSON是 JavaScript 原生格式,这意味着在 JavaScript 中处理 JSON数据不须要任何特殊的 API 或工具包. 在www.json.org上公布了很多JAVA下的json构造和解析工具,其中org.json和json-lib比较简单,两者使用上差不多但还是有些区别.下面接着介绍用org.json构造和解析Json数据的方法

  • Bootstrap框架的学习教程详解(二)

    Bootstrap,来自 Twitter,是目前最受欢迎的前端框架.Bootstrap 是基于 HTML.CSS.JAVASCRIPT 的,它简洁灵活,使得 Web 开发更加快捷. 一.下载Bootstrap Bootstrap (当前版本 v3.3.0)提供以下几种方式帮你快速上手,每一种方式针对具有不同技能等级的开发者和不同的使用场景. 下载地址:http://v3.bootcss.com/getting-started/#download PS:其实我们不用下载bootstrap也可以使用

  • Python高级特性——详解多维数组切片(Slice)

    (1) 我们先用arange函数创建一个数组并改变其维度,使之变成一个三维数组: >>> a = np.arange(24).reshape(2,3,4) >>> a array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23]]]) 多维数组a中有0~23的整数,共24个元素,是一个2×3×4的三维数组.我们可以

  • Python matplotlib画图时图例说明(legend)放到图像外侧详解

    用python的matplotlib画图时,往往需要加图例说明.如果不设置任何参数,默认是加到图像的内侧的最佳位置. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(10) fig = plt.figure() ax = plt.subplot(111) for i in xrange(5): ax.plot(x, i * x, label='$y = %ix$' % i) plt.legend() plt.sho

随机推荐