发布时间 : 星期四 文章实验四 图像的傅立叶变换与频域滤波更新完毕开始阅读4ca8a89b59eef8c75ebfb356
2．利用一维FFT计算二维付里叶变换。分别显示行计算结果和列变换结果。
（立体结果，用mesh(F)显示）
I=imread('cameraname.bmp'); figure;imshow(I); title('原图像'); F1 = fft2(I); C1 = ifft2(F1);
figure;imshow(log(1+abs(C1)),[]); title('2滤波后图像'); figure;mesh(C1); F2 = fft(I); F3 = fft(F2')'; C3 = ifft(F3')'; C2 = ifft(C3);
figure;imshow(log(1+abs(C2)),[]); title('1/1滤波后图像'); figure;mesh(log(1+abs(C2)));
原图像
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2滤波后图1/1滤波后图像
3．利用MatLab工具箱中的函数编制FFT频谱显示的函数; 4 a). 调入、显示“实验一”获得的图像；图像存储格式应为“.gif”; b) 对这三幅图像做FFT并利用自编的函数显示其频谱; c) 讨论不同的图像内容与FFT频谱之间的对应关系。
5 利用MATLAB提供的低通滤波器实现图像信号的滤波运算，并与空间滤波进行比较。
I=imread('cameraname.bmp'); %读入原图像文件 figure;imshow(I); %显示原图像 title('原图像'); [M,N] = size(I); F = fft2(I);
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A=fftshift(F); %直流分量移到频谱中心 %figure;imshow(A); H = zeros(M,N); H(63:192,63:192) = 1; figure;imshow(H); title('低通滤波器'); B = A.*H; C = ifft2(B);
figure;imshow(log(1+abs(C)),[]); title('滤波后');
原图像
滤波后
低通滤波器
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6利用MATLAB提供的高通滤波器对图像进行处理。
I=imread('cameraname.bmp'); %读入原图像文件 figure;imshow(I); %显示原图像 title('原图像');
J = imnoise(I,'gauss',0.02); %添加高斯噪声
%J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %添加椒盐噪声 figure;imshow(J); %显示原图像 title('噪声图像'); [M,N] = size(J); A = fft2(J); %figure;imshow(A); H = ones(M,N);
H(63:192,63:192) = 0; figure;imshow(H); title('高通滤波器'); B = A.*H; C = ifft2(B);
figure;imshow(log(1+abs(C)),[]); title('滤波后');
原图像 噪声图像
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高通滤波器 滤波后
7 记录和整理实验报告。 四、 实验报告内容
1叙述实验过程；
2提交实验的原始图像和结果图像。 五、 思考题
1．傅里叶变换有哪些重要的性质?
2．图像的二维频谱在显示和处理时应注意什么?
3.用数据和图片给出各个步骤中取得的实验结果，并进行必要的讨论，必须包括原始图像及其计算/处理后的图像。 4.结合实验，评价频域滤波有哪些优点？ 5.在频域滤波过程中需要注意哪些事项？
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