具体代码用matlab实现通过滤波分离图像的高频和低频,将不同图像的高频和低频合并以创建相关尺度的图像。
时间: 2023-06-11 07:07:46 浏览: 75
以下是使用MATLAB实现滤波分离图像的高频和低频,然后合并以创建相关尺度的图像的示例代码:
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 计算图像的大小
[M, N] = size(gray_img);
% 定义高斯滤波器
sigma = 5;
H = fspecial('gaussian', [M N], sigma);
% 对图像进行低通滤波
low_pass_img = imfilter(gray_img, H, 'symmetric');
% 对图像进行高通滤波
high_pass_img = gray_img - low_pass_img;
% 显示低频图像
figure;
imshow(low_pass_img);
title('Low-pass Filtered Image');
% 显示高频图像
figure;
imshow(high_pass_img);
title('High-pass Filtered Image');
% 将低频和高频图像合并以创建相关尺度的图像
alpha = 0.5;
merged_img = alpha * low_pass_img + (1 - alpha) * high_pass_img;
% 显示合并后的图像
figure;
imshow(merged_img);
title('Merged Image');
```
在上述代码中,我们首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后,我们定义一个高斯滤波器,并使用该滤波器对图像进行低通滤波和高通滤波。低通滤波器得到的是图像的低频部分,高通滤波器得到的是图像的高频部分。我们分别显示低频图像和高频图像。最后,我们将低频图像和高频图像合并,以创建一个相关尺度的图像,并显示该图像。
注意,上述代码中使用的是高斯滤波器进行滤波,你可以根据需要使用其他滤波器,例如均值滤波器或中值滤波器。此外,合并低频和高频图像时,使用的权重参数alpha可以调整以获得不同的效果。
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