cv::Mat ideal_high_pass_filter(Mat&src, float sigma)//mat是用来储存图像信息的内存对象 { Mat padded = image_make_border(src);//输入图像进行边缘填充 Mat ideal_kernel = ideal_high_kernel(padded, sigma);//sigma:控制滤波器的截至频率,给定生成理想高通滤波器的核 Mat result = frequency_filter(padded, ideal_kernel);//使用生成的滤波器对填充后的图像进行频域滤波操作 return result;//返回滤波后的结果图像 } Mat butterworth_high_kernel(Mat& scr, float sigma, int n) { Mat butterworth_low_pass(scr.size(), CV_32FC1); //,CV_32FC1 double D0 = sigma;//半径D0越小,模糊越大;半径D0越大,模糊越小 为巴特沃斯低通滤波器截至频率 for (int i = 0; i < scr.rows; i++) {//一行x for (int j = 0; j < scr.cols; j++) {//一列y double d = sqrt(pow((i - scr.rows / 2), 2) + pow((j - scr.cols / 2), 2));//分子,计算pow必须为float型 butterworth_low_pass.at<float>(i, j) = 1.0 / (1 + pow(D0 / d, 2 * n));//butterworth低通滤波器产生公式H(u,v)=1/(1+(D(u,v)/D0)^2n)n为阶数,D0为截止频率 } }
时间: 2024-04-13 14:26:28 浏览: 16
这段代码是一个图像处理算法,用于实现理想高通滤波器和巴特沃斯高通滤波器。函数`ideal_high_pass_filter`接受一个图像`src`和一个参数`sigma`,并返回经过高通滤波器处理后的结果图像。
首先,通过`image_make_border`函数对输入图像进行边缘填充,得到`padded`。然后,使用`ideal_high_kernel`函数生成理想高通滤波器的核`ideal_kernel`,其中`sigma`控制滤波器的截至频率。接下来,通过`frequency_filter`函数使用生成的滤波器对填充后的图像进行频域滤波操作,得到`result`。最后,将滤波后的结果图像返回。
另外,还有一个`butterworth_high_kernel`函数,用于生成巴特沃斯高通滤波器的核。该函数接受图像`scr`、参数`sigma`和参数`n`,并返回生成的滤波器核`butterworth_low_pass`。其中,`D0`表示截至频率,越小模糊越大,越大模糊越小。通过两个嵌套的循环,计算每个像素点到图像中心的距离`d`,并根据巴特沃斯高通滤波器的公式计算滤波器响应。
以上是对代码的简要解释,如果你对其中的具体实现细节或者其他相关问题有进一步的疑问,请继续提问。