matlab中频域滤波使图像慢慢变清晰的代码

时间: 2023-05-23 14:05:15 浏览: 56
A: 以下是使用matlab中频域滤波使图像慢慢变清晰的代码: 原始图像: ```matlab I = imread('lena.jpg'); figure, imshow(I) ``` 高斯低通滤波: ```matlab %计算傅里叶变换并中心化 F = fftshift(fft2(I)); %定义滤波器 [M, N] = size(F); H = fspecial('gaussian', [M N], 20); H = fftshift(H); %滤波 G = H.*F; %计算傅里叶反变换并中心化 g = ifft2(ifftshift(G)); g = uint8(real(g)); figure, imshow(g) ``` 中值滤波: ```matlab g = medfilt2(I); figure, imshow(g) ``` 总变差滤波: ```matlab g = TV_Denoising(I, 200, 1); figure, imshow(g) ``` 其中TV_Denoising是一个总变差滤波函数的实现: ```matlab function [u, error] = TV_Denoising(u0, lambda, Nit) u = u0; [row, col] = size(u); error = zeros(Nit, 1); for i = 1:Nit u_old = u; u_x = [diff(u,1,2), u(:,1) - u(:,end)]; u_y = [diff(u,1,1); u(1,:) - u(end,:)]; normDu = sqrt(u_x.^2 + u_y.^2); rho = (normDu < 1e-10) + normDu; u_x = u_x./rho; u_y = u_y./rho; div_u = [diff(u_x,1,2); u_x(:,1)] + [diff(u_y,1,1), u_y(1,:)]; u = u - lambda*div_u; error(i) = norm(u - u_old)/norm(u_old); end end ```

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