matlab中的real(ifft2(ifftshift(g)))是什么意思
时间: 2024-02-26 16:52:01 浏览: 16
这段代码涉及到傅里叶变换(FFT)和图像处理。具体解释如下:
1. ifftshift(g):将图像 g 进行零频移到中心,以便进行 FFT 变换。
2. ifft2(...):对 g 进行二维傅里叶逆变换,得到时域图像。
3. real(...):取时域图像的实部。
因此,real(ifft2(ifftshift(g))) 的含义是,将图像 g 进行零频移到中心,然后进行二维傅里叶逆变换,最后取得到的时域图像的实部。这个过程常用于图像恢复和滤波。
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数字信号处理中matlab理想低通滤波器
数字信号处理中,理想低通滤波器是一种非常尖锐的低通滤波器,其滤波器的频率响应为矩形函数。在matlab中,可以使用`fspecial`函数创建理想低通滤波器。具体步骤如下:
1. 使用`fspecial`函数创建理想低通滤波器,指定滤波器类型为'low',滤波器大小为一个奇数,截止频率为一个小于1的实数,例如:
```matlab
D0 = 0.1; % 截止频率
N = 31; % 滤波器大小
h = fspecial('low', N, D0);
```
2. 对需要进行滤波的图像进行傅里叶变换,得到频域图像。
```matlab
f = imread('lena.png'); % 读取图像
F = fft2(double(f)); % 傅里叶变换
F = fftshift(F); % 将零频分量移到频谱中心
```
3. 将理想低通滤波器与频域图像相乘,得到滤波后的频域图像。
```matlab
G = F .* h; % 滤波后的频域图像
```
4. 对滤波后的频域图像进行傅里叶反变换,得到空域图像。
```matlab
g = real(ifft2(ifftshift(G))); % 傅里叶反变换
```
5. 显示原图像和滤波后的图像。
```matlab
figure;
subplot(1, 2, 1); imshow(f); title('原图像');
subplot(1, 2, 2); imshow(g, []); title('滤波后的图像');
```
以上就是使用matlab实现理想低通滤波器的步骤。需要注意的是,理想低通滤波器的滤波效果非常尖锐,会导致图像出现振铃现象,因此在实际应用中一般不使用理想低通滤波器。
请帮我更改一下代码让图片显示与原图片大小一致,function Exponential_high_filter_Callback(hObject, eventdata, handles)%指数高通滤波 % hObject handle to Exponential_high_filter (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axis off; %%关闭坐标轴显示 global im; %%声明全局变量 global str; im = imread(str); Image=imnoise(im,'gaussian'); FImage=fftshift(fft2(double(Image))); [N,M]=size(FImage); g=zeros(N,M); r1=floor(M/2); r2=floor(N/2); d0=[20 50]; %截断频率 为 D0=50 n=2; for i=1:2 for x=1:M for y=1:N d=sqrt((x-r1)^2+(y-r2)^2); h=exp(-0.5*(d0(i)/d)^n); g(y,x)=h*FImage(y,x); end end g=ifftshift(g); g=real(ifft2(g)); end axes(handles.axes2); imshow(uint8(g));
在imshow函数中添加参数"InitialMagnification", "fit",即可让图片显示与原图片大小一致。更改后的代码如下:
function Exponential_high_filter_Callback(hObject, eventdata, handles)
%指数高通滤波
% hObject handle to Exponential_high_filter (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
axis off; %%关闭坐标轴显示
global im; %%声明全局变量
global str;
im = imread(str);
Image=imnoise(im,'gaussian');
FImage=fftshift(fft2(double(Image)));
[N,M]=size(FImage);
g=zeros(N,M);
r1=floor(M/2);
r2=floor(N/2);
d0=[20 50]; %截断频率 为 D0=50 n=2;
for i=1:2
for x=1:M
for y=1:N
d=sqrt((x-r1)^2+(y-r2)^2);
h=exp(-0.5*(d0(i)/d)^n);
g(y,x)=h*FImage(y,x);
end
end
g=ifftshift(g);
g=real(ifft2(g));
end
axes(handles.axes2);
imshow(uint8(g), 'InitialMagnification', 'fit');
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