检查代码错误:Image=imread('cameraman.tif'); Image=imnoise(Image,'gaussian'); FImage=fftshift(fft2(double(Image))); [NM]=size(FImage); g=zeros([N,M]); r1=floor(M/2);r2=floor(N/2); d0=30; n=[1 2 3 4]; for i = 1:4 for x=1:M for y=1:N d=sqrt((x-r1)^2+(y-r2)^2); h=1/(1+(d+d0)^(2*n(i))); g(y,x)=h*FImage(y,x); end end g=ifftshift(g); g=real(ifft2(g)); figure,imshow(uint8(g)),title(['Butterworth低通滤波n=',num2str(n(i))]); end
时间: 2023-11-27 07:03:05 浏览: 80
tensorflow下的图片标准化函数per_image_standardization用法
这段代码的目的是对图像进行 Butterworth 低通滤波,代码中可能有几个错误:
1. 第一行读入图像时,应该使用完整的文件路径,如:
```
Image=imread('D:\cameraman.tif');
```
2. 在进行傅里叶变换之前,应该将图像转换为 double 类型,如:
```
Image=im2double(imread('D:\cameraman.tif'));
```
3. g=zeros([N,M])应该改为g=zeros([NM]),因为 N 和 M 都没有定义,而 NM 是 FImage 的大小。
4. 在 for 循环中,应该先计算 x 和 y 对应的索引值,如:
```
x_index=x-r1+1;
y_index=y-r2+1;
```
然后使用这些索引值来访问 FImage 和 g,如:
```
h=1/(1+(d+d0)^(2*n(i)));
g(y_index,x_index)=h*FImage(y_index,x_index);
```
5. 在每次循环结束后,应该清空 g,如:
```
g=zeros([NM]);
```
下面是修正后的代码:
```
Image=im2double(imread('D:\cameraman.tif'));
Image=imnoise(Image,'gaussian');
FImage=fftshift(fft2(double(Image)));
[NM]=size(FImage);
g=zeros([NM]);
r1=floor(size(FImage,2)/2);
r2=floor(size(FImage,1)/2);
d0=30;
n=[1 2 3 4];
for i = 1:4
for x=1:size(FImage,2)
for y=1:size(FImage,1)
d=sqrt((x-r1)^2+(y-r2)^2);
h=1/(1+(d+d0)^(2*n(i)));
x_index=x-r1+1;
y_index=y-r2+1;
g(y_index,x_index)=h*FImage(y_index,x_index);
end
end
g=ifftshift(g);
g=real(ifft2(g));
figure,imshow(uint8(g)),title(['Butterworth低通滤波n=',num2str(n(i))]);
g=zeros([NM]);
end
```
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