matlab读入一幅图像,进行理想低通滤波,取理想低通滤波的截止频率分别为5.15.35.70,同屏显示原始图像和滤波后的图像,并标注截止频率
时间: 2023-10-08 15:08:38 浏览: 51
好的,我理解了你的问题。下面是你需要的Matlab代码:
```matlab
% 读入一幅图像
I = imread('image.jpg');
% 显示原始图像
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title('原始图像');
% 进行理想低通滤波
D0 = [5, 15, 35, 70]; % 理想低通滤波的截止频率
for i = 1:length(D0)
H = lpfilter('ideal', size(I,1), size(I,2), D0(i)); % 生成理想低通滤波器
J = dftfilt(I, H); % 进行频域滤波
% 显示滤波后的图像并标注截止频率
subplot(2,2,i+1);
imshow(J);
title(sprintf('截止频率:%d', D0(i)));
end
```
上面的代码中,我们使用 `imread` 函数读入一幅图像。然后,使用 `subplot` 函数将原始图像和滤波后的图像显示在同一张图上。接着,我们使用 `lpfilter` 函数生成理想低通滤波器,并使用 `dftfilt` 函数进行频域滤波。最后,我们使用 `imshow` 函数将滤波后的图像显示出来,并使用 `title` 函数标注截止频率。
希望能够帮助到你!
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matlab2022a读入一幅图像,进行理想低通滤波,取理想低通滤波的截止频率分别为5,15,35,70,同屏显示原始图像和滤波后的图像,并标注截止频率。
好的,我了解了你的要求。以下是Matlab代码实现:
```matlab
% 读入图像
img = imread('image.jpg');
% 显示原始图像
subplot(2,3,1);
imshow(img);
title('Original Image');
% 对原始图像进行理想低通滤波
d0 = [5, 15, 35, 70];
for i = 1:length(d0)
% 构造理想低通滤波器
[M, N] = size(img);
u = 0:(M-1);
v = 0:(N-1);
idx = find(u > M/2);
u(idx) = u(idx) - M;
idy = find(v > N/2);
v(idy) = v(idy) - N;
[V, U] = meshgrid(v, u);
D = sqrt(U.^2 + V.^2);
H = double(D <= d0(i));
% 进行频域滤波
img_fft = fft2(double(img));
img_fft_shift = fftshift(img_fft);
img_fft_filtered = img_fft_shift .* H;
img_filtered = real(ifft2(ifftshift(img_fft_filtered)));
% 显示滤波后的图像
subplot(2,3,i+1);
imshow(img_filtered, []);
title(['D0 = ',num2str(d0(i))]);
end
```
运行上述代码,即可在同一窗口中显示原始图像和四张滤波后的图像,每张图像上标注了对应的截止频率。注意,为了更好地显示滤波后的图像,使用了`imshow(img_filtered, [])`,即将图像的像素值范围缩放到[0,1]。如果需要显示滤波后的图像的具体像素值,可以将`[]`改为`[0,255]`。
(1)读入一幅图像,进行理想低通滤波,取理想低通滤波的截止频率分别为 5,15,35,70,同屏显示原始图像和滤波后的图像,并标注截止频率。 matlab实现
好的,我会为你解答这个问题。
以下是 Matlab 的代码实现:
```matlab
% 读入一幅图像
img = imread('example.jpg');
% 显示原始图像
subplot(2, 3, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
% 取理想低通滤波的截止频率分别为 5, 15, 35, 70
D = [5, 15, 35, 70];
for i = 1:length(D)
% 理想低通滤波器
H = zeros(size(img));
[M, N] = size(img);
for u = 1:M
for v = 1:N
D_uv = sqrt((u-M/2)^2 + (v-N/2)^2);
if D_uv <= D(i)
H(u,v) = 1;
end
end
end
% 滤波后的图像
img_lp = real(ifft2(ifftshift(fftshift(fft2(double(img))).*H)));
% 显示滤波后的图像
subplot(2, 3, i+1);
imshow(uint8(img_lp));
title(['Low Pass Filter (D_{0}=', num2str(D(i)), ')']);
end
```
解释:
首先,我们读入一幅图像 `img`,并显示原始图像。
然后,我们定义了一个截止频率的数组 `D`,并用循环对每个截止频率进行滤波。
在滤波之前,我们需要先生成理想低通滤波器 `H`。通过两个嵌套的循环,我们可以计算出每个像素的频率,并根据截止频率 `D(i)` 来决定是否将其保留。如果像素的频率小于等于截止频率,则将其保留,否则将其置为零。
接着,我们将滤波器应用到原始图像上,得到滤波后的图像 `img_lp`。我们使用 `ifft2` 函数将频域的滤波器转换回时域,再使用 `ifftshift` 和 `fftshift` 函数进行中心化和频率域平移。
最后,我们将滤波后的图像显示在一个子图中,并在标题中标注截止频率。
希望这个代码可以帮到你!