Matlab实现图像傅里叶变换与滤波:详解与实例
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本篇文档详细介绍了如何在MATLAB中实现图片的傅里叶变换算法以及几种常见的滤波处理方法。首先,通过`imread`函数读取名为'img.png'的图片,然后将其转换为灰度图像,以便于后续处理。添加高斯噪声的过程使用了`imnoise`函数,参数'gaussian'表示高斯分布噪声,其标准差为0.02。
傅里叶变换是将图像从空间域转换到频率域的关键步骤,这里使用的是二维快速傅里叶变换(FFT2),并应用了`fftshift`函数进行零填充,以得到完整的频谱。接下来,通过计算滤波器传递函数,实现了四阶巴特沃斯低通滤波器,其截止频率设为50,目的是去除高频噪声,滤波后结果存储在`result`变量中,并通过`ifftshift`和`ifft2`进行反变换,得到滤波后的灰度图像。
文档还涉及到了其他类型的图像处理技术。例如,维纳滤波用于减小乘性噪声,通过`wiener2`函数实现,该函数接受带有噪声的图像和一个滤波窗口大小参数。对于椒盐噪声和椒盐噪声,使用`imnoise`函数加入噪声后,分别进行了维纳滤波处理,结果显示在不同的子图中。
此外,文档也提及了中值滤波,它是一种非线性滤波方法,通过`medfilt2`函数在3×3的邻域窗口内找到像素值的中位数来平滑图像,从而减少椒盐噪声的影响。这部分展示了MATLAB在图像去噪过程中的实用性和多样性。
这篇文档深入浅出地讲解了如何使用MATLAB对图像进行傅里叶变换和不同类型的滤波处理,对于理解图像处理的基本原理和技术具有很高的参考价值。
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2023-05-11 上传
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