Matlab实现图像频域滤波降噪与边缘增强比较

本资源是一份关于数字图像处理的MATLAB代码，主要关注图像频域降噪和边缘增强技术的实现，通过对比不同的滤波器来优化处理效果。首先，作者使用了理想低通滤波器（ILPF）进行噪声消除。代码步骤包括读取图像、转换为双精度、添加高斯和椒盐噪声，然后利用二维快速傅里叶变换（FFT）计算图像频谱，定义通带和阻带区域，根据距离中心点的远近应用不同的滤波函数，并对频域进行调整。最后，通过反FFT转换回空间域，得到ILPF处理后的图像。 在ILPF的基础上，代码进一步实现了二阶巴特沃斯低通滤波器（BLPF）。同样，先读取图像，添加噪声，然后对噪声图像进行处理。BLPF滤波器与ILPF的区别在于其具有平坦的通带和过渡区，能够在减小高频噪声的同时保持图像细节。通过类似的频域操作，可以观察到BLPF对噪声的抑制效果以及对图像边缘的影响。 通过对两种滤波器的效果进行比较，研究者可以分析它们在降噪和边缘保留方面的性能差异。这样的实验有助于选择最适合特定应用场景的滤波器，例如医学图像处理中的去噪，或者在图像增强任务中提高图像质量。此外，这份代码还展示了MATLAB在图像处理领域的实用性，对于学习和实践数字信号处理和图像分析的学生或工程师来说，是一份宝贵的参考材料。