下邊為三個濾波器的使用，截至頻率半徑值分別設定30，90，160，，先對灰度影象進行加高斯雜訊，然後進行濾波處理
f=fftshift(f);%將變換的原點移到頻率矩形的中心
[m,n]=size(f);
%截至半徑30理想低通濾波
h1=zeros(m,n);
for i=1:m
for j=i:n
if(sqrt(((i-m/2)^2+(j-n/2)^2))<30)
h1(i,j)=1;
end
end
end
g1=f.*h1;
g1=ifftshift(g1);
g1=real(ifft2(g1)); %截至半徑90理想低通濾波
h2=zeros(m,n);
for i=1:m
for j=i:n
if(sqrt(((i-m/2)^2+(j-n/2)^2))<90)
h2(i,j)=1;
end
end
end
g2=f.*h2;
g2=ifftshift(g2);
g2=real(ifft2(g2)); %截至半徑160理想低通濾波
h3=zeros(m,n);
for i=1:m
for j=i:n
if(sqrt(((i-m/2)^2+(j-n/2)^2))<160)
h3(i,j)=1;
end
end
end
g3=f.*h3;
g3=ifftshift(g3);
g3=real(ifft2(g3)); subplot(2,2,1);imshow(m);title('原圖');
subplot(2,2,2);imshow(g1);title('理想低通濾波截至半徑30');
subplot(2,2,3);imshow(g2);title('理想低通濾波截至半徑90');
subplot(2,2,4);imshow(g3);title('理想低通濾波截至半徑160');
二階butterworth低通濾波器
m=imread('d:cameramangaussian.bmp');
f=double(m);
g=fft2(f);%傅利葉變換
g=fftshift(g);
[m,n]=size(g);
n1=fix(m/2);
n2= fix(n/2);
for i=1:m
for j=1:n
d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);
h1=1/(1+(d/30)^(2*2));
h2=1/(1+(d/90)^(2*2));
h3=1/(1+(d/160)^(2*2));
result1(i,j)=h1*g(i,j);
result2(i,j)=h2*g(i,j);
result3(i,j)=h3*g(i,j);
endend
r1=ifftshift(result1);
r2=ifftshift(result2);
r3=ifftshift(result3);
x1=ifft2(r1);
x1=uint8(real(x1));
x2=ifft2(r2);
x2=uint8(real(x2));
x3=ifft2(r3);
x3=uint8(real(x3));
subplot(2,2,1);imshow(m);title('加噪原圖');
subplot(2,2,2);imshow(x1);title('butterworth低通濾波截至半徑30');
subplot(2,2,3);imshow(x2);title('butterworth低通濾波截至半徑90');
subplot(2,2,4);imshow(x3);title('butterworth低通濾波截至半徑160');
高斯低通濾波器
m=imread('d:cameramangaussian.bmp');
f=double(m);
f=fft2(f);
f=fftshift(f);
[m,n]=size(f);
m1=fix(m/2);
n1=fix(n/2);
for i=1:m
for j=1:n
d=sqrt((i-m1)^2+(j-n1)^2);
h1(i,j)=exp(-d^2/2/30^2);
h2(i,j)=exp(-d^2/2/90^2);
h3(i,j)=exp(-d^2/2/160^2);
end
end
g=f.*h1;
g=ifftshift(g);
g=ifft2(g);
g=mat2gray(real(g));
g2=f.*h2;
g2=ifftshift(g2);
g2=ifft2(g2);
g2=mat2gray(real(g2));
g3=f.*h3;
g3=ifftshift(g3);
g3=ifft2(g3);
g3=mat2gray(real(g3));
g1=imread('d:cameramangaussian.bmp');
subplot(2,2,1);imshow(g1);title('加噪原圖');
subplot(2,2,2);imshow(g);title('高斯低通濾波截至半徑30');
subplot(2,2,3);imshow(g2);title('高斯低通濾波截至半徑90');
subplot(2,2,4);imshow(g3);title('高斯低通濾波截至半徑160');
傅利葉變換與快速傅利葉變換
作為電子資訊專業的學生老說，這個不知道，或者理解不清楚，是十分不應該的，作為乙個學渣，有時候確實是理解不清楚的 1 首先離散傅利葉變換目的 簡單點說 就是將乙個訊號從時域變換到頻域 標準點說 將以時間為自變數的訊號 與 頻率為自變數的頻譜函式之間的某種關係變換 數學描述 對於 n點序列 其中自然對數...
傅利葉變換
1 為什麼要進行傅利葉變換，其物理意義是什麼？傅利葉變換是數字訊號處理領域一種很重要的演算法。要知道傅利葉變換演算法的意義，首先要了解傅利葉原理的意義。傅利葉原理表明 任何連續測量的時序或訊號，都可以表示為不同頻率的正弦波訊號的無限疊加。而根據該原理創立的傅利葉變換演算法利用直接測量到的原始訊號，以...
傅利葉變換
傅利葉變換 1 傅利葉變化公式 f u,v symsum symsum f x,y exp j 2 pi u x m v y n 2 根據公式所寫 這個 的時間複雜度為 o n 2 算一幅 512 512 的影象的時間大概是2個小時，沒有實際應用價值，應該要採用快速傅利葉變換。銳化空間濾波器 頻率濾...