美文网首页
exp2-频域图像增强

exp2-频域图像增强

作者: momo猪 | 来源:发表于2017-05-01 23:32 被阅读75次

频域低通:理想、巴特沃斯、高斯

im = imread('circlesBrightDark.png');
im = double(im)/255;

figure;
subplot(121);
imshow(im);
title('Original Image');
        
IM = fftshift(fft2(im));
subplot(122);
imshow(mat2gray(log(abs(IM) + 1e-10)));
title('Frequency Domain ')

imsize = size(im);
D = 1:imsize(2);
V = 1:imsize(1);
[D, V] = meshgrid(D, V);
R = sqrt((D-imsize(2)/2).^2 + (V-imsize(1)/2).^2);

H1 = zeros(imsize);
r = imsize(1)/20;
H1(R <= r) = 1;

myfilter(im, H1, 'Ideal Low-pass Filter')
N = 2;
H2 = 1./(1 + (R/r).^(2*N));
myfilter(im, H2, 'Butterworth Low-pass Filter');
sigma = 20;
H3 = exp(-R.^2./sigma.^2/2);
myfilter(im, H3, 'Gaussian Low-pass Filter');

频域高通:理想、巴特沃斯、高斯、同态滤波

H4 = 1 - H1;
myfilter(im, H4, 'Ideal High-pass Filter');
N = 2;
H5 = 1./(1 + (r./R).^(2*N));
myfilter(im, H5, 'Butterworth High-pass Filter');
H6 = 1 - H3;
myfilter(im, H6, 'Gaussian High-pass Filter');
im = imread('mandi.tif');
im = double(im)/255;
figure;
subplot(221);
imshow(im);
title('Original Image');
        
IM = fftshift(fft2(im));
subplot(222);
imshow(mat2gray(log(abs(IM) + 1e-10)));
title('Frequency Domain ')

imsize = size(im);
D = 1:imsize(2);
V = 1:imsize(1);
[D, V] = meshgrid(D, V);
R = sqrt((D-imsize(2)/2).^2 + (V-imsize(1)/2).^2);

r_H = 1;
r_L = 0.4;
c = 0.2;
r = imsize(1) / 20;

H7 = (r_H - r_L)*(1 - exp(-c*((R/r).^2))) + r_L;

im_In = log(im + 1);
IM_In = fftshift(fft2(im_In));
subplot(223);
imshow(H7);
title('Filter')

IM_In_ = IM_In.*H7;

im_In_ = ifft2(fftshift(IM_In_));
im_ = exp(abs(im_In_)) - 1;
im_ = mat2gray(im_);

subplot(224);
imshow(im_);
title('Result');

suptitle('Homomorphic Filter')
function myfilter(im, H, imtitle)
    
    IM = fftshift(fft2(im));
    
    figure;
    subplot(121);
    imshow(H);
    title('Filter');
    
    IM_ = IM.*H;
    im_ = ifft2(fftshift(IM_));
    subplot(122);
    imshow(abs(im_));
    title('Result');
    
    suptitle(imtitle);
end

相关文章

  • exp2-频域图像增强

    频域低通:理想、巴特沃斯、高斯 频域高通:理想、巴特沃斯、高斯、同态滤波

  • 浅析“高斯白噪声”,“泊松噪声”,“椒盐噪声”的区别

    在图像处理的过程中,一般情况下都进行图像增强,图像增强主要包括“空域增强”和“频域增强”, 空域增强包括平滑滤波和...

  • 图像增强

    图像增强包括空间域增强与频域图像增强。考虑以下图片: 首先考虑灰度图的处理,转化为灰度图片 空间域图像增强 基本灰...

  • 六.图像增强

    空域平滑 图像锐化 彩色增强技术 频域增强 增强的目的: 改善图像视觉效果,提高清晰度:平滑、降噪——图像清晰 利...

  • 频率域图像增强

    基本概念: 1、图像增强: a.空间域增强:对图像的像素直接处理b.频域增强:修改图像的傅里叶变换 1.1空间域增...

  • 基于直方图优化的图像去雾技术

    1.2 理论基础 1.2.1 空域图像增强 根据图像处理空间的不同, 图像增强基本上可分为两大类: 频域处理法, ...

  • 图像傅里叶变换(二维离散傅里叶变换)

    应用:二维离散傅里叶变换是将图像从空间域转至频域,在图像增强、图像去噪、图像边缘检测、图像特征提取、图像压缩等等应...

  • 四 图像滤波

    图像滤波 图像滤波既可以在实域进行,也可以在频域进行。图像滤波可以更改或者增强图像。通过滤波,可以强调一些特征或者...

  • 打卡~关于几种小波变化的区别

    傅立叶变换 数字图像处理的方法主要分成两种:空域分析法和频域分析法。空域分析法就是对图像矩阵进行处理;频域分析法是...

  • 数字图像处理复习(三)

    图像复原 基本概念 图像复原和图像增强的区别 图像增强:是一个主观的过程,从视觉角度,改善图像质量。图像增强被认为...

网友评论

      本文标题:exp2-频域图像增强

      本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/nuxqtxtx.html