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1、精选优质文档-倾情为你奉上实验二 图像的频域变换处理一、实验目的: 1、掌握Fourier,DCT和Radon变换、反变换的算法实现,并初步理解Fourier、Radon和DCT变换的物理意义。 2、利用傅里叶变换、离散余弦变换处理图像。二、实验要求: 1用Fourier、Radon和DCT变换算法对图像作二维Fourier、Radon和DCT变换,并输出变换结果,分析图像频域和空域之间的关系。2用Fourier、Radon和DCT反变换算法对图像作二维Fourier、Radon和DCT反变换。3分别选择频域低通、高通滤波
2、器对同一幅图像进行滤波,观察分析滤波后的图像变化特征。三、实验步骤: 1用Fourier、Radon和DCT变换算法,对图像作二维Fourier、Radon和DCT变换和反变换 (考虑图像为256*256,可以采用快速Fourier变换方法),并比较反变换后的图像与原图像的视觉效果;2用DCT变换实现图像的压缩,计算压缩比。 3利用高斯滤波器对图像进行滤波处理后输出。实验方法:设计matlab程序,在计算机中处理图像,输出结果。1 设计程序生成一幅图像图像,利用函数F=fft2(name,m,n)对图像进行傅里叶变换。利用函数imshow(log(abs(F), )输出图像的幅频特性,2 利用
3、函数F=ifft2(name)完成傅里叶反变换。3 利用函数B=dct2(name,m,n)对图像进行离散余弦变换。利用函数imshow(log(abs(B), )输出图像的幅频特性,4 利用函数B=idct2(name)完成傅里叶反变换。5 利用dct变换对图像进行压缩处理,计算压缩前后的图像大小。实验要求:1、进实验室前必须设计好程序。2、认真调试,记录结果。3、实验报告必须有实验结论分析。实验设备:MATLAB实验环境,图像输入输出设备,图像处理设备。实验结果;I=imread('E:qiaole.jpg');A=rgb2gray(I);subplot(1,2,1),im
4、show(A);xlabel('原图');B=dct2(A);subplot(1,2,2),imshow(log(abs(B),0 5);xlabel('二维离散余弦变换');I=imread('E:qiaole.jpg'); subplot(1,3,1);imshow(I); xlabel('原图'); fftI=fft2(I); subplot(1,3,2);imshow(fftI); xlabel('FFT变换'); sfftI=fftshift(fftI); subplot(1,3,3);imshow(sf
5、ftI); xlabel('中心化'); I=imread('E:qiaole.jpg');A=rgb2gray(I);subplot(1,3,1),imshow(A);xlabel('原图');B=dct2(A);subplot(1,3,2),imshow(log(abs(B),0 5);xlabel('二维离散变换');I=idct2(B)/200;subplot(1,3,3),imshow(I);xlabel('反变换');l=imread('E:qiaole.jpg');f=double(l
6、);g=fft2(f);g=fftshift(g);M,N=size(g);d0=;m=fix(M/2);n=fix(N/2);for i=1:Mfor j=1:Md=sqrt(i-m)2+(j-n)2);if(d<=d0);h=1;else h=0;endresult(i,j)=h*g(i,j);endendresult=ifftshift(result);J1=ifft2(result);J2=uint8(real(J1);imshow(J2)title('理想低通滤波')l=imread('E:qiaole.jpg');f=double(l);g=f
7、ft2(f);M,N=size(g);d0=80;m=fix(M/2);n=fix(N/2);for i=1:Mfor j=1:Md=sqrt(i-m)2+(j-n)2);if(d>=d0);h=1;else h=0;endresult(i,j)=h*g(i,j);endendresult=ifftshift(result);J1=ifft2(result);J2=uint8(real(J1);figure(1) imshow(J2)title('理想高通滤波')实验总结:调试该程序的时候出了不少错,subplot(1,2,2),imshow(log(abs(B),0 5);在这一句中由于的我粗心把subplot写成了subpolt,结果程序运行出错,经过我的查找找到错误并改正后程序运行正确,并得出我目标图。由于课前的准备,在课堂上
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