数字图像处理实验4空间域和频率域图像处理

1、计算机编号：.电子信息学院实验报告书课程名：数字图像处理课程实验题目：实验四空间域和频率域图像处理实验类别：【验证实验】班级：电子1313学号：131003430326姓名：吴限评语：(1)实验程序代码：正确基本正确不正确(2)实验结果分析：准确基本准确不准确(3)实验报告撰写：规范基本规范不规范成绩：DABCD,指导教师：批阅时间：年月日数字图像处理81、实验内容或题目题目空间域和频率域图像处理内容图像灰度变换与空间域滤波属于空域图像处理方法，直接对图像像素进行处理。图像灰度变换采用MATLAB工具箱中的灰度变换函数、直方图处理函数等函数及其相应的语法格式对实验一生成的图像进行处理。空间域滤

2、波采用MATLAB工具箱中提供的空间域滤波器对图像进行空间域滤波处理。傅立叶变换(FourierTransform)是线性系统分析的一个有力工具，它能够定量分析诸如数字化系统、采样点、电子放大器、卷积滤波器、噪声等的作用。通过实验培养这项技能，将有助于解决大多数图像处理问题。对任何想在工作中有效应用数字图像处理技术的人来说，学习好傅立叶变换很有必要。对于二维信号，二维傅立叶变换定义为：f(x,y)e-j2兀(ux+vy)dxdy其逆变换:F(u,v)ej2兀(ux+vy)dudv二维离散傅立叶变换为:F(m,n)=N乞艺f(i,k)e-j乃(mN+nN)其逆变换:f(i,k)=N艺艺F(m,n

3、)ej2n(mNnN)m=0n=02、实验目的与要求目的1、了解图像空间域滤波的意义和手段；2、熟悉图像空间域滤波的MATLAB函数；3、熟练掌握应用MATLAB软件编程进行空间域滤波的方法。4、了解频域图像处理的意义和手段；5、熟悉离散傅里叶变换的基本性质；6、熟练掌握图像傅里叶变换的方法及应用；7、了解二维频谱的分布特点；8、掌握利用MATLAB工具箱实现频域图像处理要求1、将直方图增强和空间域滤波结果打印出来提交；2、提交程序源代码M文件；3、比较直方图增强前后图像的视觉效果有何不同。3、实验仪器1、计算机一台；2、MATLAB软件一套；3、移动存储器（U盘等）4、实验图像若干。4、实验

4、图像原图均衡化图原图灰度直方图均衡化直方图原图高斯滤波运动平衡滤波2D傅里叶变换图原图fftshift增强图IndiTTTT平移图平移后的傅里叶变换图旋转45度旋|转45度后的傅里叶变换图尺度变换尺度变换后的傅里叶变换图5、实验步骤1、打开计算机并启动MATLAB程序，在“work”文件夹下找到待处理的图像文件；2、统计原图像的灰度直方图，并利用直方图均衡方法进行增强；分别对原图像添加高斯和运动平滑滤波；3、记录和整理实验报告。4、打开计算机并启动MATLAB程序；5、读入test.bmp图像，并计算其傅立叶变换的模值；6、分别构造gaussian滤波器(hsize=3,sigma=1)和mo

5、tion滤波器(len=9，theta=45)；7、利用上一步骤构造的两个滤波器分别对test.bmp的频域模值进行滤波处理；8、将原图像和频域滤波的结果显示出来；9、重新构造一幅黑白二值图像，在128x128的黑色背景中心生成一个4x4的白色方块；10、了解傅立叶变换为可分离核变换的性质，并利用1DFFT子程序实现2D傅立叶变换；11、把低频分量移到图像中心，而把高频分量移到四个角上(利用fftshift函数)；12、利用图像增强中动态范围压缩的方法增强2DFFT(Y=C*log(1+abs(X)；13、研究傅立叶变换幅度的平移不变性；14、研究傅立叶变换幅度的旋转性质；15、研究傅立叶变换

6、的尺度变换性质;16、记录和整理实验报告。6、程序代码clearclca=imread('girl2.jpg');%读取图像b=rgb2gray(a);%转换成灰度图像c=histeq(b,256);figuresubplot(221),imshow(a);title('原图');subplot(222),imshow(c);title('均衡化图');subplot(223),imhist(b);title('原图灰度直方图');subplot(224),imhist(c);title('均衡化直方图');d=f

7、special('gaussian',3,1);%构造gaussian滤波器(hsize=3,sigma=1)e=fspecial('motion',9,45);%构造motion滤波器(len=9,theta=45)f=imfilter(a,d);%gaussian滤波处理g=imfilter(a,e);%motion滤波处理figuresubplot(221),imshow(a);title('原图');subplot(222),imshow(f);title('高斯滤波');subplot(223),imshow(g);ti

8、tle('运动平衡滤波');%频率域图像处理A=zeros(128);A(62:64,62:66)=1;%构造一幅黑白二值图像figureF1=fft2(A,128,128);%2D傅里叶变换F2=fftshift(F1);%将原点移至中心F3=log(1+abs(F2);A1=zeros(128);A1(22:26,22:26)=1;F4=fft2(A1,128,128);A2=imrotate(A,-45);%旋转45度F5=fft2(A2,128,128);%旋转45度后的傅里叶变换A3=zeros(128);A3(60:68,60:68)=1;F6=fft2(A3,12

9、8,128);subplot(341),imshow(A);title('原图');subplot(342),imshow(F1);title('2D傅里叶变换图');subplot(343),imshow(F2);title('fftshift');subplot(344),imshow(F3);title('增强图');subplot(345),imshow(A1);title('平移图');subplot(346),imshow(F4)title(subplot(347),imshow(A2)title(subplot(348),imshow(F5)title(subplot(349),imshow(A3)title('平移后的傅里叶变换图')'旋转45度图')'旋转45度后的傅里叶变换图')'尺度变换图')subplot(3,4,10),imshow(F6)