D0值得到的结果知,随着截止频率D0的增加,滤波后的图像边缘应该越来越清晰,功率谱比越来越小,即滤波后包含的高频分量越来越少。但当D0增大到一定程度时,边缘将不见,主要是因为滤除的能量过多,图像全部变成了黑色。
④对于test3分别选取D0=25、50、75的高斯高通滤波器进行高通滤波。对比不同的D0值得到的结果知,随着截止频率D0的增加,滤波后的图像边缘应该越来越清晰,功率谱比越来越小,即滤波后包含的高频分量越来越少。但当D0增大到一定程度时,边缘将不见,主要是因为滤除的能量过多,图像全部变成了黑色。
⑤对于test4分别选取D0=25、50的高斯低通滤波器进行低通滤波。对比不同的D0值得到的结果知,随着截止频率D0的增加,滤波后的图像边缘应该越来越清晰,功率谱比越来越小,即滤波后包含的高频分量越来越少。但当D0增大到一定程度时,边缘将不见,主要是因为滤除的能量过多,图像全部变成了黑色。
⑥对比二阶布特沃斯高通滤波器和高斯高通滤波器的效果知,两种滤波器达到的基本效果是一致的,即增强图像边缘,滤除低频分量,保留高频分量。但两者在相同截止频率D0时,得到的功率谱比却不同,主要原因是两个滤波器在过渡带处的差异。 ⑦对比高通滤波器和低通滤波器知,高通滤波器在滤波的时候会将直流分量也一同滤除,导致图像变暗。造成当D0增大到一定程度时,边缘将不见,整个图像变为黑色。 3、其他高通滤波器:拉普拉斯和Unmask,对测试图像test3,4滤波; 问题分析:
1)频率域滤波步骤:
①给定一幅大小为M×N的输入图像f(x,y),确定填充参数,典型的选取P=2M和Q=2N; ②对f(x,y)添加必要数量的0,形成大小为P×Q的填充后的图像fp(x,y); ③用(-1)^(x+y)乘以fp(x,y)移到其变换中心; ④计算来自步骤3的图像的DFT,得到F(u,v);
⑤生成一个实的、对称的滤波函数H(u,v),其大小为P×Q,中心在(P/2,Q/2)处,用阵 列相乘形成乘积G(u,v)=H(u,v)F(u,v);即G(i,k)=H(i,k)F(i,k); ⑥得到处理后的图像:
gp(x,y)?{real[??1[G(u,v)]]}(?1)x?y
其中,为忽略由于计算不准确导致的寄生复分量,选择了实部,下标p指出我们处理的 是填充后的阵列。
⑦通过从gp(x,y)的左上象限提取M×N区域,得到最终的处理结果个g(x,y)。 2)频率域的拉普拉斯算子:
拉普拉斯算子可使用如下滤波器在频率域实现:
2H(u,v)?-4?2[(u?P/2)2?(v?Q/2)2]??4?2D(u,v)
拉普拉斯图像由下式得到:
?2f(x,y)???1{H(u,v)F(u,v)}
增强可使用下式实现:
g(x,y)?f(x,y)?c?2f(x,y)
在频率域:
g(x,y)???1{F(u,v)?H(u,v)F(u,v)}???1{[1?H(u,v)]F(u,v)}???1{[1?4?2D2(u,v)]F(u,v)}
3)钝化模板(unmask):
钝化模板由下式给出:
gmask(x,y)?f(x,y)?fLP(x,y)
与
fLP(x,y)???1[HLP(u,v)F(u,v)]
最后的图像由下式给出:
g(x,y)?f(x,y)?k*gmask(x,y)
最后的频域滤波公式:
4)编程思路:由以上分析知,实现拉普拉斯滤波和unmask滤波,只需将原图像进行填充, 之后计算其傅里叶变换,得到F(u,v);而滤波器的频率域函数已由定义给出H(u,v)。
在频率域将F(u,v)和H(u,v)对应点相乘,并将得到的结果通过傅里叶反变换回到空间域, 即可得到最后的滤波结果。
(2)MATLAB函数:
fft2函数用于数字图像的二维傅立叶变换;
ifft2函数用于数字图像的二维傅立叶反变换;
fftshift函数用于将变换后的图象频谱中心从矩阵的原点移到矩阵的中心。 (3)处理结果:
1)拉普拉斯高通滤波
test3_corrupt.pgm (为进行归一化处理)
test3_corrupt.pgm原始图像 test3_corrupt.pgm拉普拉斯高通滤波后
test3的傅里叶谱拉普拉斯高通滤波器
g(x
test3拉普拉斯高通滤波后的傅里叶谱
test3_corrupt.pgm (进行归一化处理)
test3_corrupt.pgm原始图像 test3_corrupt.pgm的拉普拉斯图像
test3_corrupt.pgm拉普拉斯高通滤波后 test3的傅里叶谱
拉普拉斯高通滤波器 test3拉普拉斯高通滤波后的傅里叶谱
test4 copy.bmp (未进行归一化处理)
test4 copy.bmp 原始图像 test4 copy.bmp 拉普拉斯高通滤波后
test4的傅里叶谱拉普拉斯高通滤波器
test4拉普拉斯高通滤波后的傅里叶谱
test4 copy.bmp (进行归一化处理)
test4 copy.bmp 原始图像 test4 copy.bmp的拉普拉斯图像
test4 copy.bmp 拉普拉斯高通滤波后 test4的傅里叶谱
拉普拉斯高通滤波器 test4拉普拉斯高通滤波后的傅里叶谱
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