Advertisement

灰度图像的 공간滤波和频率域滤波。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
1. 彩色图像被转化为灰度图像；2. 对灰度图像进行空间滤波处理，并应用拉普拉斯算子；3. Butterworth滤波器和Gauss滤波器均在图像的频率域内执行低通滤波操作；4. 同样地，Butterworth滤波器和Gauss滤波器也分别在图像的频率域内实施高通滤波；5. 对Butterworth和Gauss图像进行频率域低通滤波；6. 对Butterworth和Gauss图像进行频率域高通滤波；7. 包含相关文档、Matlab代码以及呈现实验结果的图表。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 频域滤波_organizedtt3_matlab；灰度图像的频域滤波_beanxtv_及频域延拓算法_
    优质
    本资源介绍如何使用MATLAB进行频域滤波处理，包括对灰度图像实施频域滤波以及探讨频域延拓算法的应用。适合研究与学习信号处理和图像处理的学生和技术人员参考。 编程实现灰度图像的频域滤波算法，并使用Matlab编写不延拓和延拓两个版本的代码。对于这两种版本，在理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器以及高斯低通滤波器上比较它们的区别；而对于延拓版本，探讨不同参数设置对上述三种滤波器效果的影响。
     
  • 灰度图像的空域与频域滤波方法
    优质
    本研究探讨了在灰度图像处理中应用的空域和频域滤波技术，包括各类算法及其优化方案，旨在改善图像质量。 1. 将彩色图像转换为灰度图像； 2. 对灰度图应用空间滤波技术，并使用拉普拉斯算子进行边缘检测； 3. 使用巴特沃斯和高斯函数实现低通滤波处理在频率域中的应用； 4. 利用巴特沃斯与高斯方法执行高频信息的保留，在图像频域中实施高通滤波。上述内容包含文档、Matlab代码以及实验结果图。
     
  • 灰度图像的频域滤波：简易Matlab实现-基于频域滤波器的方法
    优质
    本文章介绍了如何使用Matlab软件对灰度图像进行频域滤波处理，详细讲解了基于频域滤波器方法的操作步骤和代码实现。 在Matlab中实现灰度图像上的频域滤波器的简单方法包括： 1. 高斯低通滤波器； 2. 巴特沃斯低通滤波器； 3. 高斯高通滤波器； 4. 巴特沃斯高通滤波器； 5. 使用高斯高通的增强（或称“升压”）滤波器； 6. 使用巴特沃斯高通的增强（或称“升压”）滤波器。
     
  • 图像的频域滤波处理
    优质
    《图像的频域滤波处理》介绍了如何通过傅里叶变换将空间域中的图像转换到频率域，并在该领域内进行各种增强、去噪等操作的技术方法。 数字图像处理中的频域滤波PPT讲义内容详尽，并包含仿真图。
     
  • LabVIEW下的图像频域滤波算法
    优质
    本研究探讨了在LabVIEW环境下实现图像处理中常用的频域滤波算法，包括低通、高通及带阻等滤波器的设计与应用。通过实验验证了不同滤波方法对图像去噪和边缘检测的效果，并分析了各算法的优缺点。 通过将IMAQ ComplexTruncate实现的理想低通滤波器与高通滤波器组合使用，可以创建理想带通或带阻滤波器。具体来说，在连续对图像进行处理的情况下，如果先用一个截止频率较高的低通滤波器和随后的一个较低的高通滤波器依次过滤同一张图片，则最终效果相当于进行了带通信号处理；反之，当分别使用两个具有不同截止频率（一个是低于另一个）的理想低通与理想高通滤波器对图像进行独立操作后叠加结果时，则可以得到类似于带阻的效果。项目可以直接运行。
     
  • 频域与波数域滤波
    优质
    频域与波数域滤波是一种信号处理技术，通过在频率或波数空间中操作来过滤和增强图像或数据中的特定特征。 CREWES弹性有限差分地震模拟 顶部边界是一个适合传播表面（瑞利）波的自由面。
     
  • Matlab低通滤波器代码-频域滤波:SpectralFiltering for 数字图像
    优质
    本代码实现基于MATLAB的数字图像频域低通滤波处理，通过Spectral Filtering技术改善图像质量，去除高频噪声。 在MATLAB环境中实现数字图像的频域低通滤波与高通滤波操作： 1. 设定截止频率D0=100，编写代码构建256×256的理想低通滤波器（ILPF）和理想高通滤波器（IHPF）。绘制这两个滤波器在频域中的响应3D图及其对应的二维投影平面图。 2. 读取任意一幅数字图像，并利用上述的ILPF与IHPF进行频域处理。具体步骤如下： (1) 使用P=2M和Q=2N填充原图像以消除折叠现象，其中M、N为原始图像尺寸； (2) 对原图f(y,x)执行傅里叶变换得到F(u,v)； (3) 执行频谱中心化处理（或调整H(u,v)，使滤波器函数与频率响应匹配）； (4) 将滤波器函数H(u,v)乘以F(u,v)，完成滤波操作； (5) 对经过步骤(4)的图像进行傅里叶反变换； (6) 取结果的实数部分，忽略绝对值很小的虚部（这些通常是由浮点运算误差造成的）； (7) 执行空间域中心还原变换以恢复原始图像的位置信息。 3. 分别展示ILPF和IHPF滤波前后的图像、频域响应图以及处理结果。这包括： - 原始数字图像 - ILPF/IHPF的2D投影平面图 - 通过相应低通或高通滤波器处理后得到的结果图像 4. 分析并解释滤波效果，例如振铃效应、图像模糊度增加或者变暗等现象的原因。
     
  • 基于高频强化的滤波技术——频率域图像增强
    优质
    本研究探讨了一种新颖的频率域图像增强方法，通过引入高频强化滤波技术，显著提升了图像细节和清晰度。 高频增强：在高通滤波器函数前简单地乘以一个常数，并增加一个偏移量以便使零频率不受影响。 参数a的典型值范围是0.25到0.5之间，b的典型值则在1.5到2.0之间。当a设置为A-1且b设为1时，高频增强会转换成高频提升滤波效果。
     
  • MATLAB图像处理（空域、频域滤波及直方图）
    优质
    本课程深入浅出地讲解了使用MATLAB进行图像处理的核心技术，包括空域与频域滤波方法以及直方图操作，旨在帮助学习者掌握图像增强和分析的基本技巧。 图像处理课堂作业源码提供了可交互的功能，用户可以选择不同的图像并进行空域平滑、锐化、频域平滑、锐化以及直方图处理等多种操作。
     
  • 基于图像增强的频域滤波算法
    优质
    本研究提出了一种新的频域滤波算法，通过优化图像在频域中的处理方式来提升图像质量。该方法能够有效减少噪声并增强细节，为图像处理领域提供了新思路。 本段落档探讨了基于图像增强技术的频域滤波算法的研究，主要集中在图像增强方面的频域滤波方法上。