低通滤波图像增强

时间：2024-10-09 百科知识版权反馈

【摘要】：高斯低通滤波器就是为了去掉信号中不必要的高频成分，降低采样频率，避免频率混淆，去掉高频干扰，保持低频分量相对不变，使图像出现模糊现象(平滑)。图2－49是一幅a字母图像，图2－50是以图像形式显示的高斯低通滤波器，图2－51是原图像的频谱，图2－52是经过高斯低通滤波处理后的效果，与原图像相比，要模糊一些。

2.2.2　低通滤波图像增强

由于高斯函数的傅里叶变换仍是高斯函数，因此高斯函数能构成一个在频域具有平滑性能的低通滤波器，在频域做乘积来实现高斯滤波。高斯低通滤波器就是为了去掉信号中不必要的高频成分，降低采样频率，避免频率混淆，去掉高频干扰，保持低频分量相对不变，使图像出现模糊现象(平滑)。用MATLAB图像处理工具箱提供的fft2()可以实现低通滤波效果，在work目录下，调用paddedsize.p、dftuv.p和dftfilt.p函数。图2－49是一幅a字母图像，图2－50是以图像形式显示的高斯低通滤波器，图2－51是原图像的频谱，图2－52是经过高斯低通滤波处理后的效果，与原图像相比，要模糊一些。程序代码如下:

f1=imread('a.jpg');

imshow(f1);

pq=paddedsize(size(f1));

［u，v］=dftuv(pq(1)，pq(2));

d=0.05*pq(2);

f2=fft2(f1，pq(1)，pq(2));

h=exp(－(u.^2+v.^2)/(2*(d^2)));

g=dftfilt(f1，h);

figure，imshow(fftshift(h)，［］);

figure，imshow(log(1+abs(fftshift(f2)))，［］);

figure，imshow(g，［］)。