怎么用matlab对图像在频域进行滤波的实例

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2016-11-06 · HTML5前端培训/大数据培训/Java
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clc;clear all;

%读原始图像%

format long

Blurred=imread('fig525(b).bmp');

subplot(1,2,1);imshow( Blurred);title('原图像');

%自编函数进行维纳滤波%

k=0.0025;

[m,n]=size(Blurred);

spectrum=zeros(m,n);

H=zeros(m,n);

for u=1:m

for v=1:n

H(u,v)=exp(-k*((u-m/2)^2+(v-n/2)^2)^(5/6));

spectrum(u,v)=H(u,v)^2;

end

end

f=double(Blurred);

F1=fftshift(fft2(f));

HW=H./(spectrum+0.001);

restore1=HW.*F1;

restored=real(ifft2(ifftshift(restore1)));

subplot(1,2,2);imshow(restored,[]);title('自编函数进行维纳滤波');

%调用matlab提供的维纳滤波函数%

figure;

hw1=real(ifft2(ifftshift(H)));%转化到空域上来

result1=deconvwnr(Blurred,hw1,0.001);

result2=ifftshift(result1);%再去图像进行1,3象限对调,2与4象限对调

subplot(1,2,1);imshow(result2,[]);title('调用维纳滤波函数');
光点科技
2023-08-15 广告
通常情况下,我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型:结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据,即行数据,是存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据,它们可以某种标准格式存在于文件... 点击进入详情页
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