常用的一些图像处理Matlab源代码

最新推荐文章于 2025-09-07 09:31:00 发布

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这篇博客详细介绍了使用Matlab进行图像处理的各种方法，包括数字图像的傅立叶变换、二维离散余弦变换、灰度变换、直方图均衡化、噪声模拟及去除，以及巴特沃斯滤波器在图像平滑中的应用。通过实例展示了如何使用Matlab源代码实现图像的高通和低通滤波。

常用的一些图像处理Matlab源代码

#1：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换
#2：二维离散余弦变换的图像压缩
#3：采用灰度变换的方法增强图像的对比度
#4：直方图均匀化
#5：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响
#6：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波
#7：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波
#8：图像的自适应魏纳滤波
#9：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化
#10：图像的高通滤波和掩模处理
#11：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理

#12：利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理

1.数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换

f=zeros(30,30);
f(5:24,13:17)=1;
imshow(f, 'notruesize');
F=fft2(f,256,256); % 快速傅立叶变换算法只能处矩阵维数为2的幂次，f矩阵不
                      % 是，通过对f矩阵进行零填充来调整
F2=fftshift(F);      % 一般在计算图形函数的傅立叶变换时，坐标原点在
                      % 函数图形的中心位置处，而计算机在对图像执行傅立叶变换
                      % 时是以图像的左上角为坐标原点。所以使用函数fftshift进
                      %行修正，使变换后的直流分量位于图形的中心；
figure,imshow(log(abs(F2)),[-1 5],'notruesize');