有关巴特沃斯高通滤波器(BHPF)

本文介绍了如何在MATLAB中使用巴特沃斯和高斯高通滤波器对图像进行锐化处理,重点讲解了滤波器的设计原理、MATLAB代码实现以及不同截止频率对图像的影响。

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# 接巴特沃斯低通滤波器,记录一下巴特沃斯高通滤波器

巴特沃斯高通滤波器与巴特沃斯低通滤波器类似,但是其目标是增强高频信号。与巴特沃斯低通滤波器一样,巴特沃斯高通滤波器也有一个阶数参数 n,用来控制滤波器的“软硬”程度。

在 MATLAB 中,我们同样计算每个像素到图像中心的距离,然后根据巴特沃斯滤波器公式:1 / (1 + (距离 / 截止频率)^(2*n)),计算滤波器的值。

注意这个转移函数的分母里面是1+[ D0 / D(u,v) ]^2n

巴特沃斯低通滤波器的转移函数分母里面是1+[ D(u,v) / D0 ]^2n

那么关于高斯高通滤波器:

高斯高通滤波器的设计基于高斯分布函数,类似于高斯低通滤波器。不过高斯高通滤波器的目标是增强高频信号,从而实现图像的锐化。

在 MATLAB 中,我们首先创建一个二维的高斯分布函数,其中心为图像中心,方差与截止频率相关。然后将该函数应用于频域图像,即可得到高斯高通滤波器。

MATLAB 语法中,二维数组的创建使用 ones() 函数或 zeros() 函数,通过遍历每个像素点计算距离并进行滤波器值的设定。对于循环操作ÿ

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