数字图像处理-图像增强（1）-优快云博客

1 实验一

1.1 实验题目

采用理想滤波器对任意灰度图像进行滤波。

1.2 程序源代码

%理想低通
I = imread('photo.jpg');%读取图像
I=rgb2gray(I);%将图像转换为灰度图像
figure(1);
subplot(121),imshow(I);
title('原图像');
%图像傅里叶变换取对数所得频谱
s=fftshift(fft2(I));% 二维傅里叶变换并将零频分量移到频谱中心
[a,b]=size(s);%获得图像的高度和宽度
%图像中心点
a0=round(a/2);
b0=round(b/2);
d=50;%定义截断频率为 50
for i=1:a
for j=1:b
% 将低通滤波器中高于截止频率的频率变为 0，抵御或等于截止频率的频率变为 1
distance=sqrt((i-a0)^2+(j-b0)^2);
if distance<=d
h=1;
else
h=0;
end
s(i,j)=h*s(i,j);
end
end
s=uint8(real(ifft2(ifftshift(s))));% 进行逆零频平移和傅里叶逆变换并转换成实数，且将 double 转成 uint8
subplot(122),imshow(s);
title('理想低通滤波所得图像');

2 实验二

2.1 实验题目

使用双边滤波对彩色图像进行图像增强，并分析关键参数的影响。（给出关键步骤的输入输出数据大小）

2.2 程序源代码

% 彩色图的双边滤波
clc;
clear;
src=imread('timu2.jpg'); %加载彩色图
%-------双边滤波 参数 -----------------
r = 20; %半径 窗口 长 = 宽 = 2*r+1
sigma_space = 15.0; %空间标准差
sigma_color = 10.0; %相似标准差
w_space = zeros(1,r+1); %空间权重
for i = 1:r+1 %i 为横坐标之差的绝对值 + 1
for j = 1:r+1 %j 为纵坐标之差的绝对值 + 1
w_space(i,j) = exp(-double((i-1)^2 + (j-1)^2) / (2 * sigma_space^2));
end
end
w_color = zeros(1,256); %相似权重
for i = 1:256 %i 为像素值之差的绝对值 + 1
w_color(i) = exp(-double((i-1)^2) / (2 * sigma_color^2));
end
%--------- 进行滤波 ------------------
src=double(src);
[height,width,channel] = size(src);
if channel ~= 3 %判断是否为 3 通道彩色图，不是则退出函数
end
dst = src;
for h = 1+r:height-r
for w = 1+r:width-r %窗口中心
for c = 1:channel %彩色图 三通道
w_sum = 0; %权值和
p_sum = 0; %权值未归一化与像素值的乘积和
p_c = src(h,w,c); %中心像素点的值
for j = h-r:h+r
for i = w-r:w+r %遍历窗口内的像素
p_t = src(j,i,c); %像素点的值 以及未归一化的
权值
w_tmp = w_space(abs(i-w)+1,abs(j-h)+1) *
w_color(abs(p_c-p_t)+1);
p_sum = p_sum + p_t * w_tmp; %权值未归一化与像素值的乘积和
w_sum = w_sum + w_tmp; %权值和
end
end
p_sum = p_sum / w_sum; %归一化
dst(h,w,c) = p_sum; %赋值
end
end
end
%转换格式显示
src = uint8(src);
dst = uint8(dst);
subplot(121),imshow(src);
title('原图像');
subplot(122),imshow(dst);
title('双边滤波后的图像');