MATLAB图像处理：实测有效的低通滤波器集合

这份代码总结了我在参加Yeungnam大学Sungho Kim教授的数字图像处理课程及个人学习时收集的Matlab代码。它涵盖了图像处理中的基本矩阵、图像分辨率调整、降噪、强度变换、频率分析以及图像的低通和高通滤波器。例如，通过Matlab读取和显示图像，如下所示：Image=imread('want_to_read.jpg'); imshow(Image); title('want_to_read','fontsize',16);

算术滤波器在图像中挺常见的，基本上就是通过对像素进行加、减、乘、除等数学操作，来对图像进行一些优化或者去噪。比如，均值滤波就可以平滑图像，减少噪声；乘法滤波还能突出图像的某些细节，像边缘检测这样的应用就适合。MATLAB 了强大的工具，简直是做图像的好帮手。imread读取图像，imfilter进行滤波操作，简单又高效。你可以通过修改滤波器矩阵，像自定义加权滤波、拉普拉斯滤波这样的算法也能轻松实现。如果你想探索更多高级的滤波技术，MATLAB 也有支持高斯滤波、中值滤波等功能，满足不同的需求。而且，MATLAB 的图像工具箱也相当强大，操作起来直观，不管是初学者还是开发者，都能快上手。不过，使

Gabor滤波器是MATLAB图像处理中一种重要工具，用于分析图像的频率和方向特征。它基于Gabor函数的数学模型，能有效地提取图像中的边缘和纹理信息。

项目1：图像过滤和混合。截止日期为10月19日。您需要编写MATLAB代码以实现图像过滤功能，并创建Oliva、Torralba和Schyns在SIGGRAPH 2006年提出的混合图像的简化版本。混合图像是静态图像，观看距离不同时解释也会变化。您将通过将一个图像的高频部分与另一个图像的低频部分混合，得到在不同观看距离下产生不同解释的混合图像。

低通滤波简单易行，始终可靠。相反，高通滤波要求先将数字转换为浮点数，再转回整数，以保持数值范围。此外，包含了Lena.jpg的实例。该文曾在EAEEIE2010会议上发表，关于图像处理教学的重新探索，并在Bogumila和Zbigniew MROZEK的《MATLAB和Simulink》一书中有所提及。

这是一个MATLAB实验，设计和实现低通滤波器，以探索信号处理领域的基础概念和技术应用。实验涵盖了滤波器设计的理论背景、MATLAB编程实现以及结果分析。通过这个实验，学生可以深入理解信号处理中滤波器的重要性和应用场景。

使用滤波器时，需先在变量 img 中创建图片，再调用 filter 函数创建与图片大小相同的滤波器，并指定截止频率 d0。

matlab开发-用于图像处理的高斯带通滤波器。该函数在频域中执行高斯带通滤波。

以下是理想低通滤波器（ILPF）在Matlab中的程序实现方法。