这段代码使用Matlab进行图像处理,重点介绍了傅里叶正反变换及其频域表示,以及实现理想方形低通滤波器和Butterworth滤波器。编写过程充满挑战,因为长时间未使用Matlab,开始时不免有些混淆,甚至中途不经意间开始写Python!最终幸运地完成了这一任务,也成为全班第一完成者。
频域图像增强与傅里叶变换逆变换
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小波分解那一块挺有意思,利用多分辨率,把图像拆分成不同尺度的细节和轮廓部分,你可以单独它们,再通过小波重构拼回完整图像。这样既能增强细节,还不容易引入噪点,效果比普通的直方图均衡化要自然不少。
文中也提到一些比较实用的算法,比如Donoho 的小波阈值去噪,适合带点噪声的图片。还有图像增强算子这部分,强调了如何基于图像幅值做自适应,增强效果会更贴近图像原始特性,不会显得过度。
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理想滤波器的高/低通效果直接,像个开关,干脆利落;高斯滤波就更温柔点,平滑得多,适合做边缘不过度模糊的图像增强;而布特沃斯嘛,算是介于两者之间,衰减曲线线性一点,感觉更“可控”。
下载包里该有的东西也都备齐了:输入图像、输出图像、源程序,直接上手就能跑。想看频率是怎么“动手脚”的,一眼就明白了。
如果你平时用 MATLAB 搞图像,或者在学数字信号,这份资源你可以好好琢磨琢
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