MATLAB 7.x图像处理中的巴特沃思带阻滤波器应用与噪声去除

在MATLAB 7.x图像处理中，同态滤波器技术通过f(x,y)=i(x,y)r(x,y)的公式，处理入射分量i(x,y)和反射分量r(x,y)，以提升图像质量。

巴特沃斯带通滤波器是我在东地中海大学数字图像处理课程中开发的一个简便函数。此函数利用频域中的带通滤波原理，通过组合低通和高通滤波器来实现。这项技术的应用范围涵盖了从图像增强到信号处理的广泛领域。有关完整报告，请参阅2010-2011春季学期的副教授哈桑·德米雷尔（Hasan Demirel）的详细说明：[链接]。

Matlab中的巴特沃斯滤波器函数可以有效地应用于信号处理和数据分析中，提供了一种有效滤波的工具。

本资源包括一个matlab源代码和一段纯净的音乐信号。音乐信号经过加入高频余弦噪声处理后，利用设计的巴特沃斯低通滤波器进行频域分析，成功去除高频噪声，恢复出原始的纯净音乐信号。

在Matlab环境中进行低通巴特沃思滤波器设计。定义了截止频率、通带波纹和阻带衰减等参数，并利用Butterworth设计方法生成滤波器。通过频率响应图展示了设计效果。

同态滤波的整个流程拆解得蛮清楚的，从f(x,y)开始到g(x,y)输出，逻辑挺紧凑，步骤像搭积木一样，一步接一步，尤其适合刚接触频域的朋友。 频域里的ln和FFT组合，是图像增强里常用的套路。你只要理解“先对数拉伸，再做频域”的思路，后面那一串H(u,v)、exp、FFT-1就比较好理解了。 配合的 PPT，蛮适合快速过一遍同态滤波的理论+实现流程，虽然是 MATLAB 7.x 年代的东西，但逻辑还蛮耐打的。页面上还挂了不少相关的资源，你可以点着看看： 像是MATLAB 7.x 图像中的同态滤波器技术，讲的就是滤波器怎么设计。 还有MATLAB 图像中的滤波技术，可以帮你把均值、高通、低通这些

在MATLAB 7.x图像处理中，显示器校正技术是一项关键工作。该技术涉及调整不同灰度级的显示效果，通过变换曲线s=cr以及不同值的应用（如=25.0、=10.0等），来优化图像输出结果。这些调整能够显著提升图像的视觉质量和精度。

图6-15显示了X光片的原始效果，其中包括高通滤波和高频增强效果，以及直方图均衡化的应用。

在MATLAB 7.x图像处理中，直方图调整灰度级[0,L-1]。灰度直方图用离散函数h(rk)表示，其中rk是第k级灰度，nk是图像中具有灰度级rk的像素数目。随着技术的进步，图像处理中的直方图调整技术变得越来越重要。归一化的直方图由函数histogram[ ]表示，简写为h[ ]。