本文主要是介绍图像的频域滤波-高通滤波，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
图像的频域滤波-高通滤波
介绍
- 这里的高通滤波主要是巴特沃兹高通和理想高通，其频率特性正好和对应的低通相反，这里就不再赘述。
效果图
- 可见，理想高通仍有振铃效应的产生，而巴特沃兹就好很多。
- 加强滤波是为了弥补一下低频信息，让图像看上去更有意思一点哈。
示例代码
clc;
clear all;
close all;
J=imread('lena.jpg');
if size(J, 3)==3J = rgb2gray(J);
end
subplot(2,3,1);imshow(uint8(J));
xlabel('(a) 原图像');J=double(J);
f=fft2(J); %采用傅里叶变换
g=fftshift(f); %数据矩阵平衡
[M,N]=size(f);
n1=floor(M/2);
n2=floor(N/2);
d0=20;
for i=1:M %进行理想高通滤波和理想高通加强滤波for j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);if d>=d0h1=1;h2=1+0.5;elseh1=0;h2=0.5;endg1(i,j)=h1*g(i,j);g2(i,j)=h2*g(i,j);end
end
g1=ifftshift(g1);
g1=uint8(real(ifft2(g1)));
subplot(2,3,2);imshow(g1); %显示理想高通滤波结果
xlabel('(b) 显示理想高通滤波');
g2=ifftshift(g2);
g2=uint8(real(ifft2(g2)));
subplot(2,3,3);imshow(g2); %显示理想高通加强滤波结果
xlabel('(c) 显示理想高通加强滤波');
n=2;
d0=20;
for i=1:M %进行Bufferworth高通滤波和Bufferworth高通加强滤波for j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);if d==0h1=0;h2=.5;elseh1=1/(1+(d0/d)^(2*n));h2=1/(1+(d0/d)^(2*n))+0.5;endgg1(i,j)=h1*g(i,j);gg2(i,j)=h2*g(i,j);end
end
gg1=ifftshift(gg1);
gg1=uint8(real(ifft2(gg1)));
subplot(2,3,4);imshow(gg1); %显示Bufferworth高通滤波
xlabel('(d) Bufferworth高通滤波');
gg2=ifftshift(gg2);
gg2=uint8(real(ifft2(gg2)));
subplot(2,3,6);imshow(gg2); %显示Bufferworth高通加强滤波
xlabel('(e) Bufferworth高通加强滤波');
这篇关于图像的频域滤波-高通滤波的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
