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拉普拉斯滤波器matlab函数,拉普拉斯算子，高通，低通滤波

拉普拉斯滤波器matlab函数，拉普拉斯算⼦，⾼通，低通滤波任务：对⼀幅灰度图像，

(1)计算并画出此图像的中⼼化频率谱。

(2) 分别⽤低通滤波和⾼通滤波对此图像进⾏频域处理。

(2) ⽤拉普拉斯算⼦对此图像锐化。

1.matlab代码如下：

clear;

clc;

双重危机Data=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\ex.JPG');

DataGray=rgb2gray(Data);

figure(1),imshow(Data);

title('原始图像');

%**************计算并画出此图像的中⼼化频率谱*************

Data1=double(DataGray);

FFT2=fft2(Data1);

FFTcenter=fftshift(FFT2);%频谱中⼼化

FFT2abs=abs(FFT2);

FFTresult=256*log2(FFT2abs/max(max(FFT2abs))+1);

figure(2),subplot(1,2,1);

imshow(FFTresult),title('原图频谱');

FFTc_abs=abs(FFTcenter);

FFTc_result=256*log2(FFTc_abs/max(max(FFTc_abs))+1);

subplot(1,2,2);

imshow(FFTc_result),title('中⼼化频谱');

%*******分别⽤低通滤波和⾼通滤波对此图像进⾏频域处理****

[m,n]=size(FFTcenter);

x_center=round(m/2);

y_center=round(n/2);

醚链d=10;%半径取10

LF=FFTcenter;

HF=FFTcenter;

%**************低通滤波器*************

for i=1:m;

for j=1:n

distance=sqrt((i-x_center)^2+(j-y_center)^2);

if distance<=d

flag=1;

else

flag=0;

锦纶6end

LF(i,j)=flag*FFTcenter(i,j);

end

%逆变换转换成对应图像

LF=uint8(real(ifft2(ifftshift(LF))));

figure(3),subplot(1,2,1);imshow(LF);

title('低通滤波后图像');

%**************⾼通滤波器*************

for i=1:m;

for j=1:n

distance=sqrt((i-x_center)^2+(j-y_center)^2);

if distance>d

侠女flag=1;

else

833uuflag=0;

end

HF(i,j)=flag*FFTcenter(i,j);

end

HF=uint8(real(ifft2(ifftshift(HF))));

subplot(1,2,2),imshow(HF);title('⾼通滤波后图像');

%*****************⽤拉普拉斯算⼦对此图像锐化*************

Laplace=[0 -1 0;-1 4 -1; 0 -1 0 ];

LaplaceImage=conv2(Data1,Laplace,'same');

figure(4),subplot(1,2,1);

imshow(uint8(LaplaceImage));

title('Laplace图像');

DataLap=imadd(Data1,immultiply(LaplaceImage,1));%原图像与拉普拉斯图像叠加

subplot(1,2,2),imshow(uint8(DataLap));

title('锐化增强后的图像');

2.处理结果如下：

可以从锐化增强后的图像中看出原图像中很多模糊的细节。

何其芳的资料

本文发布于:2024-09-22 21:36:02，感谢您对本站的认可！

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