采用Matlab编程实现高频强调滤波,[转载]MATLAB图像处理-基于高频强调滤波和直方。。。

采⽤Matlab编程实现⾼频强调滤波,[转载]MATLAB图像处理-基

于⾼频强调滤波和直⽅。。。

摘要：

现代医学⾮常发达，能通过各种⼿段来获取⼈体的各种信息，例如，X光可以拍摄⼈的⾻头等图⽚。但是，这些图⽚效果不⼀定很好，所以在使⽤着⼤量的数字成像和数字图⽚处理设备。那么，现在，我⽤Matlab这个软件对⼀幅胸透图⽚进⾏处理，获得更好的效果。

本次软件处理实验⽅法是：利⽤⾼通滤波器削弱傅⾥叶变换的低频⽽保持⾼频相对不变点，这样会突出图像的边缘和细节，使得图像边缘更加清晰。但是由于⾼通滤波器偏离了直流分分量，从⽽把图像的平均值降低到了0,。⼀种补偿⽅法是给⾼通滤波器加上⼀个偏移量。若偏移量与滤波器乘以⼀个⼤于1的常数结合，则这种⽅法就称为⾼频强调滤波，因为该常量乘数突出了⾼频部分。这个乘数同时增加了低频部分的幅度，但是只要偏移量与被乘数⽐较⼩，低频增强的影响就弱于⾼频增强的影响。

⼀、数学分析

其中，a是偏移量，b是乘数，是⾼通滤波器的传递函数

该常量乘数突出了⾼频部分。这个乘数同时增加了低频部分的幅度，但是只要偏移量与被乘数⽐较⼩，低频增强的影响就弱于⾼频增强的影响。

⼆、Matlab代码编写

主函数代码：

%%%%%%

clc

clear

f=imread('Xray1.png');%%%读⼊图像

subplot(2,2,1);

imshow(f)

title('原始图像')

%%%对图像进⾏填充

PQ=paddedsize(size(f));

%%%⾼通滤波器

D0=0.05*PQ(1);

HBW=hpfilter('btw',PQ(1),PQ(2),D0,2);

gbw=dftfilt(f,HBW);

gbw=uint8(gbw);

subplot(2,2,2);

imshow(gbw)二氧化氯

title('巴特沃兹滤波后的图像')

英荷壳牌石油公司%%%⾼通强调滤波

H=0.5+2*HBW;

ghf=dftfilt(f,H);

ghf=uint8(ghf);

subplot(2,2,3)

imshow(ghf)

title('强调⾼通滤波后的图像')

%%%对⾼频强调滤波后图像进⾏直⽅图均衡化

ghe=histeq(ghf,256);

ghe=uint8(ghe);

subplot(2,2,4);

imshow(ghe)

title('直⽅均衡化图像')

各函数代码：

1.PQ=paddedsize(AB,CD,PARAM)对图像进⾏补充，以便形成的⽅形⼤⼩等于最⼩接近的2的整数次幂。functionPQ=paddedsize(AB,CD,PARAM)

ifnargin==1

PQ=2*AB;

elseifnargin==2&~ischar(CD)

PQ=AB+CD-1;

PQ=2*ceil(PQ/2);

elseifnargin==2

m=max(AB);

P=z^nextpower(2*m);

PQ=[P,P];

elseifnargin==3

m=max([AB,CD]);

P=2^nextpower(2*m);

PQ=[P,P];

else

独坐夕阳里error('Wrong number inputs.')

end

2.g=dftfilt(f,H)接受输⼊图像f和⼀个滤波器函数，可以处理所有滤波器细节并输出经过滤波和剪切后的图像g。functiong=dftfilt(f,H)

H1=zeros(size(H,1),size(H,2),3);

H1(:,:,1)=H;

H1(:,:,2)=H;

中俄边境H1(:,:,3)=H;

F=fft2(f,size(H,1),size(H,2));

g=real(ifft2(F.*H1));

g=g(1:size(f,1),1:size(f,2));

3.function[U,V]=dftuv(M,N)提供距离计算及其他应⽤所需的⽹格数。function[U,V]=dftuv(M,N);

u=0:M-1;

v=0:N-1;

idx=find(u>M/2);

u(idx)=u(idx)-M;

idy=find(v>N/2);

v(idy)=v(idy)-N;

[V,U]=meshgrid(v,u);

4.function[H,D]=lpfilter(type,M,N,D0,n)实现低通滤波波。

function[H,D]=lpfilter(type,M,N,D0,n)

[U,V]=dftuv(M,N);

D=sqrt(U.^2+V.^2);

switchtype

case'ideal'

H=double(D<=D0);

case'btw'

ifnargin==4

n=1

爱尔朗分布

end

H=1./(1+(D./D0).^(2*n));

case'gaussian'

H=exp(-(D.^2)./(2*(D0^2)));

otherwise

error('UNknown filter type.')

end

5.实现⾼通滤波。

functionH=hpfilter(type,M,N,D0,n)

ifnargin==4

n=1;

end

Hlp=lpfilter(type,M,N,D0,n);

H=1-Hlp;

三、运⾏结果

四、结果分析

图1显⽰了⼀幅胸部X光图像，图像略显模糊。所以我要对其进⾏处理。

图2显⽰的是使⽤⼆阶巴特沃兹⾼通滤波器对图1滤波的结果。滤波结果没有什么特⾊，模糊的显⽰了边缘，因为直流分量也被虑掉了。图3对⾼通的结果进⾏补偿，增加了偏移量0.5，此时⾼低频分量都增加了，由于低频分量成分引起的灰度以及⾊调得意保持。

图4通过对⾼频强调滤波后图像进⾏直⽅均衡化得到结果图像。

当然，从实际效果来看，效果并不是⾮常好，毕竟数学⽅法⽤matlab处理效果并不好，本⼈⽤photoshop处理效果好很多

处理如下：

>盐湖城丑闻

本文发布于:2024-09-21 20:21:23，感谢您对本站的认可！

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