tuxiangzengqiang.rar_tuxiangzengqiang_图像频域增强

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5星 · 超过95%的资源 191 浏览量 2022-09-22 19:58:34 上传评论收藏 1KB RAR 举报

在图像处理领域，图像增强是一种常见的技术，用于改善图像的质量，突出细节，或者增强特定的视觉特征。本压缩包中的内容主要围绕“图像增强”这一主题展开，特别是针对图像的频域增强和处理。下面我们将深入探讨这两个概念以及相关的知识点。我们要理解图像增强的基本原理。图像增强是通过调整图像的像素值来改善其视觉效果，通常应用于增强对比度、消除噪声或突出某些特征。这种处理可以在空域或频域中进行。空域增强是指直接对图像的像素值进行操作。例如，可以通过直方图均衡化来扩展图像的灰度范围，提高整体对比度；或者使用高斯滤波器来平滑图像，减少噪声。在提供的文件中，“ky.m”和“py.m”可能是用Matlab编写的脚本，执行特定的空域增强算法。而频域增强则涉及到傅立叶变换。傅立叶变换将图像从空间域转换到频率域，其中每个频率成分对应于图像的一种特定模式或特征。在频域中，我们可以更容易地识别和操纵高频（细节）和低频（大范围色调）成分。例如，通过增加高频成分的幅度，可以增强图像的边缘和细节；相反，降低高频成分可以平滑图像。在频域增强中，可能会使用低通滤波器来去除高频噪声，或者使用高通滤波器来强调边缘。在“tuxiangzengqiang.rar”这个压缩包中，可能包含的就是利用Matlab编写的一系列图像增强算法，如空域的直方图均衡化、高斯滤波，以及频域的傅立叶变换和滤波操作。"ky.m"和"py.m"可能是两个不同的实现，一个专注于空域处理，另一个则关注频域增强。为了应用这些脚本，你需要有Matlab环境，并理解代码中的函数和逻辑。通常，这些脚本会读取图像，执行增强操作，然后显示或保存增强后的图像。你可以根据自己的需求修改参数，以达到最佳的增强效果。图像增强是图像处理的重要组成部分，而频域增强提供了一种独特且强大的工具，用于改变图像的视觉特性。通过学习和实践“ky.m”和“py.m”中的代码，你不仅可以提升图像处理技能，还能深入理解空域和频域增强背后的数学原理。

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tuxiangzengqiang.rar （2个子文件）

ky.m 3KB

py.m 853B

function ky clear; %打开图像，转为灰度图像 A1=imread('luna.bmp'); A=A1(:,:,1); subplot(3,2,1); imshow(A); %源图像直方图 [m,n]=size(A); B=zeros(256); for i=1:m for j=1:n B(A(i,j)+1)=B(A(i,j)+1)+1; end end B=B/(m*n); subplot(3,2,2); bar(B); %直方图均衡化后图像 k=max(max(A)); A=double(A); k=double(k); A2=A/k; A2=A2*255; A3=uint8(round(A2)); subplot(3,2,3); imshow(A3); %均衡化后的直方图 B1=zeros(256); for i=1:m for j=1:n B1(A3(i,j)+1)=B1(A3(i,j)+1)+1; end end B1=B1/(m*n); subplot(3,2,4); bar(B1); %对比度增强 A4=A2; for i=2:m-1 for j=2:n-1 u1=(A2(i-1,j-1)+A2(i,j-1)+A2(i+1,j-1)+A2(i-1,j)+A2(i,j)+A2(i+1,j)+A2(i-1,j+1)+A2(i,j+1)+A2(i+1,j+1))/9; A4(i,j)=u1+0.5*(A2(i,j)-u1); end end A41=uint8(round(A4)); subplot(3,2,5); imshow(A41); %增加噪声 C=randn(m,n); C=10*C; Az=A4+C; Az1=uint8(round(Az)); figure; subplot(3,2,1); imshow(Az1); %维纳滤波 Aw=Az; for i=2:m-1 for j=2:n-1 u=(Az(i-1,j-1)+Az(i,j-1)+Az(i+1,j-1)+Az(i-1,j)+Az(i,j)+Az(i+1,j)+Az(i-1,j+1)+Az(i,j+1)+Az(i+1,j+1))/9; q=(Az(i-1,j-1)^2+Az(i,j-1)^2+Az(i+1,j-1)^2+Az(i-1,j)^2+Az(i,j)^2+Az(i+1,j)^2+Az(i-1,j+1)^2+Az(i,j+1)^2+Az(i+1,j+1)^2)/9-u*u; Aw(i,j)=u+(q-100)*(Az(i,j)-u)/q; end end Aw1=uint8(round(Aw)); subplot(3,2,2); imshow(Aw1); %均值滤波 Aj=Az; for i=2:m-1 for j=2:n-1 Aj(i,j)=(Az(i-1,j-1)+2*Az(i,j-1)+Az(i+1,j-1)+2*Az(i-1,j)+4*Az(i,j)+2*Az(i+1,j)+Az(i-1,j+1)+2*Az(i,j+1)+Az(i+1,j+1))/16; end end Aj1=uint8(round(Aj)); subplot(3,2,3); imshow(Aj1); %中值滤波 Am=Az; for i=2:m-1 for j=2:n-1 s=[Az(i-1,j-1),Az(i,j-1),Az(i+1,j-1),Az(i-1,j),Az(i,j),Az(i+1,j),Az(i-1,j+1),Az(i,j+1),Az(i+1,j+1)]; for i1=1:5; t=0; for j1=1:9 if(s(j1)>=t) t=s(j1); t1=j1; end end s(t1)=0; end Am(i,j)=t; end end Am1=uint8(round(Am)); subplot(3,2,4); imshow(Am1); %低通滤波，巴特沃斯滤波器 bt=zeros(m,n); for i=1:m; for j=1:n bt(i,j)=1/(1+(sqrt((i-256.5)^2+(j-256.5)^2)/150)^2); end end ap=fft2(Az); ap=fftshift(ap); ap=ap.*bt; ap=fftshift(ap); Ad=ifft2(ap); Ad1=uint8(round(Ad)); subplot(3,2,5); imshow(Ad1); %自己设计的滤波器，对中值滤波的稍微改进 As=Az; for i=2:m-1 for j=2:n-1 s=[Az(i-1,j-1),Az(i,j-1),Az(i+1,j-1),Az(i-1,j),Az(i,j),Az(i+1,j),Az(i-1,j+1),Az(i,j+1),Az(i+1,j+1)]; for i1=1:3; t2=0; t=0; for j1=1:9 if(s(j1)>=t) t=s(j1); t1=j1; end end s(t1)=0; end for i1=1:3; t=0; for j1=1:9 if(s(j1)>=t) t=s(j1); t1=j1; end end s(t1)=0; t2=t2+t; end As(i,j)=t2/3; end end As1=uint8(round(As)); subplot(3,2,6); imshow(As1); %clear;

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