1)使用函數tofloat把輸入圖像轉換爲浮點圖像(im2double函數也能夠)算法
[f,revertclass] = tofloat(f)
2)使用函數paddedsize得到填充參數函數
PQ = paddedsize(size(f));
3)獲得有填充圖像的傅里葉變換ui
F = fft2(f,PQ(1),PQ(2));
4)生成一個大小爲PQ(1)*PQ(2)的濾波器函數,用freqz2函數,若是它是居中的,那麼在使用以前要反變換一下(h爲空間濾波器)spa
H = freqz2(h,PQ(1),PQ(2)); H = ifftshift(H);
5)用濾波器乘以該變換,而後進行傅里葉反變換3d
G = H.*F; g = ifft2(G);
6)將左上部的矩形修剪爲原始大小,而後將圖像轉換爲輸入圖像的類code
g = g(1:size(f,1),1:size(f,2)); g = revertclass(g); %或者 g = im2uint8(g);
能夠把這個過程封裝成一個M函數,而後用的時候直接調用,函數以下(輸入爲原圖像和濾波器):orm
%用於頻率域濾波的M函數 function g = dftfilt(f,H,classout) %f = im2double(f); %轉化爲浮點圖像 [f,revertclass] = tofloat(f); F = fft2(f,size(H,1),size(H,2)); %獲得有填充圖像的傅里葉變換 g = ifft2(H.*F); %濾波(相乘),傅里葉反變換 g = g(1:size(f,1),1:size(f,2)); %裁剪爲原始大小 if nargin ==2||strcmp(classout,'original') % g = im2uint8(g); g = revertclass(g); elseif strcmp(classout,'fltpoint') return else error('undefine class for the output image') end
一般,當濾波器較小時,在計算上空間濾波要比頻率域濾波更有效率,可是濾波器較大時,使用FFT算法的濾波處理比空間實現快。blog
將空間濾波器變換爲頻率域濾波器須要用freqz2函數。好比下面這個例子能夠比較空間濾波和頻率域濾波(sobel濾波器和其對應的頻率域濾波器):ci
這裏構建的濾波器相似於高通濾波器,它在變換的中心位置是0,其餘位置爲1,當創建乘積H(u,v)*F(u,v)時,該濾波器將抑制F(u,v)的直流項而經過其餘因此項。直流項決定圖像的平均灰度,所以將其置0會把輸出圖像的平均灰度減少爲0。所以,圖像會變得更暗。上溯例子的代碼以下:it
%空間濾波和頻域濾波的比較 f=imread('G:\數字圖像處理(岡薩雷斯)\DIP3E_CH04_Original_Images\DIP3E_Original_Images_CH04\Fig0438(a)(bld_600by600).tif'); subplot(231);imshow(f);title('原圖') f = im2double(f); F = fft2(f); S = fftshift(log(1 + abs(F))); %取傅里葉譜,而後進行對數變換加強細節,最後將頻域中心轉移到矩陣中心 subplot(232);imshow(S,[]);title('傅里葉譜'); h = fspecial('sobel')'; %空間域sobel濾波器 PQ = paddedsize(size(f)); H = freqz2(h,PQ(1),PQ(2)); %轉換爲頻域濾波器 H1 = ifftshift(H); %用於重排數據,使得原點位於頻率矩形左上角 subplot(233);imshow(abs(H),[]);title('濾波器的圖像顯示'); subplot(234);imshow(abs(H1),[]);title('反中心化濾波器的圖像顯示'); subplot(235);freqz2(h); title('頻率域濾波器的絕對值的三維透視圖'); %freqz2被寫成沒有輸出參量的形式,顯示爲三維透視圖 h1=ifftshift(h); subplot(236);freqz2(h1);title('反中心化的同一濾波器的三維透視圖'); figure; gs = imfilter(f,h); %空間域濾波 subplot(221);imshow(gs,[]);title('空間濾波結果'); gf = dftfilt(f,H1); %頻域濾波 subplot(222);imshow(gf,[]);title('頻率域濾波'); subplot(223);imshow(abs(gs),[]);title('空間結果的絕對值') subplot(224);imshow(abs(gf),[]);title('頻率濾波結果的絕對值(頻譜)') figure; subplot(121);imshow(abs(gs)>0.2*abs(max(gs(:))));title('閾值處理的結果1'); %閾值處理,只顯示比gs、gf的最大值的20%的邊緣 subplot(122);imshow(abs(gf)>0.2*abs(max(gf(:)))); title('閾值處理結果2')
三維線框圖和表面圖對於觀察二維濾波器頗有做用,繪製大小爲M*N的二維函數H的最簡單方法是使用mesh函數,能夠每隔k個點進行繪製:
mesh(H(1:k:end,1:k:end))
matlab默認繪出彩色網格圖,用colormap([0 0 0])將線框圖設置爲黑色。默認的還自帶網格和座標軸,使用grid off關閉網格,grid on打開網格,axis on打開座標軸,axis off關閉座標軸。還能夠設置觀察點的位置,view(az,el),az和el分別表明方位角和仰角。用[az,el]=view能夠查看當前的幾何視圖。
有時候須要繪製成表面圖而不是線框圖,函數surf有這個功能,語法爲surf(f);這中跟mash差很少,知識網格中的四邊形會被彩色填充(小面描影),用colormap(gray)能夠將彩色轉換爲灰色,用shading interp能夠去掉網格線。簡單的例子(高斯低通濾波器)以下:
具體代碼以下:
%線框圖,高斯低通濾波器 圖3.15 H = fftshift(lpfilter('gaussian',500,500,50)); mesh(double(H(1:10:500,1:10:500))); grid off axis off %colormap([0 0 0]); %將線框圖設置爲黑色 figure; H = fftshift(lpfilter('gaussian',500,500,50)); surf(double(H(1:10:500,1:10:500))); %表面圖 grid off %去掉網格 axis off %去掉座標軸 %colormap(gray) %轉換爲灰色 shading interp %平滑小面描影並去掉網格線 [x,y] = meshgrid(-2:0.1:2,-2:0.1:2); z = x.*exp(-x.^2-y.^2); %一個函數的表面圖。 figure; surf(z); grid off axis off shading interp