matlab低通滤波器库函数代码_频域低通滤波器(MATLAB 含代码)
在频谱中低频主要对应图像在平滑区域的总体灰度级分布,而高频对应图像的细节部分,如边缘和噪声。因此图像平滑可以通过衰减图像频谱中的高频部分来实现,这就建立了空间域图像平滑和频域低通滤波之间的对应关系。
理论基础
最容易想到的衰减高频成分方法是在一个称为‘截止频率’的位置截断所有的高频成分,将图像频谱中所有高于这一截止的频谱 成分设为0,低于截止频率的成分设为保持不变。能够达到这种效果的滤波器我们称之为理想低通滤波器。如果图像的宽度为 M,高度为N,那么理想的低通频域滤波器可以形式化的描述为
其中D0表示理想低通滤波器的截止频率,滤波器的频率域原点在频谱图像的中心处,在以截止频率为半径的圆形区域 之内的滤镜元素值全部为1,而该圆之外的滤镜元素值全部为0.理想低通滤波器的频率特性在截止频率处十分陡峭,无法用硬件实现,这也是我们称之为理想的原因,但其软件编程的模拟实现较为简单。
理想低通滤波器可以在一定程度上去除图像噪声,但由此带来的图像边缘和细节的模糊效应也比较明显,其滤波之后的处理效果比较类似于平均模板的平均平滑,实际上,理想低通滤波器是一个与频谱图像同样尺寸的二维矩阵,通过将矩阵中对应较高频率的部分设为0,较低频率的部分设为1,可在与频谱图像相乘后有效去除频谱的高频部分,其中0和1的交界处即对应滤波器的截止频率。
我们用imidealflpf 函数可以得到截止频率为freq的理想低通滤波器。代码如下:
function out=imidealflpf(I, freq)
%imidealflpf 函数 构造理想的频域低通滤波其
%I参
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