第十讲 图像处理.pptVIP

上图：傅立叶变换的取样很粗，且零频率系数不像传统的那样显示在图像中心，而是显示在左上角。为获得傅立叶变换较精细的取样，采用补零的方法。3.补零和计算f的傅立叶变换F=fft2(f,256,256);F2=log(abs(F));figure,imshow(F2,[-15],InitialMagnification,fit);colormap(jet);colorbar第61页，共91页，星期日，2025年，2月5日4.将零频系数移动到图像中心F=fft2(f,256,256);F2=fftshift(F);figure,imshow(log(abs(F2)),[-15],InitialMagnification,fit);colormap(jet);colorbar第62页，共91页，星期日，2025年，2月5日傅立叶变换的应用：线性滤波器的频率响应线性滤波器的脉冲响应的傅立叶变换给出该滤波器的频率响应。freqz2计算和显示滤波器的频率响应。例：显示高斯滤波器的频率响应h=fspecial(gaussian);freqz2(h)第63页，共91页，星期日，2025年，2月5日傅立叶变换的应用：快速卷积两个空域函数卷积的傅立叶变换等于这两个函数傅立叶变换的乘积。例：A=magic(3);B=ones(3);A(8,8)=0;B(8,8)=0;C=ifft2(fft2(A).*fft2(B));C=C(1:5,1:5);C=real(C)第64页，共91页，星期日，2025年，2月5日7.5.2图像的缩放和旋转B=imresize(A,m,method)B=imresize(A,[mrowsncols],method)I=imread(circuit.tif);J=imresize(I,1.25);imshow(I)figure,imshow(J)I=imread(circuit.tif);J=imresize(I,[100150],bilinear);imshow(I)figure,imshow(J)第29页，共91页，星期日，2025年，2月5日7.5.2图像的缩放和旋转B=imrotate(A,angle,method,’crop’)I=imread(circuit.tif);J=imrotate(I,35,bilinear);imshow(I)figure,imshow(J)如果：J=imrotate(I,35,‘bilinear’，’crop’);结果的区别？第30页，共91页，星期日，2025年，2月5日7.5.3图像的剪裁B=imcrop(A)B=imcrop(X，map)用户可以用鼠标选取区域，也可以在函数中定义图像的矩形区域参数I=imread(circuit.tif);J=imcrop(I);figure,imshow(J)上面剪切图像J也可以用：J=imcrop(I,[604010090]);其中位置矢量表示为：[xminyminwidthheight].第31页，共91页，星期日，2025年，2月5日7.5.4图像的一般几何变换B=imtransform(A,TFORM,INTERP)它根据变换结构（TFORM）变换二维图像A，变换结构TFORM是由maketform函数或cp2tform函数返回的，INTERP可以取’nearest’,‘bilinear’(默认值)或’bicubic’第32页，共91页，星期日，2025年，2月5日7.5.4图像的一般几何变换B=imtransform(A,TFORM,INTERP)I=imread(cameraman.tif);tform=maketform(affine,[100;0.510;001]);J=imtransform(I,tform);imshow(J),figure,imshow(J)第33页，共91页，星期日，2025年，2月5日7.6图像的线性滤波滤波是一种图像修正或增强技术。可以突出图像的某些特征，也可以删除另一些特征。图像滤波的本质是一种邻域操作，输出图像的任一个像素值都是通过输入图像对应的像素邻域内的像素值利用一定的算法得到的。图像的线性滤波就是输出图像任一个像素