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实验七医学图像频域滤波与图像复原
实验目的:
1.熟悉医学图像离散傅里叶变化的原理和方法;
2.掌握医学图像频域滤波的原理;
3.掌握使用Matlab中的函数实现医学图像进行频域滤波的方法;
4.掌握使用Matlab中的图像退化与复原的方法;
实验内容:
一、医学图像频域滤波方法与实现
使用imnoise给图像BMRI1_24bit.bmp添加概率为0.2的椒盐噪声,对原图
像和加噪声后的图像进行傅氏变换并显示变换后的移中频谱图,然后分别使用
Butterworth低、高通滤波器对噪声图像进行低通和高通滤波,显示D为5,10,
0
20,40时的滤波效果图,并说明存两种滤波效果中所存在的差异及原因。
答:
f=imread(BMRI1_24bit.bmp);
f=rgb2gray(f);
g=imnoise(f,saltpepper,0.2);
f=double(f);
g=double(g);
F1=fft2(f);
F2=fft2(g);
FC1=fftshift(F1);
FC2=fftshift(F2);
f=ifft2(F1);
g=ifft2(F2);
imshow(uint8(f));title(逆变换后原图像);
figure,imshow(uint8(g));title(逆变换后的椒盐噪声原图像);
figure,imshow(F1);title(原图像的傅氏变换);
figure,imshow(F2);title(椒盐噪声原图像的傅氏变换);
figure,imshow(log(1+abs(FC1)),[]);title(原图像的移中频谱图);
figure,imshow(log(1+abs(FC2)),[]);title(椒盐噪声原图像的移中
频谱图);
Butterworth低通滤波器
Butterworthd.m
functionButterworthd(I)
I=rgb2gray(I);
[M,N]=size(I);
m=fix(M/2);n=fix(N/2);%形容图像的中心点
nn=3;%三阶
prompt={IuputFilterCutoff(d0):};
defans={5};
i=inputdlg(prompt,input,1,defans);
d0=str2num(i{1});
%d0=5;
%fork=1:4
F=fft2(I);
FC=fftshift(F);
fori=1:M
forj=1:N
d=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);
h=1/(1+(d/d0)^(2*nn));
FC(i,j)=h*FC(i,j);
end
end
F=ifftshift(FC);
I=ifft2(F);
I=uint8(real(I));%real提取它的实部
figure,imshow(I);
title([低通d0=,num2str(d0)]);
%d0=d0*2;
%end
f=imread(BMRI1_24bit.bmp);
g=imnoise(f,saltpepper,0.2);
Butterworthd(g);
Butterworth高通滤波器
Butterworthg.m
functionButterworthg(I)
I=rgb2gray(I);
[M,N]=size(I);
m=fix(M/2);n=fi
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