Matlab特定頻率噪聲濾波課設(shè)報(bào)告模板

1、目 錄1緒論22.方案設(shè)計(jì)32.1設(shè)計(jì)思路：32.2總體設(shè)計(jì)方案32.3設(shè)計(jì)原理32.3.1 DFT32.3.2濾波器設(shè)計(jì)43.程序設(shè)計(jì)53.1程序流程圖53.2讀取圖像53.3加入特定頻率的噪聲63.4頻域?yàn)V波73.5 GUI界面設(shè)計(jì)84測(cè)試及分析94.1測(cè)試結(jié)果94.1結(jié)果分析95小結(jié)106參考文獻(xiàn)11附錄121緒論數(shù)字圖像處理應(yīng)用Matlab軟件解決圖像處理中的問(wèn)題、難題，節(jié)省圖像處理工作的時(shí)間，大大提高了圖像處理的效率。目前數(shù)字圖像處理科學(xué)已成為各領(lǐng)域中各學(xué)科學(xué)習(xí)和研究的對(duì)象。隨著信息高速公路、數(shù)字地球概念的提出以及Internet的廣泛應(yīng)用，圖像處理技術(shù)的需求與日俱增，圖像處理科學(xué)無(wú)

2、論是在理論上還是實(shí)踐上都存在著巨大的潛力。在圖像處理的過(guò)程中,消除圖像的噪聲干擾是一個(gè)非常重要的問(wèn)題。一般濾除噪聲的方法有兩種：空間域?yàn)V波和頻域?yàn)V波?？沼?yàn)V波是在圖像空間中借助模板對(duì)圖像進(jìn)行領(lǐng)域操作，處理圖像每一個(gè)像素的取值都是根據(jù)模板對(duì)輸入像素相應(yīng)領(lǐng)域內(nèi)的像素值進(jìn)行計(jì)算得到的。空域?yàn)V波基本上是讓圖像在頻域空間內(nèi)某個(gè)范圍的分量受到抑制，同時(shí)保證其他分量不變，從而改變輸出圖像的頻率分布，達(dá)到增強(qiáng)圖像的目的。頻域?yàn)V波是圖像經(jīng)傅里葉變換以后，邊緣和其他尖銳變化（如噪音）在圖像的灰度級(jí)中主要處于傅里葉變換的高頻部分。因此，可以通過(guò)圖像和噪聲的頻率差別濾除噪聲。本次設(shè)計(jì)要求濾除特定頻率的噪聲，因此采用頻

3、域?yàn)V波方式中的巴特沃斯帶阻濾波器。關(guān)鍵字：數(shù)字圖像處理，matlab，特定頻率的噪聲，頻域，巴特沃斯帶通濾波2.方案設(shè)計(jì)2.1設(shè)計(jì)思路：1. 讀取一幅灰度圖像2. 加入特定頻率的噪聲3. 帶通濾波濾波2.2總體設(shè)計(jì)方案濾波圖像原圖噪聲圖像噪聲圖2.2總體設(shè)計(jì)方案流程圖2.3設(shè)計(jì)原理2.3.1 DFT離散傅里葉變換（Discrete Fourier Transform，縮寫為DFT），是傅里葉變換在時(shí)域和頻域上都呈離散的形式，將信號(hào)的時(shí)域采樣變換為其DTFT的頻域采樣。在形式上，變換兩端（時(shí)域和頻域上）的序列是有限長(zhǎng)的，而實(shí)際上這兩組序列都應(yīng)當(dāng)被認(rèn)為是離散周期信號(hào)的主值序列。即使對(duì)有限長(zhǎng)的離散信

4、號(hào)作DFT，也應(yīng)當(dāng)將其看作其周期延拓的變換。在實(shí)際應(yīng)用中通常采用快速傅里葉變換計(jì)算DFT。下面給出離散傅里葉變換的變換對(duì)：(1)對(duì)于N點(diǎn)序列 0n<N，它的離散傅里葉變換（DFT）為: 其中 是自然對(duì)數(shù)的底數(shù)， 是虛數(shù)單位。通常以符號(hào)F表示這一變換，即(2)離散傅里葉變換的逆變換（IDFT）為： 可以記為： 實(shí)際上，DFT和IDFT變換式中和式前面的歸一化系數(shù)并不重要。在上面的定義中，DFT和IDFT前的系數(shù)分別為1 和1/N。有時(shí)會(huì)將這兩個(gè)系數(shù)都改成。2.3.2濾波器設(shè)計(jì)n階 Butterworth 帶阻濾波器的傳遞函數(shù)為： 其中W是阻帶的寬度，D0是阻帶的中心半徑。帶阻濾波就是阻止特

5、定范圍的頻率的信號(hào)通過(guò)，而允許其他范圍的信號(hào)通過(guò)。在徑向?qū)ΨQ的濾波器的情況下，這種濾波器可以由一個(gè)剖面完全確定。在點(diǎn)（u0，v0）處的一個(gè)圓形鄰域上產(chǎn)生的帶阻濾波器是用高通濾波器的平移實(shí)現(xiàn)的。獲取圖像的頻域圖像，使用Matlab函數(shù)觀察干擾噪聲的頻率成分，找出所有的干擾分量，由于干擾分量在大致在一個(gè)圓上，所以可以用一個(gè)頻譜特性為一個(gè)圓的帶阻濾波器來(lái)濾除干擾分量。濾波完成后將頻域圖像實(shí)施逆變換，即可顯示處理后的圖像。3.程序設(shè)計(jì)3.1程序流程圖開(kāi)始Imread()讀取原圖Rgb2gray()轉(zhuǎn)換為灰度圖像Imshow()顯示灰度圖像及其頻譜 加噪聲Imshow()顯示加噪后圖像及頻譜 帶阻濾波I

6、mshow()顯示濾波后圖像及頻譜結(jié)束圖3.1程序流程圖3.2讀取圖像%/讀原圖并顯示/A=imread('1.jpg');I=rgb2gray(A);figure(1),imshow(I);title('原圖');%/顯示原圖頻譜/J=fftshift(fft2(I);figure(2),imshow(log(abs(J),8 20);title('原圖頻譜');A=imread('1.jpg')讀取RGB圖像；I=rgb2gray(A)轉(zhuǎn)換為灰度圖像；J=fftshift(fft2(I)對(duì)灰度圖像進(jìn)行FFT變換，并把求得頻譜低

7、頻移至中心。 圖3.2(a)灰度圖像 圖3.2(b)灰度圖像頻譜3.3加入特定頻率的噪聲%/加正弦噪聲/m,n=size(I);s=size(I);x,y=meshgrid(1:s(1),1:s(2);p=sin(10*x/5+10*y/20)+1;f=(im2double(I)+p/2)/2;f=uint8(f*256);figure(3),%顯示加噪聲的圖像imshow(f);title('加噪圖像');%/顯示加噪后頻譜/K=fftshift(fft2(f);figure(4),%顯示加噪圖像頻譜imshow(log(abs(K),8 20);title('加噪后

8、頻譜');s=size(I)獲取原圖的維度；sin(10*x/5+10*y/5)加入正弦噪聲；im2double(I)將原圖像矩陣轉(zhuǎn)換為0,1之間的double型。 圖3.2(a)加噪圖像 圖3.2(b)加噪圖像頻譜3.4頻域?yàn)V波%/n階巴特沃斯濾波/k=fft2(f);g=fftshift(k);N1,N2=size(g);W=10; %阻帶帶寬n=2;d0=115; %阻帶中心頻率n1=round(N1/2);n2=round(N2/2);for i=1:N1 for j=1:N2 d=sqrt(i-n1)2+(j-n2)2); h=1/(1+(d*W)/(d2-d02)(2*n)

9、;% y(i,j)=h*g(i,j); endendy=ifftshift(y);E1=ifft2(y);E2=uint8(real(E1);figure(5),imshow(E2);title('濾波后圖像');%/濾波頻譜/J=fftshift(fft2(E2);figure(6),imshow(log(abs(J),8 20);title('濾波后頻譜');k=fft2(f)將加噪聲圖像進(jìn)行2維fft運(yùn)算；N1,N2=size(g)獲取頻譜維度；W阻帶帶寬；n=2階數(shù)為2階；d0=115阻帶中心頻率為115；round()取整；濾波函數(shù)h=1/(1+(d*

10、W)/(d2-d02)(2*n)；y=ifftshift(y);E1=ifft2(y)E2=uint8(real(E1)進(jìn)行反變換。 圖3.4(a)濾波后圖像 圖3.4(b)濾波后圖像頻譜3.5 GUI界面設(shè)計(jì)圖3.5GUI界面 Matlab使用GUI圖形用戶界面，提供良好的人機(jī)交互環(huán)境。4測(cè)試及分析4.1測(cè)試結(jié)果圖4.1程序運(yùn)行結(jié)果4.1結(jié)果分析對(duì)比原圖頻譜和加噪后頻譜可以看出，正弦噪聲頻譜是位于同一個(gè)圓上的兩個(gè)點(diǎn)；再對(duì)比圖像可以看到圖片上增加了細(xì)小的網(wǎng)格線。對(duì)比加噪頻譜和還原頻譜可以看出，帶通濾波器將噪聲頻譜基本上濾除了；再對(duì)比圖像可以看出圖像大部分網(wǎng)格線被去除了。實(shí)驗(yàn)結(jié)果基本達(dá)到設(shè)計(jì)要求

11、，設(shè)計(jì)成功。5小結(jié)通過(guò)這一周的數(shù)字圖像課程設(shè)計(jì)，我不僅加深了對(duì)數(shù)字圖像處理的理解，還掌握了一些基本的Matlab編程知識(shí)。在剛我有些開(kāi)始設(shè)計(jì)時(shí)，我有些迷茫，在逐步的深入方面學(xué)習(xí)后，我慢慢的對(duì)Matlab的學(xué)習(xí)產(chǎn)生了興趣。在課設(shè)過(guò)程中，我不僅對(duì)課本的基本知識(shí)有了更深一步的理解，同時(shí)對(duì)其他方面的知識(shí)有所了解，特別是對(duì)Matlab軟件的應(yīng)用有了初步的掌握，課程設(shè)計(jì)給了我能自己鍛煉運(yùn)用Matlab軟件的平臺(tái)。作為一個(gè)應(yīng)用軟件，學(xué)好Matlab的關(guān)鍵就是在實(shí)踐中不斷積累，勤加練習(xí)，對(duì)于所學(xué)的程序要弄明白，真正理解每一步的操作原理。在這次課設(shè)中，我明白了光學(xué)習(xí)課本的知識(shí)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，只有將理論與實(shí)踐相結(jié)合

12、，才能對(duì)所學(xué)的知識(shí)有更全面的掌握。設(shè)計(jì)過(guò)程中，我們遇到了很多問(wèn)題，主要是編程上的問(wèn)題。網(wǎng)上和書上關(guān)于如何加入特定頻率的噪聲的資料非常少。借閱了好多matlab圖像處理的書收獲也很小。后來(lái)參考外國(guó)網(wǎng)站上的資料才好不容易實(shí)現(xiàn)了特定頻率正弦噪聲的添加。根據(jù)我們的設(shè)計(jì)修改程序，結(jié)果出來(lái)了，還算理想。至于巴特沃斯帶通濾波器的設(shè)計(jì)，我翻閱了大量資料，上網(wǎng)，去圖書館，還參考了老師上課時(shí)的課件，最終還是得到了巴特沃斯帶通濾波器的程序。實(shí)踐出真知，通過(guò)這次課程設(shè)計(jì)，我們進(jìn)一步了解了數(shù)字圖像處理基本理論，初步掌握了數(shù)字圖像頻域處理方法，進(jìn)一步了解并掌握了MATLAB的圖像處理技術(shù)。這次課程設(shè)計(jì)，讓我們體會(huì)到了致知

13、于行的真正含義。我們還懂得了，完成一項(xiàng)工作，光靠一個(gè)人的努力是不夠的，明白了合作的重要性?？傊?，這次課程設(shè)計(jì)對(duì)我們的啟發(fā)很深，對(duì)我們以后走上工作崗位有實(shí)踐意義。6參考文獻(xiàn)1 岡薩雷斯著.數(shù)字圖像處理(第三版).北京：電子工業(yè)出版社，20102 楊杰 李慶著.數(shù)字圖像處理及MATLAB實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)與實(shí)驗(yàn)指導(dǎo).北京：電子工業(yè)出版社，20103 蘇金明 王永利著.MATLAB圖形圖像. 北京：電子工業(yè)出版社，20054 朱習(xí)軍 隋思漣等著.MATLAB在信號(hào)與圖像處理中的應(yīng)用. 北京：電子工業(yè)出版社，20095 張兆禮 現(xiàn)代圖像處理技術(shù)及Matlab實(shí)現(xiàn).北京：人民郵電出版社，2010附錄%/讀原圖并顯

14、示/A=imread('1.jpg');I=rgb2gray(A);figure(1),imshow(I);title('原圖');%/顯示原圖頻譜/J=fftshift(fft2(I);figure(2),imshow(log(abs(J),8 20);title('原圖頻譜');%/加正弦噪聲/m,n=size(I);s=size(I);x,y=meshgrid(1:s(1),1:s(2);p=sin(10*x/5+10*y/5)+1;f=(im2double(I)+p/2)/2;f=uint8(f*256);figure(3),%顯示加噪聲的圖像imshow(f);title('加噪圖像');%/顯示加噪后頻譜/K=fftshift(fft2(f);figure(4),%顯示加噪圖像頻譜imshow(log(abs(K),8 20);title('加噪后頻譜');%/n階巴特沃斯濾波/k=fft2(f);g=fftshift(k);N1,N2=size(g);W=10; %阻帶帶寬n=2;d0=115; %阻帶中心頻率n1=round(N1/2);n2=round(N2/2);for i=1:N1 for j=1:N2 d=sqrt(i-n1)2+(j