MATLAB 同态滤波 程序
改进后的同态滤波图像处理技术中的应用
（a1－a2）*（exp（－c*（D＾2） ／ （2*（D0＾2））））＋a2，D0 主 要 与 照 射 分 量 和 反
射分量对应的频谱幅度对比度有关， 在 MATLAB 下获取遥 感 图 像 的
频谱分析图，得出它的频谱主要在 130~220 之间。 滤波后的图像与原
始图像相比影像清晰度有了明显的改善，道路的边界比原始图像更加
该同态滤波函数作为滤波器进行滤波后, 能够在保留低频分量 aI（u，v）
的 同 时 ，对 高 频 项 bH（u，v）R（u，v）进 行 增 强 ，从 而 使 图 像 边 缘 的 轮 廓
更加清晰，有助于表现出图像中暗处的细节。 最后，再对经过同态滤波
后的图像进行傅里叶反变换，得到：
-1
g（x，y）=F （Gg （u，v））＝i′（x，y）＋r′（x，y）
传统教育中教与学是脱离的，如果在项目研究过程中将一小部分 专业基础较好，分析能力较强或兴趣大的学生带入进来，将项目进行 分隔分配，一方面学生参与了项目的整个研究过程同时这些学生在学 习过程中也能够起到带头作用和协助教师完成教学工作。
当前是技术发展的高速阶段， 随着网络和微计算机技术的成熟， 新的控制技术不断涌现，做为高职院校教育工作者，尽我们所能的将 各种先进的技术教授给学生是我们的责任，希望通过不断的努力，逐步 的在高职教学中开展现场总线技术的讲授工作并取得一定效果。 科
＝［a＋bH（u，v）］［I（u，v）＋R（u，v）］
＝aI（u，v）+aR（u，v）+bH（u，v）I（u，v）+bH（u，v）R（u，v） （1-3）
由 式 （1-3）可 知 ：a 是 调 整 低 频 分 量 的 系 数 ，即 调 整 入 射 分 量 （调
MatLab代码大全
图像获取2.3.2 二维连续傅里叶变换例2.2figure(1); %建立图形窗口1[u,v] = meshgrid(-1:0.01:1); %生成二维频域网格F1 = abs(sinc(u.*pi));F2 = abs(sinc(v.*pi));F=F1.*F2; %计算幅度频谱F=|F(u,v)|surf(u,v,F); %显示幅度频谱，如图2.3(b)shading interp; %平滑三维曲面上的小格axis off; %关闭坐标系figure(2); %建立图形窗口2F1=histeq(F); %扩展F的对比度以增强视觉效果imshow(F1); %用图像来显示幅度频谱，如图2.3(c)图像变换3.4.4 二维FFT的MATLAB实现例3.2 简单图像及其傅里叶变换MA TLAB程序：%建立简单图像d并显示之d = zeros(32,32); %图像大小32⨯32d(13:20,13:20) = 1; %中心白色方块大小为8⨯8figure(1); %建立图形窗口1imshow(d,'notruesize')；%显示图像d如图3.5(a)所示%计算傅里叶变换并显示之D = fft2(d); %计算图像d的傅里叶变换，fft2(d) = fft(fft(d).').'figure(2); %建立图形窗口2imshow(abs(D),[-1 5],'notruesize'); %显示图像d的傅里叶变换谱如3.5(b)所示例3.3 MA TLAB图像及其傅里叶变换谱MA TLAB程序：figure(1);load imdemos saturn2; %装入MA TLAB图像saturn2imshow(saturn2); %显示图像saturn2如图3.6(a)所示figure(2);S= fftshift(fft2(saturn2)); %计算傅里叶变换并移位imshow(log(abs(S)),[ ]); %显示傅里叶变换谱如3.6(b)所示例3.4 真彩图像及其傅里叶变换谱MA TLAB程序：figure(1);A=imread('image1.jpg'); %装入真彩图像，见图1.1(b)B=rgb2gray(A); %将真彩图像转换为灰度图像imshow(B); %显示灰度图像如图3.7(a)所示C=fftshift(fft2(B)); %计算傅里叶变换并移位figure(2);imshow(log(abs(C)),[ ]); %显示傅里叶变换谱如3.7(b)所示3.5.4 离散余弦变换的MATLAB 实现例3.5 计算并显示真彩图像余弦变换的MA TLAB 程序如下：RGB=imread('image2.jpg'); %装入真彩图像figure(1);imshow(RGB); %显示彩色图像GRAY=rgb2gray(RGB); %将真彩图像转换为灰度图像figure(2);imshow(GRA Y); %显示灰度图像如图3.10(a)所示DCT=dct2(GRA Y); %进行余弦变换figure(3);imshow(log(abs(DCT)),[ ]); %显示余弦变换如图3.10(b)所示。
基于Matlab的同态滤波器设计
基于Matlab的同态滤波器的设计摘要：同态信号处理也称为同态滤波，实现将卷积关系和乘积关系变换为求和关系的分离处理。
将非线性信号处理变为线性信号处理的过程。
语音信号x(n)可视为声门激励信息u(n)及声道响应脉冲响应h(n)的卷积:x(n)=u(n)*h(n)。
通过处理可将语音信号的声门激励信息及声道响应信息分离开来，从而求得声道共振特征和基音周期。
关键字语音信号同态处理Abstruct：Speech signal analysis is a speech signal processing of premiseand foundation, only the parameter analysis that can mean the essence characteristic of the speech signal, only in this way can we make use of the processings to comunicatinate efficiently, that these parameters carry on the essence characteristic of the speech signal, besides the high and low of the sound quality and speech understanding rate of the speech synthesis, also all be decided by the accuracy and precision of the speech signal analysis .Keywords：speech signal analysis引言语音信号分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可表示语音信号本质特征的参数，才有可能利用这些参数进行高效的语音通信，语音合成和语音识别等处理，况且语音合成的音质好坏和语音识别率的高低，也都取决于对语音信号分析的准确性和精确性。
matlab同态滤波课程设计
matlab同态滤波课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解同态滤波的原理和数学背景；2. 学生能掌握利用MATLAB进行同态滤波的编程步骤和方法；3. 学生能描述同态滤波在图像处理中的应用场景和效果。
技能目标：1. 学生能运用MATLAB实现同态滤波算法，并对给定的图像进行增强处理；2. 学生能通过分析滤波结果，调整滤波参数，优化图像处理效果；3. 学生能撰写实验报告，总结同态滤波的原理和实验过程。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对图像处理技术的兴趣，激发学习探究的热情；2. 学生树立正确的科学态度，认识到理论与实践相结合的重要性；3. 学生培养团队协作精神，学会在实验过程中相互交流、分享经验。
课程性质：本课程为高年级选修课程，旨在让学生掌握图像处理领域的基本方法和MATLAB编程技巧。
学生特点：学生具备一定的数学基础和编程能力，对图像处理有一定了解，但对同态滤波技术尚陌生。
教学要求：结合学生特点，采用理论讲解与实验操作相结合的方式，注重培养学生的实际操作能力和问题解决能力。
通过本课程的学习，使学生能够将同态滤波应用于实际图像处理任务中，提高图像质量。
二、教学内容1. 同态滤波原理介绍：包括同态滤波的定义、数学模型和基本原理，以及其在图像处理中的作用和优势。
相关教材章节：第三章“图像增强”，第5节“同态滤波器”。
2. MATLAB编程基础：回顾MATLAB的基本操作、矩阵运算和图像处理工具箱的使用。
相关教材章节：第二章“MATLAB编程基础”。
3. 同态滤波MATLAB实现：详细讲解同态滤波的编程步骤，包括图像读取、预处理、滤波器设计、滤波处理和结果展示。
相关教材章节：第三章“图像增强”，第5节“同态滤波器”实例。
4. 实验与演示：选取具有代表性的图像处理案例，进行同态滤波实验，分析不同参数对滤波效果的影响。
相关教材章节：第三章“图像增强”，第6节“实验与演示”。
5. 滤波效果评估与优化：介绍评估滤波效果的方法，指导学生通过调整滤波参数，优化滤波效果。
MATLAB-同态滤波-程序
close all; %关闭全部在运行的窗口I=imread('sub8b.tif');I=im2double(I); %转换数据类型K(:,:,1)=medfilt2(I(:,:,1));K(:,:,2)=medfilt2(I(:,:,2));K(:,:,3)=medfilt2(I(:,:,3));figure,imshow(uint8(K));title('原始图像');bg32=blockproc(K(:,:,1),[32,32],@Min_V al);%估计图像背景的照度，通过取32x32大小图像块中最小值做图像背景的照度figure,surf(bg32); %显示背景图像的三维表现title('背景图像取样后的三位表现');bg256=imresize(bg32,[1098,1082],'bicubic'); %调整图像大小figure,imshow(bg256);%将粗略估计的背景矩阵扩展成与原始图像大小相同的矩阵，这是通过双三次插值实现的title('总体背景灰度');II(:,:,1)=K(:,:,1)-bg256;II(:,:,2)=K(:,:,2)-bg256;II(:,:,3)=K(:,:,3)-bg256;%从原始图像中减去估计出的背景图像以消去照度不均匀的影响，但使图像变暗figure,imshow(uint8(II));title('减去背景后图像');III=imadjust(II,@MAX_V al,[0,256],gamma); %通过指定图像灰度的范围，调整图像灰度%III(:,:,1)=imadjust(II(:,:,1));%III(:,:,2)=imadjust(II(:,:,2));%III(:,:,3)=imadjust(II(:,:,3));figure,imshow(uint8(III));title('灰度调整后图像');。
基于MATLAB数字滤波器的设计开题报告书定稿
[8]李海涛，邓樱. MATLAB程序设计教程［M］．北京：高等教育出版社，2002.
[9]胡广书．数字信号处理［M］．北京：清华大学出版社，2007.
[10]Ingle V K，Proakis J G. Digital Signal Processing Using MATLAB[M].New York: PWS Publishing Company, 1997.
论文题目
基于MATLAB的数字滤波器的设计
1、本选题研究的目的及意义
目前，数字信号处理理论与应用已成为一门及其重要的高新技术学科。数字信号处理技术日益成熟,广泛应用于各个领域。伴随着社会和经济的伟大变革，如今人人享有通信自由。从过去的普通电话到现在随时随地视频聊天，移动电话不再是特殊阶层使用，已成为大众日常生活的普通工具。科技带给我们生活的极大便利，可能很多人会想到计算机发挥了很大作用，但是，数字信号处理技术发挥的作用也是惊人的。如果没有这一技术的快速发展和应用，可能我们还没有那么快就可以足不出户而正常生活着。
[11]Vinay K.Ingle.《Digital Signal Processing Using MATLAB》，清华大学出版社，2003:1025-1031
5、完成措施及写作进度计划
实施方案：
1.到图书馆搜集相关资料和书籍,深刻了解数字滤波器的基本原理.
2.确定研究的方向,即确定以何种方式设计数字滤波器,并集中这个方向去探讨这个课题.
本科毕业论文（设计）
开题报告书
题目：基于MATLAB的数字滤波器的设计
系 部：信息工程学院
专业年级：通信工程2011级
同态滤波设计及实现
燕山大学课程设计说明书题目：同态滤波器设计及实现学院（系）：里仁学院年级专业：仪表10-2学号：学生姓名：指导教师：王志斌林洪彬教师职称：副教授讲师燕山大学课程设计（论文）任务书院（系）：电气工程学院基层教学单位：自动化仪表系说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。
年月日摘要在图像采集过程中,由于实际环境中成像条件的限制,造成图像的背景光照不均匀，当照度不均匀时,图像上对应照度暗的部分,其细节就较难分辨。
为了消除数字图像中的照度不均匀性（即图像增强）,本报告对数字图像的照度不均匀校正技术（即图像增强处理技术）进行了分析,分析了这些方法在计算误差上的内在原因,并在此基础上研究了基于同态滤波的数字图像照度不均匀校正技术。
该技术兼顾了数字图像的频域和空域,使得采用本方法校正后的图像既消除了不足照度的影响而又不损失图像的细节。
结果表明:经处理后的图像,局部对比度增强效果明显,较好地保持了图像的原始面貌,取得了预期的理想滤波效果。
该方法能有效恢复不均匀光照背景,为实际图像处理应用提供了有效的前期处理。
关键词：同态滤波；图像增强；光照不均匀目录摘要-----------------------------------------------------------------------------------------------------2 关键字--------------------------------------------------------------------------------------------------2 第一章MATLAB的简介及应用----------------------------------------------------------------41.1 MA TLAB简介------------------------------------------------------------------------------41.2 MA TLAB应用------------------------------------------------------------------------------4第二章同态滤波器设计原理----------------------------------------------------------------------5 第三章matlab程序----------------------------------------------------------------------------------8 第四章课程设计总结-------------------------------------------------------------------------------10 参考文献资料------------------------------------------------------------------------------------------11第一章MATLAB的简介及应用1.1 MATLAB简介MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
最新医学图像处理实验报告
(1)直方图均衡化
直方图是图像的最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况。直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化，改善图像的亮度分布状态，增强图像的视觉效果。灰度直方图是图像预处理中涉及最广泛的基本概念之一。
图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数，是一幅图像的所有象素集合的最基本的统计规律。直方图反映了图像的明暗分布规律，可以通过图像变换进行直方图调整，获得较好的视觉效果。
(3)高斯滤波
高斯滤波器的二维形式为： ，D（u，v）是距频率矩形中心的距离。 是关于中心的扩展度的度量。通过令 ，该滤波器可表示为：
其中， 是截止频率。当 时，H下降到其最大值的0.607处。
3
(1)同态滤波
同态滤波是把频率过滤和灰度变换结合起来的一种图像处理方法，它依靠图像的照度/反射率模型作为频域处理的基础，利用压缩亮度范围和增强对比度来改善图像的质量。使用这种方法可以使图像处理符合人眼对于亮度响应的非线性特性，避免了直接对图像进行傅立叶变换处理的失真。
医学图像处理实验报告
班级专业姓名学号
实验
一、实验目的
1：理解并掌握常用的图像的增强技术。
2：熟悉并掌握MATLAB图像处理工具箱的使用。
3：实践几种常用数字图像增强的方法，增强自主动手能力。
二、实验任务
对于每张图像(共三张图片)，实现3种图像增强方法。根据图像的特点，分别选用不用的图像增强算法。
三、实验内容（设计思路）
直方图均衡化是指：采用累积分布函数（CDF）变化生成一幅图像，该图像的灰度级较为均衡化，且覆盖了整个范围[0，1]，均衡化处理的结果是一幅扩展了动态范围的图像。直方图均衡化就是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。主要用途是：将一幅灰度分布集中在较窄区间，细节不够清晰的图像，修正后使图像的灰度间距增大或灰度分布均匀，令图像的细节清晰，达到图像增强的目的。
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close all; %关闭全部在运行的窗口
I=imread('sub8b.tif');
I=im2double(I); %转换数据类型
K(:,:,1)=medfilt2(I(:,:,1));
K(:,:,2)=medfilt2(I(:,:,2));
K(:,:,3)=medfilt2(I(:,:,3));
figure,imshow(uint8(K));
title('原始图像');
bg32=blockproc(K(:,:,1),[32,32],@Min_Val);
%估计图像背景的照度，通过取32x32大小图像块中最小值做图像背景的照度
figure,surf(bg32); %显示背景图像的三维表现
title('背景图像取样后的三位表现');
bg256=imresize(bg32,[1098,1082],'bicubic'); %调整图像大小
figure,imshow(bg256);
%将粗略估计的背景矩阵扩展成与原始图像大小相同的矩阵，这是通过双三次插值实现的title('总体背景灰度');
II(:,:,1)=K(:,:,1)-bg256;
II(:,:,2)=K(:,:,2)-bg256;
II(:,:,3)=K(:,:,3)-bg256;
%从原始图像中减去估计出的背景图像以消去照度不均匀的影响，但使图像变暗figure,imshow(uint8(II));
title('减去背景后图像');
III=imadjust(II,@MAX_V al,[0,256],gamma); %通过指定图像灰度的范围，调整图像灰度%III(:,:,1)=imadjust(II(:,:,1));
%III(:,:,2)=imadjust(II(:,:,2));
%III(:,:,3)=imadjust(II(:,:,3));
figure,imshow(uint8(III));
title('灰度调整后图像');。