应用Matlab对图像信号进行频谱分析及滤波
8页1、应用Matlab对图像信号进行频谱分析及滤波实验目的1. 巩固所学的数字信号处理理论知识,理解信号的采集、处理、传输、显示和存储过程;2. 综合运用专业及基础知识,解决实际工程技术问题的能力;3. 学习资料的收集与整理,学会撰写课程设计报告。实验环境1. 微型电子计算机(PC);2. 安装Windows 10操作系统,MATLAB7.0,Formatfactory,绘画板等开发工具。实验原理 在Matlab软件平台下,读取和显示彩色图像数据的相关函数和调用方法如下: 实验内容和任务要求1. 选取一张彩色图像(注意不能出现雷同,否则记为0分),提取图像的灰度值,并显示出灰度图像。2. 在图像中增加正弦噪声信号(自己设置几个频率的正弦信号),显示出加入噪声信号后的灰度图像。3. 给定滤波器的性能指标,分别设计FIR和IIR数字滤波器,并画出滤波器的幅频响应曲线。4. 用自己设计的滤波器对含噪声图像信号进行滤波,显示出滤波后的灰度图像。5. 对原始灰度图像、加入噪声信号的灰度图像和滤波后的灰度图像进行频谱分析和对比,分析信号的变化。实验分析本实验要求用Matlab软件完成对图像信息的处理。对
2、于任务1,这里采用了一张jpg格式的张学友新专辑醒着做梦的封面图片,保存在Matlab的work文件夹下。采用imread()函数读取,并利用rgb2gray()函数将其转化为二维的灰度图像(原始的数据类型是unit8型,需要将其转化为可用于计算的double类型),并利用imshow()函数将其显示出来;对于任务2,在加入噪声前,需要先将二维数据利用循环嵌套语句转化为一维数据,然后加入三个高频噪声,再利用循环嵌套语句转化为二维的数据,利用imshow()函数显示出来;对于任务3,这里分别设计了满足一定指标的IIR低通滤波器(巴特沃斯)和FIR低通滤波器(哈明窗)并对其相关指标进行了分析。对于任务4,利用任务3中设计好的两个滤波器分别对加噪后的灰度图像进行滤波(filter()函数),并分别显示滤波后的灰度图像;对于任务5,利用快速傅里叶变换算法(FFT)对各阶段数据分别进行频谱分析,并将它们的频谱绘制在同一张图上作为对比。Matlab代码clc;close all;clear all;%图像的读取以及转换x=imread(hh.jpg);%读取jpg图像x1=rgb2gray(x);
3、%生成M*N的灰度图像矩阵M,N=size(x1);%求图像规模%生成原始序列并求频率响应x2=im2double(x1);x3=zeros(1,M*N);%初始化for i=1:M for j=1:N x3(N*(i-1)+j)=x2(i,j); endend %将M*N维矩阵变成1维矩阵fs=1000;%扫描频率1kHzT=1/fs; %扫描时间间隔L=length(x3);%计算序列长度n=0:L-1;Xk3=fft(x3);%快速傅里叶变换Xf3=fftshift(Xk3);%中心对称变换f=(n/L-1/2)*fs;%横坐标变幻%生成带有噪声的序列并求频率响应fz1=356;fz2=383;fz3=427;%三个噪声频率xz=0.4*sin(2*pi*fz1*n*T)+0.7*sin(2*pi*fz2*n*T)+0.5*sin(2*pi*fz3*n*T);%噪声序列x4=x3+xz;%加入噪声的序列x5=zeros(M,N);for i=1:M for j=1:N x5(i,j)=x4(N*(i-1)+j); endend %一维变M*N矩阵Xk4=fft(x4);Xf4=f
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