本文介绍了傅里叶变换处理，离散余弦变换，灰度增强，图像翻转，线性变换，对数变换，直方图均衡化，直方图规定化，均值和中值滤波和低通滤波

傅里叶变换处理图像

代码：

I = imread('C:\Users\Administrator\Desktop\test\图片\3.png'); %读入图像 imshow(I); %显示图像 I1 = fft2(I); %计算2维傅里叶变换 I2 = fftshift(I1); %直流分量移至中心 figure;imshow(log(abs(I2)+1),[0,10]); %对数变换 

结果：

测试不同图像结果：

离散余弦变换

代码：

讯享网I = imread('C:\Users\Administrator\Desktop\test\图片\3.png') %读入图像 I1 = dct2(I) %做dct变换 figure;imshow(I) %显示原图像 figure;imshow(log(abs(I1)),[0,5]); %显示dct变换结果 

结果：

不同图像结果：

灰度增强

程序

x = imread('C:\Users\Administrator\Desktop\test\图片\4.png') subplot(221); imshow(x); subplot(222); imshow(x.*3); subplot(223); imshow(x.*4.5); subplot(224); imshow(x.*5); 

结果：

不同图像结果：

图像反转

程序：

讯享网x = imread('C:\Users\Administrator\Desktop\test\图片\lena.png') subplot(121); imshow(x); subplot(122); imshow(255-x); 

结果：

不同图像结果：

线性变换

程序：

x = imread('C:\Users\Administrator\Desktop\test\图片\hjh.jpg'); subplot(131); imshow(x); subplot(132); imhist(x); y = imadjust(x,[0.2,0.8],[0,1]); subplot(133); imshow(y); 

结果：

对数变换

程序：

x=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\test\图片\men.bmp'); g=fft2(double(x)); fg=abs(fftshift(g)); %幅度谱 subplot(121); imshow(fg,[]); title('傅里叶谱'); subplot(122); imshow(log(fg+1),[]); title('傅里叶频谱对数变换结果'); 

结果：

直方图均衡化

程序：

I=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\test\图片\men.bmp'); subplot(221); imshow(I); subplot(222); imhist(I); %显示图像直方图 [J,T]=histeq(I,64); %图像灰度扩展到0-255，但是只有64个灰度级 subplot(223); imshow(J); subplot(224); imhist(J); 

结果：

直方图规定化

程序：

clc;clear; h=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\test\图片\men.bmp'); subplot(321);imshow(h); subplot(322);imhist(h); g=histeq(h,256); subplot(323);imshow(g); subplot(324);imhist(g,256); r=[0.05,zeros(1,9),0.05,zeros(1,9),0.05,zeros(1,9),0.05,zeros(1,9),0.05,zeros(1,9),0.05,zeros(1,9),0.05,zeros(1,39),0.05,zeros(1,19),0.05,zeros(1,19),0.05,zeros(1,19),ones(1,80).*0.0045,ones(1,66).*0.0088]; k=histeq(h,r); subplot(325); imshow(k); subplot(326); imhist(k); 

结果：

均值和中值滤波

程序：

clc;clear;close I=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\test\图片\lena.png'); % I=I(:,:,2); %将lena图从3维转化为2维 subplot(221); imshow(I,[]); f=imnoise(I,'salt & pepper',0.04); %加噪（此处为椒盐噪声） subplot(222); imshow(f); H0=ones(3,3)/9; %3*3邻域模板 g=imfilter(f,H0); %均值滤波 subplot(223); imshow(g,[]); g2=medfilt2(f,[3,3]); %中值滤波 subplot(224); imshow(g2) 

结果：

低通滤波

程序：

clc;clear;close; %理想低通滤波 I1=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\test\图片\lena.png'); I1=I1(:,:,2); %将lena三维转二维 subplot(231); imshow(I1); xlabel('原图'); f=double(I1); %matlab不支持图像的无符号整形的计算 g=fft2(f); %傅里叶变换 g=fftshift(g); %平移至中心 [N1,N2]=size(g); %取得对象g的行数和列数 d0=68; %改变d0的值，可以观察到滤波的不同效果 n1=fix(N1/2); %fix为取整，取接近0的整数 n2=fix(N2/2); % 理想滤波器处理傅里叶图 for i=1:N1 for j=1:N2 d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2); if d<=d0 h=1; else h=0; end %计算理想低通滤波响应函数 result(i,j)=h*g(i,j); end end subplot(232); imshow(log(abs(result)+1),[0,10]); %显示傅里叶图对应的滤波器通过部分 xlabel('傅里叶频谱'); result=ifftshift(result); x2=ifft2(result); x3=uint8(real(x2)); %real为取实部 subplot(233); imshow(x3); xlabel('理想低通'); % 2阶巴特沃斯滤波器处理傅里叶图 n=2; %n为巴特沃斯阶数，此处取2阶 for i=1:N1 for j=1:N2 d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2); h=1/(1+(d/d0)^(2*n)); result(i,j)=h*g(i,j); end end subplot(234); imshow(log(abs(result)+1),[0,10]); %显示傅里叶图对应的滤波器通过部分 xlabel('傅里叶频谱'); result=ifftshift(result); x2=ifft2(result); x3=uint8(real(x2)); %real为取实部 subplot(235); imshow(x3); xlabel('巴特沃斯低通'); 

结果：