杭州交通信息网华宝医疗分级162412:谁会编程？
来源：百度文库 编辑：杭州交通信息网 时间：2024/04/29 09:57:11
4、 对数字图象lena.img 进行频域的理想低通，同屏显示原图、幅度谱图和低通滤波的结果图。其中，取理想低通滤波的半径 R分别为88、24、11和5：
原图象及其频谱图
R=88时的理想低通滤波结果图和滤波频谱图
R=24时的理想低通滤波结果图和滤波频谱图
R=11时的理想低通滤波结果图和滤波频谱图
R=5时的理想低通滤波结果图和滤波频谱图
当R=5时，滤波后的图象很模糊，无法分辨；
当R=11时，滤波后的图象比较模糊，但基本能分辨出人脸的形状；
当R=24时，滤波后的图象有些模糊，能分辨出脸上的器官轮廓，但由于理想低通滤波器在频域的锐截止特性，滤波后的图象有较明显的振铃现象；
当R=88时，滤波后的图象比较清晰，但高频分量损失后，图象边沿与文字变的有些模糊，在图象的边框附近仍有振铃现象。
5、对数字图象lena.img 进行频域的理想高通，同屏显示原图、幅度谱图和高通滤波的结果图。其中，取理想高通滤波的半径R分别为2、8和24：
原图象及其频谱图
R=2时的理想高通滤波结果图和滤波频谱图
R=8时的理想高通滤波结果图和滤波频谱图
R=24时的理想高通滤波结果图和滤波频谱图
注：对理想高通滤波后的图象用直接灰度变换方法作了灰度范围的扩展。
当R=2时，滤波后的图象无直流分量，但灰度的变化部分基本上都保留了 当R=8时，滤波后的图象在文字和图象边缘部分的信息仍然保留； 当R=24时，滤波后的图象只剩下文字和白条边缘等信号突变的部分。
6、对fing_128.img作直方图均衡化处理，处理前后的图象与直方图如下：
原图象及其直方图
均衡化处理后的图象及其直方图
由于原图象中目标物的灰度主要集中于低亮度部分，而且象素总数比较多，经过直方图均衡后，目标物的所占的灰度等级得到扩展，对比度加强，使整个图象得到增强。
原图象及其频谱图
R=88时的理想低通滤波结果图和滤波频谱图
R=24时的理想低通滤波结果图和滤波频谱图
R=11时的理想低通滤波结果图和滤波频谱图
R=5时的理想低通滤波结果图和滤波频谱图
当R=5时，滤波后的图象很模糊，无法分辨；
当R=11时，滤波后的图象比较模糊，但基本能分辨出人脸的形状；
当R=24时，滤波后的图象有些模糊，能分辨出脸上的器官轮廓，但由于理想低通滤波器在频域的锐截止特性，滤波后的图象有较明显的振铃现象；
当R=88时，滤波后的图象比较清晰，但高频分量损失后，图象边沿与文字变的有些模糊，在图象的边框附近仍有振铃现象。
5、对数字图象lena.img 进行频域的理想高通，同屏显示原图、幅度谱图和高通滤波的结果图。其中，取理想高通滤波的半径R分别为2、8和24：
原图象及其频谱图
R=2时的理想高通滤波结果图和滤波频谱图
R=8时的理想高通滤波结果图和滤波频谱图
R=24时的理想高通滤波结果图和滤波频谱图
注：对理想高通滤波后的图象用直接灰度变换方法作了灰度范围的扩展。
当R=2时，滤波后的图象无直流分量，但灰度的变化部分基本上都保留了 当R=8时，滤波后的图象在文字和图象边缘部分的信息仍然保留； 当R=24时，滤波后的图象只剩下文字和白条边缘等信号突变的部分。
6、对fing_128.img作直方图均衡化处理，处理前后的图象与直方图如下：
原图象及其直方图
均衡化处理后的图象及其直方图
由于原图象中目标物的灰度主要集中于低亮度部分，而且象素总数比较多，经过直方图均衡后，目标物的所占的灰度等级得到扩展，对比度加强，使整个图象得到增强。
你是干什么的?
我也会