基于巴特沃斯高通滤波器的图像滤波
搞DSP图像处理，有时候需要一些辅助工具来进行算法开发。Matlab因为它很强大的图像处理函数库，加之Matlab还可以生成C语言代码，因此是个很不错的选择，很方便我们使用Matlab先对算法进行前期开发，然后哦在移植到我们的DSP平台上，这里就给出大家一个当时我用巴特沃斯高通滤波器来处理图像的Matlab源码，因为还有一些具体的设计内容设计保密，这里就给出大家Matlab的源码
巴特沃斯高通滤波器函数：
%巴特沃斯高通滤波器
RGB = imread('saturn.png');
I0 = rgb2gray(RGB);
subplot(2,3,1),imshow(I0);title('原图');
I1 = imnoise(I0,'gaussian'); %对原图像加噪声
subplot(2,3,2),imshow(I1);title('加入噪声后')
%将灰度图像的二维不连续Fourier 变换的零频率成分移到频谱的中心
s=fftshift(fft2(I1));
subplot(2,3,3),imshow(log(1+abs(s)),[]);title('fftshift');
[M,N]=size(s); %分别返回s的行数到M中，列数到N中
%BHPF滤波
d0=20; %初始化d0
n=2; %初始化n
n1=floor(M/2); %对M/2进行取整
n2=floor(N/2); %对N/2进行取整
for i=1:M
for j=1:N
d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2); %点（i,j）到傅立叶变换中心的距离
h(i,j)=1/(1+(d0/d)^(2*n)); %BHPF滤波函数
s(i,j)=h(i,j)*s(i,j); %BHPF滤波后的频域表示
end
end
s=ifftshift(s); %对s进行反FFT移动
%对s进行二维反离散的Fourier变换后，取复数的实部转化为无符号8位整数
s=uint8(real(ifft2(s)));
subplot(2,3,4),imshow(h);title('传递函数'); %显示BHPF滤波器的传递函数
subplot(2,3,5),imshow(s);title('BHPF滤波(n=2，d0=20)'); %显示BHPF滤波处理后的图像
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