条纹图像旋滤波算法

A. 对条纹的滤波

这可能是电磁波的干涉哦,检查信号线是否屏蔽,接地是否正确等等.

B. 怎样用matlab进行图像滤波处理

1、打开软件，读入图片。

C. 什么叫频谱滤波算法

在时域上叠加在一起的几个信号占用相同频带时，波束形成利用来自不同方向的信号所具有的空域分离性来实现信号空域处理的一种算法，就叫做频谱滤波算法。

基于频谱滤波的多纹理提取算法，研究了一种在有多种纹理叠加的复杂图像中进行单一纹理提取的算法。

频谱滤波算法原理

离散信号分析和处理的主要手段是利用计算机去实现，然而序列f(n)的离散时间傅里叶变换是频率的连续函数，并且其逆变换为积分运算无法直接用计算机实现。显然，要在计算机上完成这些变换必须要将连续函数转换为离散数据，同时将求和范围从无限宽收缩至一个有限区间。

对于离散傅里叶级数，无论是在时域还是在频域，只对有限项求和，故而可以利用计算机计算。因此借助于离散傅里叶级数的概念，把有限长的序列作为周期性离散序列的一个周期来处理，从而定义了离散傅里叶变换。

这样，在允许一定程度近似的条件下，有限长序列的离散时间傅里叶变换可由计算机实现。亦即，可由计算机计算有限长序列的频谱。

D. 图像滤波技术及MATLAB实现

clear;
close all;
I = imread('eight.tif');
J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
K = medfilt2(J);
imshow(J);title('噪声干扰图像')
figure, imshow(K);title('medfilt2滤波图像')
X=J;a=2;b=2;
k=floor(a*b/2)+1;
[M,N]=size(X);
uint8 Y=zeros(M,N);
funBox=zeros(a,b);
temp=zeros(a*b);

for i=1:M-a
for j=1:N-b
funBox=X(i:i+a,j:j+b);
temp=funBox(:);
tempSort=sort(temp);
Y(i,j)=tempSort(k);
end;
end;
figure, imshow(Y);title('自编程序滤波图像')

clear;
close all;
c=imread('123.png'); %把彩色图片转化成灰度图片，256级
figure,imshow(c),title('原始图象'); %显示原始图象
g=imnoise(c,'gaussian',0.1,0.002); %加入高斯噪声
figure,imshow(g),title('加入高斯噪声之后的图象'); %显示加入高斯噪声之后的图象

%实验步骤二：用系统预定义滤波器进行均值滤波
n=1;
A=fspecial('average',n);%生成系统预定义的3X3滤波器
Y=filter2(A,g)/255; %用生成的滤波器进行滤波,并归一化
figure,imshow(Y),title('系统函数滤波图像'); %显示滤波后的图象
a(1:n,1:n)=1; %a即n×n模板,元素全是1
p=size(g); %输入图像是p×q的,且p>n,q>n
x1=double(g);
x2=x1;
%A(a:b,c:d)表示A矩阵的第a到b行,第c到d列的所有元素
for i=1:p(1)-n+1
for j=1:p(2)-n+1
c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)).*a; %取出x1中从(i,j)开始的n行n列元素与模板相乘
s=sum(sum(c)); %求c矩阵(即模板)中各元素之和
x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(n*n); %将模板各元素的均值赋给模板中心位置的元素
end
end
%未被赋值的元素取原值
d=uint8(x2);
%实验步骤三:用自己的编写的函数进行均值滤波
%调用自编函数进行均值滤波，n为模板大小
figure,imshow(d),title('自编程序滤波图像'); %显示滤波后的图象

E. matlab 图像算法中，常见的滤波的算子有哪些

1. 平滑滤波（模糊）

2. 高斯模糊滤波（模糊图像）

3. 中值滤波（消除高噪声点）

4. 拉普拉斯滤波（锐化）

5. 其他还有双边滤波等
   

   
   

F. 数字图像处理的问题 什么是空域滤波 什么是频域滤波 区域的概念是什么

空域滤波是指图像平面本身，这类方法直接对图像的像素进行处理。

频域滤波是变换域滤波的一种，它是指将图像进行变换后（频域是指经过傅里叶变换之后），在变换域中对图像的变换系数进行处理（滤波），处理完毕后再进行逆变换，获得滤波后的图像。

(6)条纹图像旋滤波算法扩展阅读：

数字图像处理的工具可分为三大类：

第一类包括各种正交变换和图像滤波等方法，其共同点是将图像变换到其它域（如频域）中进行处理（如滤波）后，再变换到原来的空间（域）中。

第二类方法是直接在空间域中处理图像，它包括各种统计方法、微分方法及其它数学方法。

第三类是数学形态学运算，它不同于常用的频域和空域的方法，是建立在积分几何和随机集合论的基础上的运算。

由于被处理图像的数据量非常大且许多运算在本质上是并行的，所以图像并行处理结构和图像并行处理算法也是图像处理中的主要研究方向。

参考资料来源：网络_数字图像处理

G. 什么是数字图像的频率域滤波算法，有哪些主要的算法，谢谢

就是把数字图像利用傅立叶变换，小波等数学方法，转化为频域进行处理，再把处理后的数据反变换成图像数据。最基本的应用算法如高通滤波，低通滤波，维纳滤波，相位相关等等。不过用频域处理都比较耗时，对实时性要求比较高的系统几乎都不用频域处理。

H. 数字图像处理滤波的问题，要详细过程

%原图像
I = [1 2 1 4 3 ;
1 10 2 3 4 ;
5 2 6 8 8;
5 5 7 0 8;
5 6 7 8 9];
x=double(I);
x1=x;
for i=2:4
for j=2:4
c=x(i-1:i+1,j-1:j+1); %取出3x3邻域
c=[ c(1,:) c(2,:) c(3,:)]; %整理成一行
m=median(c); %mm是中值
x1(i,j)=m; %中值赋给中心元素
end
end
x1

%为了计算边缘像素,将原图像扩展为6x6填充0
I = [0 0 0 0 0 0 0;
0 1 2 1 4 3 0;
0 1 10 2 3 4 0;
0 5 2 6 8 8 0;
0 5 5 7 0 8 0;
0 5 6 7 8 9 0;
0 0 0 0 0 0 0 ];
x=double(I);

%加权均值滤波3x3模板
a = [ 1 1 1;1 2 1; 1 1 1]/10;
for i=2:5
for j=2:5
c=x(i-1:i+1,j-1:j+1).*a; %与模板相乘
x2(i,j)=sum(sum(c))/9; %计算均值并赋值给像素(i,j)
end
end
x2 = x2(2:5,2:5)

I. 图像处理如何去除图片中的斜条纹

PS思路：内容识别。

选取部分斜条纹，建立选区，自定义图案，新建图层，填充自定义图案，以填充层建立选区，扩大1像素，选中图像图层，填充，内容识别，取消选区，删除自定义图案图层，完成。

Matlab思路：滤波

C++、Python：读取图像，识别出斜条纹像素，插值计算，覆盖斜条纹像素。

以上方法都不建议采用。

实际上，这类图像的改善，尽量从源头解决。

图像是通过扫描、拍摄还是计算得来的？扫描、拍摄方法有没有可能改善？计算的算法是否还有改进余地？斜条纹的来源是什么？采用了线扫描？诸多原因，需要根据实际分析。