实验8 医学图像频域滤波_图像频域滤波处理

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实验8 医学图像频域滤波与图像复原

实验目的：

1.熟悉医学图像离散傅里叶变化的原理和方法；

2.掌握医学图像频域滤波的原理；

3.掌握使用Matlab中的函数实现医学图像进行频域滤波的方法;

4.掌握使用Matlab中的图像退化与复原的方法;

实验内容：

一、医学图像频域滤波方法与实现

使用imnoise给图像BMRI1_24bit.bmp添加概率为0.2的椒盐噪声，对原图像和加噪声后的图像进行傅氏变换并显示变换后的移中频谱图，然后分别使用Butterworth低、高通滤波器对噪声图像进行低通和高通滤波，显示D0为5，10，20，40时的滤波效果图，并说明存两种滤波效果中所存在的差异及原因。

二、医学图像退化及复原

1、产生带运动和噪声的退化图像

首先使用fspecial 产生一个了len=7,theta=45的移动退化滤波器，然后使用产生的移动退化滤波器作为imfilter的滤波模板，边界填充选项(boundary_options)选择‘circular’，为图像BMRI1_24bit.bmp添加一个移动退化，再使用imnoise产生一个均值为0，方差为0.001的高斯噪声，并将高斯噪声叠加到已经产生移动退化的图像MRIBrain_10.bmp上。

2、对退化图像进行复原

使用DECONVWNR函数对产生退化的MRIBrain_10.bmprp按下面的四种方法进行复原。

（1）省略DECONVWNR中参数NSR；

（2）NSR取一个大于0的数值；

（3）NSR取一个等于1的数值；

（4）NSR取一个大于1的数值；

通过比较上面四种方法的结果，指出哪一种方法的效果最好。

提示：当省略NSR时表示进行直接逆滤波，不省略时表示进行维纳滤波