巴特沃斯高通滤波器，Matlab

我必须： 读取“cameraman.tif”并将其转换为双精度，然后使用高通巴特沃斯滤波器（在频域中）、截止频率40 px和电平5对其进行滤波。二值化（0.1级，高通）。查找最接近的“真”像素上方20像素的所有像素。数一数被孤立的领土及其区域的数量。对吗

  img = imread('cameraman.tif');
  img = double(img)/255;
  fft = fftshift(fft2(img));
  N = 5; D0 = 40; 
  D = zeros(256); H = zeros(256);

  for kz=1:256
  for kx=1:256
       %Butterworth
       D(kz,kx) = sqrt( (kz-128)^2 + (kx-128)^2);
       H(kz,kx) = 1/(1+(D(kz,kx)/D0)^2*N);
  end
end
filtered = fft.*(1-H);

result = ifft2(ifftshift(filtered));
 figure; subplot(121); imshow(img); title('Oryginalny');
 subplot(122); imshow(result); title('Przefiltrowany');

  binarized = im2bw(real(result), 0.1);

ilosc= bwdist(binarized)>20 ;
ilosc=sum(ilosc(:)) 
figure; imshow(binarized); title('Zbinaryzowany');

w = binarized == 1;
 b = binarized == 0;
 biale = sum(w(:)); 
czarne = sum(b(:));

[blab, blobs] = bwlabel(binarized); 

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根据您对想要完成的任务的描述，您的代码看起来是正确的

这确实定义了频域中的巴特沃斯滤波器，然后高通只是从低通版本中的每个系数中减去1。根据您的评论，您只想计算那些比最接近的真实像素高出大约20像素的像素。假设欧几里德距离，那么这是正确的

回到巴特沃斯过滤器：请记住，开始时的

for

循环定义过滤器，过滤器中心将根据图像的尺寸而变化。如果要移动到其他图像，则需要更改这些设置

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如果我能提出一个小建议，我会将过滤器的创建矢量化，而不是使用

for

循环。它实际上更快，当创建更大尺寸的过滤器时，您会注意到一个巨大的差异。因此，用以下代码替换巴特沃斯构造代码：

[kx,kz] = meshgrid(1:256, 1:256);
D = sqrt((kz - 128).^2 + (kx - 128).^2);
H = 1 ./ ((1 + (D/D0)).^(2*N));

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你有什么错误吗？没有，它可以工作，它给了我像素数，但我不确定这个数字是否正确。我很确定过滤器本身（我在过去做过的部分），但我对bwdist是个新手：）我只使用bwdist来计算比最接近的“真”像素高20像素的像素。这是正确的吗？@user3748496-是的@用户3748496不客气！如果你觉得我帮了你，请接受我的回答。这可以通过转到我文章的顶部，向左看并单击上下箭头下方的复选标记按钮来完成。