s1093522 作業 4
作業說明
影像還原練習 附件中的 image4 似乎受到某種頻域雜訊干擾，撰寫一個程式嘗試復原此圖像(將圖中雜訊去除)。
開發環境
Google Colab
Python 3.10.11
OpenCV 4.7.0
程式說明
- 對圖片進行傅立葉轉換
- 計算頻譜並對其進行二值化處理
- 使用點阻濾波器
- 執行傅立葉反轉換，並將結果轉換回原始圖像空間
- 調整對比度和亮度，並銳化圖像
執行結果
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| 還原後圖片 |
s1091514 hw4
1. 讀取影像 讀取了一個名為 "image4.png" 的影像，並將它轉換成灰階影像。 2. 傅立葉轉換 對讀取的灰階影像進行傅立葉轉換，得到頻率域的複數值，並進行中心化。 3. 計算幅值和相位譜 從傅立葉轉換後得到的複數值中分離出幅值和相位譜。 4. 將幅值和相位譜映射到灰階圖像 將幅值和相位譜轉換為灰階圖像，以便於後續的展示。 5. 創建遮罩（ mask ） 創建一個與原始影像大小相同的全白色遮罩，並使用 rectangle() 和 circle() 函数，在遮罩上設置需要保留的頻率信息。 6. 將遮罩應用到幅值譜上 將遮罩應用到幅值譜上，過濾掉需要去除的噪聲。 7. 反傅立葉轉換 將應用遮罩後的頻率域複數值進行反傅立葉轉換，得到去除噪聲後的影像。 原圖 完成圖
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