s1093705 作業4

影像還原練習

題目說明：

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：

• Windows 11 
• Visual Studio Code
• Python 3.11.2 
• Opencv 4.7.0

實作結果：

程式說明：

自訂函式說明：

def notch_filter_circle(shape, radius, column, row): 給定半徑、圓心座標，畫出一個的圓、

以及對稱於照片中心的另一個圓形，當作 notch filter 的屏蔽區域。

def notch_filter_rectangle(shape, start_col, start_row, end_col, end_row): 給定長方形

的其中兩個對稱點座標，畫出出一個長方形、以及對稱於照片中心的另一個長方形。

實作步驟：

1. 讀取圖片

img = cv2.imread():

2. 計算圖片的傅立葉轉換，算出團片的頻譜

f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f) magnitude_spectrum = np.log(np.abs(fshift))

3. 算出 notch_filter

C1 = notch_filter_circle(img_shape, radius, 790, 447) C2 = notch_filter_circle(img_shape, radius, 805, 416) C3 = notch_filter_circle(img_shape, radius, 795, 383)

R1 = notch_filter_rectangle(img_shape, 790, 0, 810, 370)

R2 = notch_filter_rectangle(img_shape, 1495, 0, 1515, 960)

NotchFilter = C1*C2*C3*R1*R2

4. 算出 notched_spectrum NotchRejectCenter = fshift * NotchFilter NotchReject = np.fft.ifftshift(NotchRejectCenter)

inverse_NotchReject = np.fft.ifft2(NotchReject) # Compute the inverse DFT of the result Result = np.abs(inverse_NotchReject)

5. 去除頻域雜訊干擾後的還原圖

magnitude_spectrum * NotchFilter