晚上好,我在Matlab中需要一些关于以下图像处理的帮助:
通过在频域设计抑制带滤波器,lascomponentes消除周期性噪声并尝试识别汽车的车牌号和驾驶它的人的面部细节。您应该显示原始图像和滤波图像的幅度和相位的光谱。建议去除频谱幅度中存在的电流峰值,这些峰值会污染图像信号变化的维度频率,从而得到适当的解决方案。
- 为了消除图像中的噪点,我使用了陷波滤波器Butterworth类型,但没有使用正确滤波图像的切割频率
有人可以帮我发现图像幅度谱中的图案噪声是怎样的,切割频率和滤波器是否适用于每个能量点?
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请尝试使用此代码来自动检测和扩散嘈杂的正弦函数
var updateOutput = function(e)
{
var list = e.length ? e : $(e.target),
output = list.data('output');
if (window.JSON) {output.val(window.JSON.stringify(list.nestable('serialize')));/*, null, 2));*/}
else {output.val('JSON browser support required for this demo.');}
};
// activate Nestable for list 1
$('#nestable1').nestable({group: 1})
.on('change', updateOutput);
// activate Nestable for list 2
$('#nestable2').nestable({group: 1})
.on('change', updateOutput);
// output initial serialised data
updateOutput($('#nestable1').data('output', $('#nestable1-output')));
updateOutput($('#nestable2').data('output', $('#nestable2-output')));
$('#nestable-menu').on('click', function(e)
{
var target = $(e.target),
action = target.data('action');
if (action === 'expand-all') {$('.dd').nestable('expandAll');}
if (action === 'collapse-all') {$('.dd').nestable('collapseAll');}
});
});
可以从以下位置下载功能lfdf https://in.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/74143-lfdf