Implementación MATLAB del filtro Butterworth

El filtro Butterworth es un filtro electrónico. El filtro Butterworth se caracteriza por la curva de respuesta de frecuencia más suave en la banda de paso. Este filtro fue propuesto por primera vez por el ingeniero británico Stephen Butterworth en un artículo publicado en el British Journal of Radio Engineering en 1930. Características del filtro Butterworth La característica del filtro Butterworth es que la curva de respuesta de frecuencia en la banda de paso es lo más plana posible sin fluctuaciones, mientras que cae gradualmente hasta cero en la banda de parada. En el diagrama de fluctuación de amplitud logarítmica versus frecuencia angular, a partir de una determinada frecuencia angular límite, la amplitud disminuye gradualmente a medida que aumenta la frecuencia angular y tiende a infinito negativo. El filtro de paso bajo Butterworth se utiliza para suavizar imágenes afectadas por el ruido.

Ejemplo de lyqmath

Escuela de Ciencias Matemáticas DLUT, 2008

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clc borrar todo; /p>

I = estoy leído(' arroz . png ');

Imagen

Trama de rama (2, 2, 1); ("imagen original");

J1 = imnoise(I, 'sal y chile' ruido superpuesto de sal y pimienta

Gráfico de rama (2, 2, 2); (j 1); Título("Imagen ruidosa");

g = FFT 2(double(j 1)); Transformada de Fourier

g = Transformada FFT(g); matriz de datos

[M, N] = tamaño (g);

nn = 2; filtro de paso bajo Butterworth de segundo orden

d0 = 20

M = arreglar(M/2);

N = arreglar(N/2);

Porque i = 1: M

Para j = 1: N

d = sqrt((i-m)^2 (j-n)^2);

h = 1/(1 0.414*(d/d0) ^(2*nn)); Calcular la función de transferencia del filtro de paso bajo

Resultado (I, j) = h*g(i, j);

T(i, j )= h;

Fin

Fin

resultado = ifftshift(resultado);

J2 = ifft2(resultado);

p>

JBOY3 band = uint8(real(J2));

Gráfico de rama (2, 2, 3); malla (T); )

Se abre el cuadro;

Se muestra la imagen filtrada.

Subtrama (2, 2, 4); resultados de imshow (banda JBOY3); título ("filtrar resultados")