Matlab per l'elaborazione delle immagini digitali: il filtro di 'degrado atmosferico' di Hufnagel e Stanley

In questo articolo, mostrerò come implementare in Matlab un filtro di degrado, utilizzato per esaminare la qualità dei filtri di restauro delle immagini digitali: il filtro di degrado 'atmosferico' di Hufnagel-Stanley.

Lo script apre un file immagine, 'immagine.jpg', ne ricava lo spettro di Fourier (con la FFT) e a questo applica il filtro di Hufnagel e Stanley, costituito da una matrice (il valore di ogni cella è definito da una equazione che tiene conto della posizione della stessa; tale equazione, che è appunto quella del filtro, viene implementata in Matlab all'interno di due for annidati); del risultato viene fatta, quindi, l'antitrasformata, che viene mostrata a video.

NOTA IMPORTANTE: utilizzare, con questo script, solo immagini in scala di grigi a 8 bit, o Matlab restituirà un errore per via delle dimensioni delle matrici, che non coincideranno.

Per alcuni comandi di manipolazione delle immagini in forma di matrici (size, cicli for, uint8, ...) si rimanda all'articolo, pubblicato precedentemente, sulle basi dell'elaborazione delle immagini digitali mediante Matlab.

Ecco il codice dello script:

clear;

immagine = imread('immagine.jpg');

fourier = fft2(immagine);

[M,N] = size(immagine);

filtro = zeros(M,N);

k = 0.0001;        % Coefficiente da modificare per impostare la turbolenza; range consigliato: 0.0025 per turbolenza forte, 0.00025 per debole.

for x=1:M

for y=1:N

filtro(x,y) = exp(-k .* (x^2+y^2)^(5/6));

end;

end;

filtrata = filtro .* fourier;

antiFourier = real(ifft2(filtrata));

antiFourier = uint8(antiFourier);

subplot(1,2,1);    imshow(immagine);    subplot(1,2,2);    imshow(antiFourier);    .

E' tutto, a presto!