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文檔簡介
1、實驗報告三姓名: 學(xué)號: 班級: 實驗日期: 2016.5.10 實驗成績: 實驗題目:圖像的平滑濾波 一 實驗?zāi)康模?) 熟練掌握空域平滑濾波的原理、方法及其MATLAB實現(xiàn)。(2) 分析模板大小對空域平滑濾波的影響,線性和非線性方法對空域平滑濾波增強效果的影響,比較不同濾波器的處理效果,分析其優(yōu)缺點。二 實驗原理平滑濾波器用于模糊處理和降低噪聲,它經(jīng)常用于預(yù)處理任務(wù)中,例如在
2、大目標(biāo)中提取之前去除圖像中的一些瑣碎細(xì)節(jié),它使用模板確定的領(lǐng)域內(nèi)圖像的平均灰度值代替圖像中每個像素的值,但結(jié)果降低了圖像灰度的尖銳變化;而中值濾波器則是對鄰域內(nèi)的灰度值進(jìn)行排序后取其中值作為該點的值,能降低噪聲的同時減少模糊度。三 實驗內(nèi)容及結(jié)果(1) 選擇一副圖像fig620.jpg,分別選擇3×3,7×7,25×25等平均模板進(jìn)行均值濾波模糊處理,并對不同尺寸的濾波器模板操作后的圖像進(jìn)行比較。圖 1 不同大小模板的均值濾波圖(2) 選擇一副圖像circuit.jpg,對圖像加入椒鹽噪聲,檢驗兩種濾波模板(3×3平均模板和3×3的非線性模板中
3、值濾波器)對噪聲的濾波效果。、圖 2 均值和中值濾波圖四 結(jié)果分析(1)觀察圖一,可以發(fā)現(xiàn)原圖經(jīng)過3*3的均值濾波器后小圓點和小a以及右邊的四塊點區(qū)顯得特別模糊,經(jīng)過7*7的均值濾波器后圖片上所有東西都幾乎模糊已經(jīng)開始看不見了,到25*25的時候就更加看不見了,這表明當(dāng)目標(biāo)的灰度與其相鄰像素的灰度接近時,就會導(dǎo)致模糊目標(biāo)的混合效應(yīng),且模板的大小由那些即將融入背景的物體尺寸決定。(2)觀察圖二,發(fā)現(xiàn)加入椒鹽噪聲的圖呈現(xiàn)出隨機分布的黑白斑點,用均值濾波后,噪聲并未消除多少,且圖片反而變得更加模糊了,而經(jīng)過中值濾波器之后噪聲不但得到了有效的消除,同時圖片也并沒怎么模糊,這是因為均值處理是對一個鄰域內(nèi)
4、的灰度值求平均值,改變鄰域是靠濾波器模板的移動的,相鄰鄰域總會有部分元素相同,這就增加了兩個鄰域的相關(guān)性,最終增加了濾波之后相鄰像素灰度值的相關(guān)度,模糊了結(jié)果,而中值濾波器由于是選取中值,兩鄰域的中值基本是獨立的,所以不會造成太大的模糊,且椒鹽噪聲一黑一白完全是端點值,在噪聲密度不太大和模板大小足夠的情況下很有效。五、實驗總結(jié)本次實驗主要是比較了中值濾波和均值濾波的效果比較,進(jìn)一步加深了fspecial濾波器算子函數(shù)和imfilter濾波函數(shù)的運用,對于中值濾波效果優(yōu)于均值濾波效果的原因是上課想到的,我感覺是對的,還有注意到imnoise函數(shù)中椒鹽噪聲的Salt和&間一定要有空格,否則
5、運行報錯。附錄(程序)A=imread('F:數(shù)字圖像處理圖片fig620.jpg');%讀圖像文件轉(zhuǎn)換成A的二維矩陣h1=fspecial('average');%默認(rèn)值為3*3模板h2=fspecial('average',7,7);%7*7的濾波模板h3=fspecial('average',25,25);%25*25的濾波模板A1=imfilter(A,h1);A2=imfilter(A,h2);A3=imfilter(A,h3);subplot(2,2,1);imshow(A);title('原圖');s
6、ubplot(2,2,2);imshow(A1);title('3*3均值濾波');subplot(2,2,3);imshow(A2);title('7*7均值濾波');subplot(2,2,4);imshow(A3);title('25*25均值濾波');hold on;figure;B=imread('F:數(shù)字圖像處理圖片circuit.jpg');C=rgb2gray(B);%彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像D=imnoise(C,'salt & pepper',0.02);%加入椒鹽噪聲后的圖像B1=imfilter(D,h1);%均值濾波B2=medfilt2(D,3,3);%中值濾波subplot(2,2,1);imshow(C);title('原圖');subplot(2,2,2);imshow(D);title('加入椒鹽噪聲圖');s
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