實驗三圖像濾波參考模板

1、實驗三 圖像濾波實驗一、實驗?zāi)康?.熟練掌握空域濾波中常用濾波器的原理；2.理解鄰域平均、中值濾波降噪法等的圖像增強原理； 3.加深對圖像增強的認識，鞏固所學圖像增強理論知識和相關(guān)算法；4.利用MATLAB程進行圖像濾波，觀察增強效果。二、實驗原理以圖像平滑為例：圖像平滑方法是一種實用的圖像處理技術(shù)，能減弱或消除圖像中的高頻率分量，但不影響低頻率分量。因為高頻率分量主要對應(yīng)圖像中的區(qū)域邊緣等灰度值較大變化較快的部分，平滑濾波將這些分量濾去可減少局部灰度起伏，使圖像變得比較平滑。實際應(yīng)用中，平滑濾波還可用于消除突發(fā)噪聲，或者在提取較大目標前去除過小的細節(jié)或?qū)⒛繕藘?nèi)的小間斷連接起來。 1. 鄰域平

2、均法用窗口像素的平均值取代中心像素原來的灰度值。鄰域的選取通常有4-鄰域和8-鄰域。 2. 中值濾波與加權(quán)平均方式的平滑濾波不同，中值濾波是抑制噪聲的非線性處理方法。對于給定的n個數(shù)值a1,a2,an，將它們按大小有序排列。當n為奇數(shù)時，位于中間位置的那個數(shù)值稱為這n各數(shù)值的中值。當n為偶數(shù)時，位于中間位置的兩個數(shù)值的平均值稱為這n個數(shù)值的中值。中值濾波，就是圖像中濾波后的某像素輸出值等于該像素鄰域中各像素灰度的中值。 三、實驗內(nèi)容與步驟：按下面要求編寫程序并運行對peppers.bmp圖像添加零均值“高斯”噪聲，用3×3或9×9滑動平均模板進行降噪處理，觀察平均降噪圖像的

3、效果。1.對peppers.bmp圖像添加零均值“高斯”噪聲程序代碼如下：1 / 9I=imread('d:peppers.bmp');J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);subplot(1,2,1);imshow(I);title('原圖');subplot(1,2,2);imshow(J);title('加噪處理后的圖');運行結(jié)果如下：2.用3×3滑動平均模板進行降噪處理，觀察平均降噪圖像的效果程序代碼如下：I=imread('d:peppers.bmp');J=imnoi

4、se(I,'gaussian',0,0.02);H,W=size(J);M=double(J);M1=M;for j=2:H-1 for k=2:W-1M1(j,k)=M(j-1,k-1)+M(j-1,k)+M(j-1,k+1)+M(j,k-1)+M(j,k)+M(j,k+1)+M(j+1,k-1)+M(j+1,k)+M(j+1,k+1)/9; end;end;subplot(1,3,1);imshow(I);title('原圖');subplot(1,3,2);imshow(J);title('加噪處理');subplot(1,3,3);ims

5、how(uint8(M1),);title('3*3鄰域平均降噪處理');運行結(jié)果如下：3.對peppers.bmp圖像添加“椒鹽”噪聲，分別采用5×5的矩形、圓形及十字形窗口進行中值濾波處理，觀察處理結(jié)果。（濾波過程采用迭代操作，對輸入圖像重復(fù)進行同樣的中值濾波，直到輸出不再有變化為止。）3.1.對peppers.bmp圖像添加“椒鹽”噪聲程序代碼如下：I=imread('d:peppers.bmp');J = imnoise(I,'salt & pepper',0.2); subplot(1,2,1);imshow(I);t

6、itle('原圖');subplot(1,2,2);imshow(J);title('椒鹽加噪處理');運行結(jié)果如下：3.2采用5×5的矩形中值濾波處理程序代碼如下：I= imread('d:peppers.bmp');J=imnoise(I,'salt & pepper',0.2);P=double(J);H,W=size(J);flag=1;while( flag=1) %若輸出跟前一個圖有變化則進行中值濾波處理 flag=0; for i=3:(H-2) for j=3:(W-2) A=P(i-2:i+2,

7、j-2:j+2); %5*5矩陣窗口模板 mid=median(A(:); %求矩陣模板中值 if(P(i,j)=mid) P(i,j)=mid; flag=1; end end end if flag=0 %若輸出不再變化停止濾波操作 break; end;end;subplot(1,3,1),imshow(I);title('原圖');subplot(1,3,2),imshow(J);title('椒鹽加噪處理 ');subplot(1,3,3),imshow(uint8(P);title('5*5矩形中值濾波'); 運行結(jié)果如下：3.3采用

8、圓形窗口中值濾波處理程序代碼如下：I= imread('d:peppers.bmp');J=imnoise(I,'salt & pepper',0.2); P=double(J);H,W=size(J);flag=1;while( flag=1) flag=0;for i=3:(H-2) for j=3:(W-2) A=P(i-2:i+2,j-2:j+2) %5*5矩陣窗口模板(還要去除四個角上的點轉(zhuǎn)變成5*5圓形模板 Q=A(:); Q(1)=; %5*5圓形模板這幾處要置空Q(4)=;Q(19)=;Q(22)=; mid=median(Q); if(

9、P(i,j)=mid) P(i,j)=mid; flag=1; end; end;end;if flag=0 break;end;end;subplot(1,3,1),imshow(I);title('原圖');subplot(1,3,2),imshow(J);title('椒鹽加噪處理 ');subplot(1,3,3),imshow(uint8(P);title('5*5圓形中值濾波');運行結(jié)果如下：3.4采用十字形窗口中值濾波處理程序代碼如下：I= imread('d:peppers.bmp');J=imnoise(I,&

10、#39;salt & pepper',0.2);K=double(J);H,W=size(J);flag=1;While( flag=1) falg=0;for i=3:(H-2) for j=3:(W-2) A=P(i-2,j),P(i-1,j),P(i,j-2),P(i,j-1),P(i,j),P(i,j+1),P(i,j+2),P(i+1,j),P(i+2,j); mid=median(A(:); if(P(i,j)=mid) M(i,j)=mid; falg=1; end; end;end;if flag=0 break; end;end;subplot(1,3,1),

11、imshow(I);title('原圖');subplot(1,3,2),imshow(J);title('椒鹽加噪處理 ');subplot(1,3,3),imshow(uint8(P);title('5*5十字形中值濾波);運行結(jié)果如下： 實驗總結(jié)本次實驗中5*5圓形模板其實和5*5矩形模板處理方法很相似，只要將四個角落出的數(shù)置清空即可。 本次實驗中值濾波法用MATLAB運行時時間很長，待以后熟練后可以直接用其提供的中值濾波函數(shù)來實現(xiàn)。相對而言，鄰域平均法比較簡單，本實驗采用的是3*3模板，如果是9*9模板就需要用循環(huán)語句來實現(xiàn)了。中值濾波法處理的三種模板中，矩形和圓形模板處理結(jié)果差不多，十字形模板處理效果偏差。四、總結(jié)例如你們的某位師姐總結(jié)說：通過數(shù)字圖像平滑處理的學習，我更深入理解了數(shù)字圖像平滑的概念，掌握了幾種圖像平滑處理方法，通過實驗了解了圖像低通、模糊、去噪的方法。平滑處理關(guān)鍵