實(shí)驗(yàn)三圖像的濾波及增強(qiáng)

1、實(shí)驗(yàn)三 圖像的濾波及增強(qiáng)一、 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?1進(jìn)一步了解MatLab軟件/語言，學(xué)會使用MatLab對圖像作濾波處理，使學(xué)生有機(jī)會掌握濾波算法，體會濾波效果。2了解幾種不同濾波方式的使用和使用的場合，培養(yǎng)處理實(shí)際圖像的能力，并為課堂教學(xué)提供配套的實(shí)踐機(jī)會。3 熟悉傅立葉變換的基本性質(zhì)；4 熟練掌握FFT變換方法及應(yīng)用； 二、實(shí)驗(yàn)要求 (1)學(xué)生應(yīng)當(dāng)完成對于給定圖像+噪聲，使用平均濾波器、中值濾波器對不同強(qiáng)度的高斯噪聲和椒鹽噪聲，進(jìn)行濾波處理；能夠正確地評價處理的結(jié)果；能夠從理論上作出合理的解釋。(2)利用MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)空域?yàn)V波的程序：I=imread('electric.tif

2、9;);J = imnoise(I,'gauss',0.02); %添加高斯噪聲J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %添加椒鹽噪聲 ave1=fspecial('average',3); %產(chǎn)生3×3的均值模版ave2=fspecial('average',5); %產(chǎn)生5×5的均值模版K = filter2(ave1,J)/255; %均值濾波3×3L = filter2(ave2,J)/255; %均值濾波5×5M = medfilt2(J,

3、3 3); %中值濾波3×3模板N = medfilt2(J,4 4); %中值濾波4×4模板imshow(I);figure,imshow(J);figure,imshow(K);figure,imshow(L);figure,imshow(M);figure,imshow(N);（3） 應(yīng)用傅立葉變換進(jìn)行圖像處理傅里葉變換是線性系統(tǒng)分析的一個有力工具，它能夠定量地分析諸如數(shù)字化系統(tǒng)、采樣點(diǎn)、電子放大器、卷積濾波器、噪音和顯示點(diǎn)等的作用。通過實(shí)驗(yàn)培養(yǎng)這項(xiàng)技能，將有助于解決大多數(shù)圖像處理問題。對任何想在工作中有效應(yīng)用數(shù)字圖像處理技術(shù)的人來說，把時間用在學(xué)習(xí)和掌握博里葉變換上

4、是很有必要的。（4） 傅立葉（Fourier）變換的定義對于二維信號，二維Fourier變換定義為：逆變換：二維離散傅立葉變換為：逆變換：圖像的傅立葉變換與一維信號的傅立葉變換變換一樣，有快速算法，具體參見參考書目，有關(guān)傅立葉變換的快速算法的程序不難找到。實(shí)際上，現(xiàn)在有實(shí)現(xiàn)傅立葉變換的芯片，可以實(shí)時實(shí)現(xiàn)傅立葉變換。（5）利用MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像傅立葉變換的程序：I=imread(原圖像名.gif); %讀入原圖像文件imshow(I); %顯示原圖像fftI=fft2(I); %二維離散傅立葉變換sfftI=fftshift(fftI); %直流分量移到頻譜中心RR=real(sfft

5、I); %取傅立葉變換的實(shí)部II=imag(sfftI); %取傅立葉變換的虛部A=sqrt(RR.2+II.2); %計(jì)算頻譜幅值A(chǔ)=（A-min(min(A)）/(max(max(A)-min(min(A)*225 %歸一化figure; %設(shè)定窗口imshow(A); %顯示原圖像的頻譜三、實(shí)驗(yàn)設(shè)備與軟件 (1) IBM-PC計(jì)算機(jī)系統(tǒng) (2) MatLab軟件/語言包括圖像處理工具箱(Image Processing Toolbox) (3) 實(shí)驗(yàn)所需要的圖片 四、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與步驟 1）模板濾波a) 調(diào)入并顯示原始圖像Sample2-1.jpg 。b) 利用imnoise 命令在圖像Sa

6、mple2-1.jpg 上加入高斯(gaussian) 噪聲 c)利用預(yù)定義函數(shù)fspecial 命令產(chǎn)生平均(average)濾波器 d）分別采用3x3和5x5的模板，分別用平均濾波器以及中值濾波器，對加入噪聲的圖像進(jìn)行處理并觀察不同噪聲水平下，上述濾波器處理的結(jié)果； e）選擇不同大小的模板，對加入某一固定噪聲水平噪聲的圖像進(jìn)行處理，觀察上述濾波器處理的結(jié)果。f）利用imnoise 命令在圖像Sample2-1.jpg 上加入椒鹽噪聲(salt & pepper)g）重復(fù)c) e）的步驟h）輸出全部結(jié)果并進(jìn)行討論。實(shí)驗(yàn)代碼：I=imread('eight.tif');

7、J = imnoise(I,'gauss',0.02); J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); ave1=fspecial('average',3); ave2=fspecial('average',5); K = filter2(ave1,J)/255; L = filter2(ave2,J)/255; M = medfilt2(J,3 3); N = medfilt2(J,4 4); imshow(I);figure,imshow(J);figure,imshow(K);figure

8、,imshow(L);figure,imshow(M);figure,imshow(N);實(shí)驗(yàn)結(jié)果： 圖表 1 ：原圖圖表 2：加入噪聲 圖表 3：3*3模板平均值濾波 圖表 4：5*5模板平均值濾波 圖表 5 ：3*3中值濾波 圖表 6：4*4中值濾波2）頻域?yàn)V波a.將圖像內(nèi)容讀入內(nèi)存；b.用Fourier變換算法，對圖像作二維Fourier變換；c.將其幅度譜進(jìn)行搬移，在圖像中心顯示；d.用Fourier系數(shù)的幅度進(jìn)行Fourier反變換；e.用Fourier系數(shù)的相位進(jìn)行Fourier反變換；f.比較4、5的結(jié)果，評價人眼對圖像幅頻特性和相頻特性的敏感度。g.記錄和整理實(shí)驗(yàn)報告。實(shí)驗(yàn)代碼

9、：clear all;close all;clc;I=imread('eight.tif'); imshow(I); fftI=fft2(I); sfftI=fftshift(fftI); RR=real(sfftI); II=imag(sfftI); A=sqrt(RR.2+II.2); A=(A-min(min(A)/(max(max(A)-min(min(A)*225; figure; imshow(A); f1=ifft2(A)*255;f2=ifft2(angle(fftI)*255;figure;imshow(f1);figure;imshow(f2);實(shí)驗(yàn)結(jié)果：

10、圖表 7：原圖圖表 8：FFT變換 圖表 9 ：振幅IFFT 圖表 10：相位IFFT 五、思考題/問答題 (1) 簡述高斯噪聲和椒鹽噪聲的特點(diǎn)。高斯噪聲是指噪聲服從高斯分布，即某個強(qiáng)度的噪聲點(diǎn)個數(shù)最多，離這個強(qiáng)度越遠(yuǎn)噪聲點(diǎn)個數(shù)越少，且這個規(guī)律服從高斯分布。高斯噪聲是一種加性噪聲，即噪聲直接加到原圖像上，因此可以用線性濾波器濾除。椒鹽噪聲類似把椒鹽撒在圖像上，是一種在圖像上出現(xiàn)很多白點(diǎn)或黑點(diǎn)的噪聲。椒鹽噪聲可以認(rèn)為是一種邏輯噪聲，用線性濾波器濾除的結(jié)果不好，一般采用中值濾波器濾波可以得到較好的結(jié)果。(2) 結(jié)合實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，定性評價平均濾波器/中值濾波器對高斯噪聲和椒鹽噪聲的去噪效果？平均濾波器對高斯噪聲濾除效果加好，中值濾波對椒鹽噪聲濾除效果叫好。(3) 結(jié)合實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，定性評價濾波窗口對去噪效果的影響？窗口設(shè)定的越大，會使濾波后的圖像邊緣越模糊，窗口越小，濾除效果越差，同時邊緣也不會那么模糊。 六、實(shí)驗(yàn)心得 通過這次實(shí)驗(yàn)讓我了解了不同的濾