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文檔簡介
PAGEPAGE4課程實驗報告課程名稱:數(shù)字圖像處理A實驗項目名稱:圖像濾波實驗題目:圖像濾波實驗目的及要求:掌握圖像平滑與圖像的銳化的原理掌握圖像平滑和銳化的應用所需實驗環(huán)境:Matlab實驗內容及過程:提取圖像信息,提取紅波段;input='C:\Users\30600\Desktop\數(shù)字圖像處理\實驗三\shiyan.tif';[in_data,geo]=geotiffread(input);info=geotiffinfo(input);in_data1=in_data;in_data_im2double=im2double(in_data1);in_data_mat2gray=mat2gray(in_data_im2double);data=im2uint8(in_data_mat2gray);data_R=data(:,:,3);figure;imshow(data_R),title('提取紅波段');對影像添加高斯噪聲和椒鹽噪聲;代碼如下:gauss=imnoise(data_R,'gaussian',0,0.001);figure;imshow(gauss),title('高斯噪聲');salt=imnoise(data_R,'salt&pepper',0.0005);figure;imshow(salt),title('椒鹽噪聲');選擇不同尺寸的濾波器(中值和均值)對含有椒鹽噪聲和高斯噪聲的圖像進行處理,根據(jù)結果分析不同窗口對噪聲圖像處理的影響,并篩選出最佳窗口代碼如下:h_3=fspecial('average');data_3=imfilter(gauss,h_3,'conv','replicate','same');figure;imshow(data_3),title('以3*3模板濾波處理');h_5=fspecial('average',5);data_5=imfilter(gauss,h_5,'conv','replicate','same');figure;imshow(data_5),title('5*5濾波處理');h_7=fspecial('average',7);data_7=imfilter(gauss,h_7,'conv','replicate','same');figure;imshow(data_7),title('7*7濾波處理');B_3=medfilt2(data_3,[3,3]);figure;imshow(B_3),title('中值濾波處理');對遙感影像進行銳化處理,選擇最佳銳化濾波器,并進行銳化圖像的輸出。代碼如下:h_log=fspecial('log',5,0.5);b1_log=imfilter(data_R,h_log,'conv','replicate');b1_LOG=data_R-b1_log;figure;imshow(b1_LOG),title('銳化圖像輸出');實驗結果:實驗總結、收獲及體會:本次實驗較為簡單,大多是套用公式,代入數(shù)據(jù),進行處理,從中學習得到了如何但波段運用高斯濾噪聲、椒鹽噪聲處理,套用中值濾波,均值濾波處理噪聲圖像,并對遙感影像進行銳化處理,只要上課的時候仔細聽講理解,公式中各個參數(shù)的意義,就能成功完成。指導教師評
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