實驗報告2 圖像增強

數(shù)字圖像處理實驗二報告圖像增強09008406陳怡東實驗內容：圖像增強，平滑處理，實現(xiàn)平均平滑和高斯模糊濾波操作采用中值濾波，同時加入了一個可調整的中值濾波實現(xiàn)了一階算子濾波和二階算子的圖像銳化功能，同時將銳化效果疊加到原圖像。實驗過程本實驗的編譯器環(huán)境為VS2008，所以可能用早起的VS版本打開時會有不兼容的情況產(chǎn)生，因此最好在2008及以上環(huán)境先編譯。本工程是一個基于對話框的MFC程序。工程中的功能函數(shù)全部封裝在C數(shù)字圖像處理Dlg的類中。具體功能的實現(xiàn)：平滑操作：采用模板濾波。平均模板，即采用平均加權模式，首先以點（x，y）為中心，3x3領域內的點都參與了決定新圖像mid_lpData中g（x，y）點像素值的云端，并且采用系數(shù)都為1，表示各值對于新像素的貢獻是相同的，而外面的模板系數(shù)采用1/9保證元素和為1。這樣是得像素值能夠保證在原先圖像的灰度范圍中,本實驗中只實現(xiàn)了3x3的平滑模板，當然還可以生成更一般的平滑矩陣，這里沒有做過多的拓展，因為實現(xiàn)原理是相同的。2,.高斯模糊的實現(xiàn)平均平滑對鄰域內的像素一視同仁，但是我們平時可能要的并不是這種效果，因此為了減少處理中的模糊，得到更自然地平滑效果，則會適當?shù)募哟竽０逯行牡臋嘀兀S著原理中心點，隨著遠離中心點，權重迅速減小，從而使得原來的像素點看起來可以更接近離它距離更近的點，所以我們選擇了高斯模板。常用的3x3高斯模板如下所示：高斯模板即由二維高斯函數(shù)，及二維整臺分布密度函數(shù)，這里取一個均值為0，方差為的二維高斯函數(shù)為而我們選用的高斯模板即將連續(xù)的二維高斯函數(shù)離散化的結果表示，因此我們可以通過建立一個（2k+1)x(2k+1)的舉證M來得到，其（i，j）位置的元素值可以如下確定詳細實現(xiàn)和取值見源代碼。3，本實驗還實現(xiàn)了對于噪聲的另外一種處理方法，即中值濾波，即選取了周圍8個點和本身的像素，選用中位數(shù)的點的像素值來代替原像素的值，這對于椒鹽噪聲的處理達到了很好的效果，而后又對其做了改進，因為并不是所有的像素點都要處理而是有特別大的噪聲的點才需要處理，因此在改進的中值濾波中，對于需要處理的點做了判斷，只有該像素值是鄰域內的極大值或極小值時才對其作為處理，因為滿足這個條件明顯的可以看出原像素是噪聲，因此對其處理，4.本實驗還對銳化處理做了小小的嘗試，但是結果不是很理想，希望老師能看一下，不知道銳化的效果是不是想要的，3實驗總結本實驗主要參考資料為《數(shù)字圖像處理于機器視覺》這本書，本實驗在上次實驗的基礎上完成，并對上次存在的問題做了一些修正，添加菜單欄，將原本界面中的按鈕去掉了，美化了一下界面，對于上次存在的內存泄露也做了修正，但效果不知道是否好。對于這次的實驗，收獲是對于空間濾波有了一定的認識。懂得圖像處理時矩陣的重要性。但還是存在一些小問題，希望老師能解答一下：上次實驗的時候問了老師關于窗口重繪函數(shù)的問題，但后來回來后遇到一個很莫名奇妙的問題，就是生成對話框的時候會將桌面的背景做截圖繪制到對話框的客戶區(qū)很是令人不解，因此我加入了一句顯示繪制背景為白色的代碼。但是很是疑惑麻煩老師能不能看一下。對于改進的中值了濾波在對實例圖像做噪聲處理的時候需要處理兩次才能完成