數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)-matlab-圖像增強(qiáng)-邊緣檢測-圖像操作

實(shí)驗(yàn)1點(diǎn)運(yùn)算和直方圖處理實(shí)驗(yàn)?zāi)康?.掌握利用Matlab圖像工具箱顯示直方圖的方法2.掌握運(yùn)用點(diǎn)操作進(jìn)行圖像處理的根本原理。3.進(jìn)一步理解利用點(diǎn)操作這一方法進(jìn)行圖像處理的特點(diǎn)。4.掌握利用Matlab圖像工具箱進(jìn)行直方圖均衡化的根本方法。實(shí)驗(yàn)的硬件、軟件平臺(tái)硬件：計(jì)算機(jī)軟件：操作系統(tǒng)：WINDOWS2000應(yīng)用軟件：MATLAB實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及步驟1.了解Matlab圖像工具箱的使用。2.利用Matlab圖像工具箱對(duì)圖像進(jìn)行點(diǎn)操作，要求完成以下3個(gè)題目中的至少2個(gè)。⑴圖1灰度范圍偏小，且灰度偏低，改正之。⑵圖2暗處細(xì)節(jié)分辨不清，使其能看清楚。⑶圖3亮處細(xì)節(jié)分辨不清，使其能看清楚。圖1圖2圖33.給出處理前后圖像的直方圖。4.利用MatLab圖像處理工具箱中函數(shù)對(duì)以上圖像進(jìn)行直方圖均衡化操作，觀察結(jié)果。思考題1.點(diǎn)操作能完成哪些圖像增強(qiáng)功能？2.直方圖均衡化后直方圖為何并不平坦？為何灰度級(jí)會(huì)減少？實(shí)驗(yàn)報(bào)告要求1．對(duì)點(diǎn)操作的原理進(jìn)行說明。2．給出程序清單和注釋。3．對(duì)處理過程和結(jié)果進(jìn)行分析〔包括對(duì)處理前后圖像的直方圖的分析〕。實(shí)驗(yàn)2圖像平滑實(shí)驗(yàn)一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?．通過實(shí)驗(yàn)掌握?qǐng)D像去噪的根本方法；2．學(xué)會(huì)根據(jù)情況選用不同方法。二、實(shí)驗(yàn)的硬件、軟件平臺(tái)硬件：計(jì)算機(jī)軟件：操作系統(tǒng)：WINDOWS2000應(yīng)用軟件：MATLAB三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及要求1．實(shí)驗(yàn)內(nèi)容請(qǐng)?jiān)谌缦旅娣椒ㄖ羞x擇多個(gè)，完成圖像去噪操作，并進(jìn)行分析、比擬?！?〕對(duì)靜態(tài)場景的多幅圖片取平均；〔2〕空間域模板卷積〔不同模板、不同尺寸〕；〔3〕頻域低通濾波器〔不同濾波器模型、不同截止頻率〕；〔4〕中值濾波方法。2．實(shí)驗(yàn)要求〔1〕圖片可根據(jù)需要選??；〔2〕對(duì)不同方法和同一方法的不同參數(shù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析和比擬，如空間域卷積模板可有高斯型模板、矩形模板、三角形模板和自己根據(jù)需求設(shè)計(jì)的模板等；模板大小可以是3×3，5×5，7×7或更大。頻域?yàn)V波可采用矩形或巴特沃斯等低通濾波器模型，截止頻率也是可選的?！?〕分析比擬不同方法的結(jié)果。四、思考題1．不同空間域卷積器模板的濾波效果有何不同？2．空間域卷積器模板的大小的濾波效果有何影響？3．用多幅圖像代數(shù)平均的方法去噪對(duì)圖像有何要求？4．不同頻域?yàn)V波器的效果有何不同？五、實(shí)驗(yàn)報(bào)告要求1．列出程序清單并進(jìn)行功能注釋；2．說明不同方法去噪效果；3．對(duì)去噪方法進(jìn)行詳細(xì)分析比照。實(shí)驗(yàn)三圖像的邊緣檢測一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?．進(jìn)一步理解邊沿檢測的根本原理。2．掌握對(duì)圖像邊沿檢測的根本方法。3．學(xué)習(xí)利用Matlab圖像工具箱對(duì)圖像進(jìn)行邊沿檢測。二、實(shí)驗(yàn)原理邊緣檢測在圖像處理中可分為空域下的操作和頻域下的操作。本實(shí)驗(yàn)以空域下的操作為主要實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，其他方法同學(xué)們可以在課后自行實(shí)驗(yàn)?？沼蛳碌膱D像邊緣檢測主要應(yīng)用的是領(lǐng)域運(yùn)算。三、實(shí)驗(yàn)要求對(duì)邊緣檢測的要求：使用Matlab圖像處理工具箱中的不同方法對(duì)以下圖的邊緣進(jìn)行提??；注意觀察不同操作對(duì)垂直方向、水平方向、斜方向的提取效果有何區(qū)別；注意觀察提取后的邊界是否連續(xù)，假設(shè)不連續(xù)可采用什么方法使其連續(xù)。四、實(shí)驗(yàn)步驟1．翻開計(jì)算機(jī)，啟動(dòng)MATLAB程序；2．調(diào)入實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書所示的數(shù)字圖像，利用MATLAB圖像工具箱中已有函數(shù)進(jìn)行編程以實(shí)現(xiàn)圖像的邊緣檢測；3．顯示原圖和處理過的圖像。4．記錄和整理實(shí)驗(yàn)報(bào)告五、實(shí)驗(yàn)儀器1．計(jì)算機(jī)；2．MATLAB程序；3．記錄用的筆、紙。六、實(shí)驗(yàn)報(bào)告要求1．對(duì)所使用的圖像邊沿檢測方法的原理進(jìn)行說明。2．給出程序清單和注釋。3．對(duì)不同處理方法進(jìn)行說明、比擬。附錄：Matlab圖像處理簡介一、Matlab運(yùn)行環(huán)境簡介1．啟動(dòng)Matlab可由以下方法之一進(jìn)入Matlab命令行窗口：〔1〕開始→程序→Matlab。〔2〕雙擊桌面Matlab圖標(biāo)。2．編制、運(yùn)行Matlab程序可用以下方法之一編制和運(yùn)行Matlab程序，建議使用第二種方法。〔1〕命令行窗口中直接輸入Matlab命令，按“回車”鍵后執(zhí)行。〔2〕選擇菜單條中的“File→Open〔或New〕進(jìn)入Matlab程序編輯器，在編輯器中編輯程序。命令行以“，”或“；”結(jié)尾。以“，”結(jié)尾運(yùn)行時(shí)顯示該命令運(yùn)行結(jié)果，以“；”結(jié)尾不顯示該命令運(yùn)行結(jié)果。注釋前加“%”。運(yùn)行操作可使用命令快捷鍵。二、圖像文件的讀、寫和顯示1．圖像文件的讀取讀圖像文件的函數(shù)格式：A=imread〔‘路徑、文件名及文件后綴’〕，如I=imread〔‘’〕其含義：將e盤中的bmp文件image賦給變量I，bmp〔windowsbitmap〕為位圖文件。2．圖像文件的寫入寫圖像文件的函數(shù)格式：imwrite〔A，‘路徑、文件名及文件后綴’〕，如imwrite〔I，‘’〕，其含義：將圖像變量I寫入e盤中的bmp文件image。3．圖像顯示圖像顯示的函數(shù)格式：imshow〔A，n〕或imshow〔A，[lowhigh]〕n為灰度級(jí)數(shù)，缺省值為256；[lowhigh]為灰度級(jí)范圍，假設(shè)不能確切地知道灰度級(jí)范圍可缺省。如imshow〔I〕其含義：顯示圖像變量I。假設(shè)1次顯示多幅圖像，格式為：subplot〔總行數(shù)，總列數(shù)，第幾幅〕，如subplot〔3，2，3〕；imshow〔A〕；其執(zhí)行結(jié)果為在第2行第1列顯示圖像A。4．圖像文件有關(guān)信息的讀取格式為：info=imfinfo〔‘路徑、文件名及文件后綴’〕，如：info=imfinfo〔‘’〕，該函數(shù)返回1個(gè)結(jié)構(gòu)info，它反映了圖像文件的諸如長、寬、灰度位數(shù)等參數(shù)信息。5．真彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像真彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像的格式為：A=rgb2gray〔B〕其含義：將變量B表示的真彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像并賦給變量A，灰度圖像可以為unit8[0，255]、unit16[0，65535]〕或double[0，1]類型，輸出同輸入。三、圖像的點(diǎn)操作方法、直方圖及直方圖調(diào)整1．圖像直方圖顯示圖像的直方圖函數(shù)格式：imhist〔A〕2．圖像的點(diǎn)操作方法簡介圖像的點(diǎn)操作步驟：〔1〕假設(shè)讀入的圖不是灰度圖像，用函數(shù)rgb2gray〔〕將其變換為灰度圖像；〔2〕因?yàn)镸atlab的某些運(yùn)算不支持unit類型的數(shù)據(jù),可用函數(shù)double〔〕將像素的灰度值變換為浮點(diǎn)數(shù)，但要求將灰度值除以255或65535，使其值在0～1之間；如：I=double〔I8〕/255或I=double〔I16〕/65535?！?〕用函數(shù)imfinfo〔〕讀取圖像的行、列數(shù)，計(jì)算出圖像的像素值；〔4〕利用循環(huán)函數(shù)進(jìn)行點(diǎn)操作，Matlab完成步長為1的循環(huán)操作的語法是fori=a:b;××××××；enda和b分別是循環(huán)的起始點(diǎn)和終止點(diǎn)。〔5〕點(diǎn)操作可以是線性或非線性的，假設(shè)圖像的像素值索引為t〔i〕，如：a=t(i)+0.004*t(i)*(255-t(i));〔0<t(i)<255〕或a=1.1*t(i)+0.2;(0<t(i)<1)等。3．直方圖調(diào)整直方圖調(diào)整函數(shù)的格式：A=imadjust〔B，[lowhigh]，[bottomtop]，g〕其含義為：將灰度圖像B調(diào)整轉(zhuǎn)換為圖像A。其中[lowhigh]為原圖中要變換的灰度范圍，[bottomtop]用于指定變換后的灰度范圍，這兩個(gè)范圍均可用[]表示全部范圍[0，1]。g為調(diào)整量，g>0，g取值的含義如以下圖4．直方圖均衡化直方圖均衡化的函數(shù)格式為：A=histeq〔B〕該函數(shù)返回對(duì)圖B進(jìn)行直方圖均衡化后的圖像A。其作用是:用直方圖均衡增強(qiáng)比照度。四、二維卷積濾波和圖像去噪函數(shù)1．一般圖像去噪函數(shù)此處介紹2種圖像去噪函數(shù)〔1〕中值濾波函數(shù)，格式為：A=medfilt2〔B，p〕該函數(shù)返回由參數(shù)p指定的窗口對(duì)圖像B進(jìn)行二維中值濾波后的圖像A，p為由[mn]指定的窗口，缺省值為[33]。每個(gè)輸出象素包含輸入圖像中相應(yīng)象素〔p〕的鄰域的中值?！?〕二維順序統(tǒng)計(jì)濾波函數(shù)，格式為：A=ordfilt2〔B，order，ones〔n，n〕〕Order為濾波器輸出的次序值，ones〔n，n〕決定模板大小，B是原圖，A為處理后返回的圖像。其含義為：由〔ones〕指定鄰域的排序集中的第order個(gè)元素代替B中的每個(gè)元素。2．卷積濾波函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行卷積濾波的函數(shù)格式：A=filter2〔h，B〕其函數(shù)返回圖像B經(jīng)算子h濾波后的圖像給A。3．算子h確實(shí)定算子h確實(shí)定一般可用如下兩種方法之一〔1〕利用定義矩陣自定義算子h，如h=[-0.125-0.125-0.125;-0.1251-0.125;-0.125-0.125-]其結(jié)果為〔2〕利用Matlab提供的常用濾波算子，其格式為：h=fspecial〔type，p〕產(chǎn)生預(yù)定義濾波器。其中type為指定的算子〔模板〕類型，p為指定的參數(shù)〔一般為模板大〕如[33]，即模板尺寸為3×3。下面為常用濾波算子的列表說明typep模板‘gaussian’〔高斯低通濾波器〕缺省值為[33]‘Sobel’〔邊緣增強(qiáng)算子，水平方向和垂直方向〕12110-100020-2-1-2-110-1‘Prewitt’〔邊緣增強(qiáng)算子，水平方向和垂直方向〕11110-100010-1-1-1-110-1‘a(chǎn)verage’〔均值濾波器〕缺省值為[33]實(shí)驗(yàn)報(bào)告課程名稱數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)工程點(diǎn)運(yùn)算和直方圖處理實(shí)驗(yàn)儀器裝有matlab的pc機(jī)系別光電信息與通信工程學(xué)院專業(yè)光信息科學(xué)與技術(shù)專業(yè)班級(jí)/學(xué)號(hào)光信0801/2008010750學(xué)生姓名靖鑫實(shí)驗(yàn)日期2011.4.成績指導(dǎo)教師實(shí)驗(yàn)1點(diǎn)運(yùn)算和直方圖處理實(shí)驗(yàn)?zāi)康?.掌握利用Matlab圖像工具箱顯示直方圖的方法2.掌握運(yùn)用點(diǎn)操作進(jìn)行圖像處理的根本原理。3.進(jìn)一步理解利用點(diǎn)操作這一方法進(jìn)行圖像處理的特點(diǎn)。4.掌握利用Matlab圖像工具箱進(jìn)行直方圖均衡化的根本方法。實(shí)驗(yàn)的硬件、軟件平臺(tái)硬件：計(jì)算機(jī)軟件：操作系統(tǒng)：WINDOWS2000應(yīng)用軟件：MATLAB實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及步驟1.了解Matlab圖像工具箱的使用。2.利用Matlab圖像工具箱對(duì)圖像進(jìn)行點(diǎn)操作，和直方圖調(diào)整。⑴圖1灰度范圍偏小，且灰度偏低，改正之。⑵圖2暗處細(xì)節(jié)分辨不清，使其能看清楚。圖1圖23.給出處理前后圖像的直方圖。4.利用MatLab圖像處理工具箱中函數(shù)對(duì)以上圖像進(jìn)行直方圖均衡化操作，觀察結(jié)果。實(shí)驗(yàn)程序。圖一：進(jìn)行直方圖均衡化clcclearallI=imread('girl.bmp');j=rgb2gray(I);讀入圖片后轉(zhuǎn)為灰度圖figure(1)subplot(211)imhist(j);顯示原圖像直方圖title('源圖像直方圖')J=histeq(j);subplot(212)imhist(J)title('均衡化的直方圖')figure(2)subplot(121);imshow(I)title('源圖像')subplot(122);imshow(J)title('處理后的圖像')圖二：點(diǎn)操作clcclearallI=imread('house.bmp');j=rgb2gray(I);讀入圖片后轉(zhuǎn)為灰度圖[l,r]=size(j);計(jì)算圖像尺寸subplot(321)imshow(j)title('源圖像')form=1:lforn=1:rp1(m,n)=j(m,n)*1.2;endendform=1:lforn=1:rp2(m,n)=j(m,n)*2;endendform=1:lforn=1:rp3(m,n)=j(m,n)*2+50;endendform=1:lforn=1:rp4(m,n)=j(m,n)+100;endendform=1:lforn=1:rp5(m,n)=j(m,n)+0.003*j(m,n)*(255-j(m,n));endendsubplot(322)imshow(p1)title('j(m,n)*1.2')subplot(323)imshow(p2)title('j(m,n)*2')subplot(324)imshow(p3)title('j(m,n)*2+50')subplot(325)imshow(p4)title('j(m,n)+100')subplot(326)imshow(p5)title('j(m,n)+0.003*j(m,n)*(255-j(m,n))')直方圖調(diào)整：clcclearallI=imread('house.bmp');j=rgb2gray(i);讀入圖片后轉(zhuǎn)為灰度圖k=imadjust(I,[0.150.9],[0,1])直方圖調(diào)整g默認(rèn)為1a=imadjust(I,[0.150.9],[0,1],0.5)b=imadjust(I,[0.150.9],[0,1],1.2)figure(1)subplot(221)imshow(i)title('源圖像')subplot(222)imshow(k)title('g=1')subplot(223)imshow(a)title('g=0.5')subplot(224)imshow(b)title('g=1.2')figure(2)subplot(221)imhist(j)title('源圖像的直方圖')subplot(222)imhist(k)title('g=1時(shí)的直方圖')subplot(223)imhist(a)title(時(shí)的直方圖')subplot(224)imhist(b)title(時(shí)的直方圖')結(jié)論對(duì)處理過程和結(jié)果進(jìn)行分析〔包括對(duì)處理前后圖像的直方圖的分析〕。實(shí)驗(yàn)報(bào)告課程名稱數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)工程圖像平滑實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)儀器裝有matlab的pc機(jī)系別光電信息與通信工程學(xué)院專業(yè)光信息科學(xué)與技術(shù)專業(yè)班級(jí)/學(xué)號(hào)光信0801/2008010750學(xué)生姓名靖鑫實(shí)驗(yàn)日期2011.4.成績指導(dǎo)教師實(shí)驗(yàn)2圖像平滑實(shí)驗(yàn)一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?．通過實(shí)驗(yàn)掌握?qǐng)D像去噪的根本方法；2．學(xué)會(huì)根據(jù)情況選用不同方法。二、實(shí)驗(yàn)的硬件、軟件平臺(tái)硬件：計(jì)算機(jī)軟件：操作系統(tǒng)：WINDOWS2000應(yīng)用軟件：MATLAB三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及要求1．實(shí)驗(yàn)內(nèi)容請(qǐng)?jiān)谌缦旅娣椒ㄖ羞x擇多個(gè)，完成圖像去噪操作，并進(jìn)行分析、比擬?！?〕對(duì)靜態(tài)場景的多幅圖片取平均；〔2〕空間域模板卷積〔不同模板、不同尺寸〕；〔3〕頻域低通濾波器〔不同濾波器模型、不同截止頻率〕；〔4〕中值濾波方法。2．實(shí)驗(yàn)要求〔1〕圖片可根據(jù)需要選??；〔2〕對(duì)不同方法和同一方法的不同參數(shù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析和比擬，如空間域卷積模板可有高斯型模板、矩形模板、三角形模板和自己根據(jù)需求設(shè)計(jì)的模板等；模板大小可以是3×3，5×5，7×7或更大。頻域?yàn)V波可采用矩形或巴特沃斯等低通濾波器模型，截止頻率也是可選的。〔3〕分析比擬不同方法的結(jié)果。四．實(shí)驗(yàn)程序〔1〕對(duì)靜態(tài)場景的多幅圖片取平均clcclearalla1=imread('lenna_noise1.bmp');%讀入圖片a2=imread('lenna_noise2.bmp');a3=imread('lenna_noise3.bmp');a4=imread('lenna_noise4.bmp');a5=imread('lenna_noise5.bmp');a6=imread('lenna_noise6.bmp');a7=imread('lenna_noise7.bmp');a8=imread('lenna_noise8.bmp');b1=double(a1)/255;%變換圖像數(shù)據(jù)類型b2=double(a2)/255;b3=double(a3)/255;b4=double(a4)/255;b5=double(a5)/255;b6=double(a6)/255;b7=double(a7)/255;b8=double(a8)/255;c=(b1+b2+b3+b4+b5+b6+b7+b8)/8;%八幅圖取平均subplot(331),imshow(a1);%三行三列，顯示圖像subplot(332),imshow(a2);subplot(333),imshow(a3);subplot(334),imshow(a4);subplot(335),imshow(a5);subplot(336),imshow(a6);subplot(337),imshow(a7);subplot(338),imshow(a8);subplot(339),imshow(c)〔2〕空間域模板卷積〔不同模板、不同尺寸〕；%鄰域模板i=imread('panda.bmp');%讀入圖像i=double(i)/255;%變換數(shù)據(jù)類型subplot(221);imshow(i);%顯示圖像title('原圖像')h=1/5*[010;101;010];%定義4鄰域平均模板a=filter2(h,i);%進(jìn)行濾波subplot(222);imshow(a);%顯示圖像title('4鄰域平均模板')subplot(223);h=1/12*[0110;1111;1111;0110];%定義8鄰域平均模板a=filter2(h,i);imshow(a);title('8鄰域平均模板')subplot(224);h=1/12*[01110;11111;11111;01110];%定義12鄰域平均模板a=filter2(h,i);imshow(a);title('12鄰域平均模板')clcclearall%高斯模板i=imread('panda.bmp');%讀入圖像i=double(i)/255;%數(shù)值轉(zhuǎn)換subplot(231);imshow(i);%顯示圖像title('原圖像')h=fspecial('gaussian');%選用3*3的高斯模板a=filter2(h,i);subplot(232);imshow(a);title('3*3的高斯模板')subplot(233);h=fspecial('gaussian',[55]);%選用5*5的高斯模板a=filter2(h,i);imshow(a);title('5*5的高斯模板')subplot(234);h=fspecial('gaussian',[77]);%選用7*7的高斯模板a=filter2(h,i);imshow(a);title('選用7*7的高斯模板')subplot(235);h=fspecial('gaussian',[99]);%選用9*9的高斯模板a=filter2(h,i);imshow(a);title('9*9的高斯模板')subplot(236);h=fspecial('gaussian',[1111]);%選用11*11的高斯模板a=filter2(h,i);imshow(a)title('11*11的高斯模板')%加權(quán)模板i=imread('panda.bmp');%讀入圖像i=double(i)/255;%數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換ˉsubplot(1,3,1);imshow(i);%顯示圖像title('原圖像')h=1/10*[111;121;111];%選用3*3的加權(quán)平均模板a=filter2(h,i);subplot(1,3,2);imshow(a);title('3*3的加權(quán)平均模板')subplot(1,3,3);h=1/48*[01210;12421;24842;12421;01210];%選用5*5的加權(quán)平均模板a=filter2(h,i);imshow(a);title('5*5的加權(quán)平均模板')〔3〕中值濾波方法。clcclearall%中值濾波方法%當(dāng)矩陣為[33]時(shí)i=imread('noise1.bmp');%讀入圖像j=imread('noise.bmp');k=imread('panda.bmp');l=medfilt2(i,[33]);%進(jìn)行中值濾波，模板為3*3m=medfilt2(j,[33]);n=medfilt2(k,[33]);figure(1)subplot(231),imshow(i);title('原圖像')subplot(232),imshow(j)title('原圖像')subplot(233),imshow(k)title('原圖像')subplot(234),imshow(l)title('中值濾波，模板為3*3')subplot(235),imshow(m)title('中值濾波，模板為3*3')subplot(236),imshow(n)title('中值濾波，模板為3*3')figure(2)%當(dāng)矩陣為[44]時(shí)i=imread('noise1.bmp');j=imread('noise.bmp');k=imread('panda.bmp');l=medfilt2(i,[44]);%進(jìn)行中值濾波，模板為4*4m=medfilt2(j,[44]);n=medfilt2(k,[44]);subplot(231),imshow(i)title('原圖像)subplot(232),imshow(j)title('原圖像')subplot(233),imshow(k)title('原圖像')subplot(234),imshow(l)title('中值濾波，模板為4*4')subplot(235),imshow(m)title('中值濾波，模板為4*4')subplot(236),imshow(n)title('中值濾波，模板為4*4')figure(3)%當(dāng)矩陣為[99]時(shí)i=imread('noise1.bmp');j=imread('noise.bmp');k=imread('panda.bmp');l=medfilt2(i,[99]);%進(jìn)行中值濾波，模板為9*9m=medfilt2(j,[99]);n=medfilt2(k,[99]);subplot(231),imshow(i)title('原圖像')subplot(232),imshow(j)title('原圖像')subplot(233),imshow(k)title('原圖像)subplot(234),imshow(l)title('中值濾波，模板為9*9')subplot(235),imshow(m)title('中值濾波，模板為9*9')subplot(236),imshow(n)title('中值濾波，模板為9*9')clcclearall%BOX模板i=imread('noise1.bmp');subplot(231);imshow(i);title('原始圖像')a=filter2(fspecial('average',3),i)/255;%進(jìn)行3*3模板的均值濾波¨subplot(232);imshow(a);title('3*3模板的均值濾波')subplot(233);a=filter2(fspecial('average',5),i)/255;%進(jìn)行5*5模板的均值濾波imshow(a);title('5*5模板的均值濾波')subplot(234);a=filter2(fspecial('average',7),i)/255;%進(jìn)行7*7模板的均值濾波imshow(a);title('7*7模板的均值濾波')subplot(235);a=filter2(fspecial('average',9),i)/255;%進(jìn)行9*9模板的均值濾波imshow(a);title('9*9模板的均值濾波')subplot(236);a=filter2(fspecial('average',11),i)/255;%進(jìn)行11*11模板的均值濾波imshow(a);title('11*11模板的均值濾波')〔4〕頻域低通濾波器〔不同濾波器模型、不同截止頻率〕截止頻率為20Hzi=imread('H:\noise1.bmp');%讀入圖像subplot(2,3,1);%顯示2行3列第一幅圖像imshow(i);%顯示圖像a=fft2(double(i));%進(jìn)行傅里葉變換subplot(2,3,2);%顯示2行3列第二幅圖像imshow(abs(a),[]);%顯示實(shí)數(shù)局部s=log(1+abs(a));%進(jìn)行對(duì)數(shù)運(yùn)算,降低灰度值subplot(2,3,3);%顯示2行3列第三幅圖像imshow(abs(s),[]);%顯示降低灰度后的傅里葉頻譜fc=fftshift(a);%把頻譜移中s=log(a+abs(fc));%把移中的頻譜進(jìn)行對(duì)數(shù)運(yùn)算,提高灰度subplot(2,3,4);%顯示2行3列第四幅圖像imshow(abs(s),[]);%顯示圖像[m,n]=size(fc);%獲取頻譜圖大小fori=1:m%進(jìn)行點(diǎn)運(yùn)算forj=1:nu=floor(i-m/2);%計(jì)算頻率平面道遠(yuǎn)點(diǎn)的距離v=floor(j-n/2);d=(u^2+v^2)^0.5;h(i,j)=1/(1+(d/20)^2);%定義巴特沃斯低通濾波器fe(i,j)=h(i,j)*fc(i,j);%進(jìn)行巴特沃斯低通濾波endend[m,n]=size(fc);%獲取頻譜圖大小fori=1:m%進(jìn)行點(diǎn)運(yùn)算forj=1:nu=floor(i-m/2);%計(jì)算頻率平面道遠(yuǎn)點(diǎn)的距離v=floor(j-n/2);d=(u^2+v^2)^0.5;ifd<20%定義理想低通濾波器h(i,j)=1;elseh(i,j)=0;endfa(i,j)=h(i,j)*fc(i,j);endendFF=ifftshift(fe);%對(duì)經(jīng)巴特沃斯處理的頻譜進(jìn)行逆移中ff=real(ifft2(FF));%取傅里葉逆變換的實(shí)數(shù)局部AA=ifftshift(fa);%對(duì)經(jīng)理想濾波處理的頻譜進(jìn)行逆移中aa=real(ifft2(AA));%取傅里葉逆變換的實(shí)數(shù)局部subplot(2,3,5);%顯示2行3列第五幅圖像imshow(uint8(ff));%顯示圖像subplot(2,3,6);%顯示2行3列第六幅圖像imshow(uint8(aa));%顯示圖像截止頻率為80Hzi=imread('H:\noise1.bmp');%讀入圖像subplot(2,3,1);%顯示2行3列第一幅圖像imshow(i);%顯示圖像a=fft2(double(i));%進(jìn)行傅里葉變換subplot(2,3,2);%顯示2行3列第二幅圖像imshow(abs(a),[]);%顯示實(shí)數(shù)局部s=log(1+abs(a));%進(jìn)行對(duì)數(shù)運(yùn)算,降低灰度值subplot(2,3,3);%顯示2行3列第三幅圖像imshow(abs(s),[]);%顯示降低灰度后的傅里葉頻譜fc=fftshift(a);%把頻譜移中s=log(a+abs(fc));%把移中的頻譜進(jìn)行對(duì)數(shù)運(yùn)算,提高灰度subplot(2,3,4);%顯示2行3列第四幅圖像imshow(abs(s),[]);%顯示圖像[m,n]=size(fc);%獲取頻譜圖大小fori=1:m%進(jìn)行點(diǎn)運(yùn)算forj=1:nu=floor(i-m/2);%計(jì)算頻率平面道遠(yuǎn)點(diǎn)的距離v=floor(j-n/2);d=(u^2+v^2)^0.5;h(i,j)=1/(1+(d/80)^2);%定義巴特沃斯低通濾波器fe(i,j)=h(i,j)*fc(i,j);%進(jìn)行巴特沃斯低通濾波endend[m,n]=size(fc);%獲取頻譜圖大小fori=1:m%進(jìn)行點(diǎn)運(yùn)算forj=1:nu=floor(i-m/2);%計(jì)算頻率平面道遠(yuǎn)點(diǎn)的距離v=floor(j-n/2);d=(u^2+v^2)^0.5;ifd<80%定義理想低通濾波器h(i,j)=1;elseh(i,j)=0;endfa(i,j)=h(i,j)*fc(i,j);endendFF=ifftshift(fe);%對(duì)經(jīng)巴特沃斯處理的頻譜進(jìn)行逆移中ff=real(ifft2(FF));%取傅里葉逆變換的實(shí)數(shù)局部AA=ifftshift(fa);%對(duì)經(jīng)理想濾波處理的頻譜進(jìn)行逆移中aa=real(ifft2(AA));%取傅里葉逆變換的實(shí)數(shù)局部subplot(2,3,5);%顯示2行3列第五幅圖像imshow(uint8(ff));%顯示圖像subplot(2,3,6);%顯示2行3列第六幅圖像imshow(uint8(aa));%顯示圖像%D0=150;D1=250時(shí)clcclearall[I,map]=imread('noise1.bmp');[M,N]=size(I);F=fft2(I);fftshift(F);Dcut=100;D0=150;D1=250;foru=1:Mforv=1:ND(u,v)=sqrt(u^2+v^2);BUTTERH(u,v)=1/(1+(sqrt(2)-1)*(D(u,v)/Dcut)^2);EXPOTH(u,v)=exp(log(1/sqrt(2))*(D(u,v)/Dcut)^2);ifD(u,v)<D0THPFH(u,v)=1;elseifD(u,v)<=D1THPEH(u,v)=(D(u,v)-D1)/(D0-D1);elseTHPFH(u,v)=0;endendendBUTTERG=BUTTERH.*F;BUTTERfiltered=ifft2(BUTTERG);EXPOTG=EXPOTH.*F;EXPOTfiltered=ifft2(EXPOTG);THPFG=THPFH.*F;THPFfiltered=ifft2(THPFG);subplot(221)imshow(I);title('原圖像')subplot(222)imshow(BUTTERfiltered,map)title('巴特沃斯低通濾波后的圖像')subplot(223)imshow(EXPOTfiltered,map)title('指數(shù)低通濾波后的圖像')subplot(224)imshow(THPFfiltered,map)title('梯形低通濾波后的圖像')實(shí)驗(yàn)報(bào)告課程名稱數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)工程圖像的邊緣檢測實(shí)驗(yàn)儀器裝有matlab的pc機(jī)系別光電信息與通信工程學(xué)院專業(yè)光信息科學(xué)與技術(shù)專業(yè)班級(jí)/學(xué)號(hào)光信0801/2008010750學(xué)生姓名靖鑫實(shí)驗(yàn)日期2011.4.成績指導(dǎo)教師實(shí)驗(yàn)三圖像的邊緣檢測一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?．進(jìn)一步理解邊沿檢測的根本原理。2．掌握對(duì)圖像邊沿檢測的根本方法。3．學(xué)習(xí)利用Matlab圖像工具箱對(duì)圖像進(jìn)行邊沿檢測。二、實(shí)驗(yàn)原理邊緣檢測在圖像處理中可分為空域下的操作和頻域下的操作。本實(shí)驗(yàn)以空域