TIT 数字图像处理 原理与实践(MATLAB) 入门教学 实验三 图像平滑与图像锐化
文章目录
- 数字图像处理 原理与实践(MATLAB) 入门教学 实验三 图像平滑与图像锐化
- 实验要求
- 知识点
- 实验内容
- 1、采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波，窗口分别采用3 * 3,5 * 5,7 * 7
- 2、采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波
- 3、采用三种不同算子对图像进行锐化处理
- 总结
- 比较不同平滑滤波器的处理效果，分析其优缺点
- 比较不同锐化滤波器的处理效果，分析其优缺
数字图像处理 原理与实践(MATLAB) 入门教学 实验三 图像平滑与图像锐化
实验要求
1、熟悉并掌握MATLAB图像处理工具箱的使用
2、理解并掌握常用的图像的增强技术
知识点
1.imnoise
imnoise函数用于对图像生成模拟噪声，如：
i=imread(‘e:\w01.tif’);
j=imnoise(i,‘gaussian’,0,0.02);模拟均值为0方差为0.02的高斯噪声，
j=imnoise(i,‘salt&pepper’, 0.04) 模拟叠加密度为0.04的椒盐噪声
2.fspecial
fspecial函数用于产生预定义滤波器，如：
h=fspecial(‘sobel’);%sobel水平边缘增强滤波器
h=fspecial(‘gaussian’);%高斯低通滤波器
h=fspecial(‘laplacian’);%拉普拉斯滤波器
h=fspecial(‘log’);%高斯拉普拉斯（LoG）滤波器
h=fspecial(‘average’);%均值滤波器
3.基于卷积的图像滤波函数
imfilter函数， filter2函数，二维卷积conv2滤波,都可用于图像滤波，用法类似，如：
i=imread(‘e:\w01.tif’);
h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];%产生Sobel算子的水平方向模板
j=filter2(h,i);
或者：
h = fspecial(‘prewitt’)
I = imread(‘cameraman.tif’);
imshow(I);
H = fspecial('prewitt‘); %预定义滤波器
M = imfilter(I,H);
imshow(M)
或者：
i=imread(‘e:\w01.tif’);
h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];
h=h/9;
j=conv2(i,h);
4.其他常用滤波举例
（1）中值滤波
medfilt2函数用于图像的中值滤波，如：
i=imread(‘e:\w01.tif’);
j=medfilt2(i，[M N]);对矩阵i进行二维中值滤波，领域为MN，缺省值为33
（2）利用拉氏算子锐化图像, 如:
i=imread(‘e:\w01.tif’);
j=double(i);
h=[0,1,0;1,-4,0;0,1,0];%拉氏算子
k=conv2(j,h,‘same’);
实验内容
1、采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波，窗口分别采用3 * 3,5 * 5,7 * 7
close all;
clear all;
clc;
i=imread('图像平滑.png');
i=rgb2gray(i);j=imnoise(i,'salt & pepper',0.04); %模拟叠加密度为0.04的椒盐噪声
k1=medfilt2(j,[3 3]);%对矩阵i进行二维中值滤波，领域3*3
k2=medfilt2(j,[5 5]);
k3=medfilt2(j,[7 7]);subplot(2,2,1);imshow(j);title('原图像');
subplot(2,2,2);imshow(k1);;title('3 3');
subplot(2,2,3);imshow(k2);title('5 5');
subplot(2,2,4);imshow(k3);title('7 7');
2、采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波
close all;
clear all;
clc;
i=imread('图像平滑.png');
i=rgb2gray(i);j=imnoise(i,'salt & pepper',0.04); %模拟叠加密度为0.04的椒盐噪声
k1=filter2(fspecial('average',9),j)/255;subplot(2,2,1);imshow(j);title('噪声干扰图像');
subplot(2,2,2);imshow(k1);;title('改进后的图像');
3、采用三种不同算子对图像进行锐化处理
close all;
clear all;
clc;
i=imread('图像平滑.png');
i=rgb2gray(i);
j=fspecial('sobel');%应用Sobel算子
k1=filter2(j,i);%Sobel算子滤波锐化j=fspecial('prewitt');%应用prewitt算子
k2=filter2(j,i);%prewitt算子滤波锐化j=fspecial('log');%应用log算子
k3=filter2(j,i);%log算子滤波锐化subplot(2,2,1);imshow(i);title('原图像');
subplot(2,2,2);imshow(k1);;title('Sobel算子锐化图像');
subplot(2,2,3);imshow(k2);title('prewitt算子锐化图像');
subplot(2,2,4);imshow(k3);title('log算子锐化图像');
总结
比较不同平滑滤波器的处理效果，分析其优缺点
中值滤波器对去除椒盐噪声可以起很好的效果,因为椒盐噪声在画面中的部分点上随机出现.所以根据中值滤波可知,通过数据排列的方法,将图像中未被噪声污染的点代替噪声点的值的概率比较大,因此噪声的抑制效果好.均值滤波器对图像处理能达到去噪的效果，并且滤波器的模板越大去噪效果越好,但模板选择过大时,处理的效果会下降.二者相比,中值滤波去图像椒盐噪声的同时,还能保持图像清晰的轮廓.
比较不同锐化滤波器的处理效果，分析其优缺
Sobel算子是滤波算子的形式来提取边缘，X，Y方向各用一个模板，两个模板组合起来构成一个梯度算子。X方向模板对垂直边缘影响最大，Y方向模板对水平边缘影响最大。prewitt算子是加权平均算子，对噪声有抑制作用，但是像素平均相当于对图像进行的同滤波.log算法的特点是由于先进行了高斯滤波，因而可以一定程度上克服噪声的影响。但可能产生假边缘,对一些曲线边缘（curved edges）的定位误差较大
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