数字图像处理 实验一报告1.docx

数字图像处理实验一报告（1）——实验目的：熟练掌握对BMP格式图像的均值滤波熟练掌握对BMP格式图像的中值滤波熟练掌握对BMP格式图像的最大/小值滤波实验内容：1、算数均值滤波原理：令Sxy表示中心点（x,y）处、大小为m*n的矩形子图像窗口（领域）的一组坐标。算数均值滤波器在Sxy定义的区域中计算被污染图像g(x,y)的平均值。即算法：M*M算数均值滤波#include stdafx.h#define EXTRA_NAME $peppernoise.#include loadbmp.hvoid suanshu_Mean_Filter(){ //M*M算数均值滤波器LPTemp=new BYTE[nByteWidth*nHeight];//新开辟一块容纳24位位图文件的内存区，指向该新内存的指针为lpBitmapmemset(LPTemp,0,nByteWidth*nHeight);if (lpBitmap==0) return; int M=3; //M=5即为5x5算数均值滤波器；M=9即为9x9算数均值滤波器int x,y,p,q,i,m,n,sum;srand((unsigned)time(NULL));for(y=M/2;ynHeight-M/2;y++){for(x=M/2;xnWidth-M/2;x++){for(i=0;i=2;i++){q=x*3+y*nByteWidth+i;for(sum=0,m=y-M/2;m=y+M/2;m++){for(n=x-M/2;n=x+M/2;n++){p=n*3+m*nByteWidth; p+=i; sum=sum+lpBits[p];}}LPTemp[q]=sum/(M*M);}}}for(y=M/2;ynHeight-M/2;y++){ for(x=M/2;xnWidth-M/2;x++){ for(i=0;i=2;i++){p=x*3+y*nByteWidth;lpBits[p+i]=LPTemp[p+i];}}}}void main(int argc, char *argv[]){LoadBitmap();suanshu_Mean_Filter();SaveAs();delete lpBitmap;}原图： 3x3均值滤波：5x5均值滤波： 9x9均值滤波：2、几何均值滤波原理：使用几何均值滤波器复原的一幅图像由如下表达式给出：其中，每个复原的像素由子图像窗口中像素的乘积的1/mn次幂给出。算法：#include stdafx.h#define EXTRA_NAME $peppernoise.#include loadbmp.hvoid jh_meanfilter(){ //M*M几何均值滤波器LPTemp=new BYTE[nByteWidth*nHeight];//新开辟一块容纳24位位图文件的内存区，指向该新内存的指针为lpBitmap memset(LPTemp,0,nByteWidth*nHeight);if(lpBitmap==0) return;int M=3;int x,y,i,m,n,p,q;double sum;srand((unsigned)time(NULL));for(y=M/2;ynHeight-M/2;y++){for(x=M/2;xnWidth-M/2;x++){for(i=0;i=2;i++){sum=1.0;q=x*3+y*nByteWidth+i;for(m=y-M/2;m=y+M/2;m++){for(n=x-M/2;nx+M/2;n++){p=m*nByteWidth+n*3;p+=i;sum=sum*lpBits[p];}}LPTemp[q]=(int)pow(sum,1.0/(M*M));}}}for(y=2;ynHeight-2;y++){ for(x=2;xnWidth-2;x++){ for(i=0;i=2;i++){p=x*3+y*nByteWidth; lpBits[p+i]=LPTemp[p+i];}}}}void main(int argc, char *argv[]){LoadBitmap();jh_meanfilter();SaveAs();delete lpBitmap;}3x3几何均值滤波器： 5x5几何均值滤波器： 9x9几何均值滤波器：3、谐波均值滤波原理：谐波均值滤波操作由如下表达式给出：谐波均值滤波器盐粒噪声效果较好，但不适用于胡椒噪声。它善于处