实验三图像增强及形态学图像处理.doc

实验3 图像增强及形态学图像处理 实验目的： 掌握均值滤波和中值滤波的原理及实现； 掌握锐化模板prewitt，sobel和laplacian的使用方法； 了解形态学的基本理论和方法； 掌握对图像进行膨胀/腐蚀的方法； 掌握开闭运算； 实验内容： （1）给图像headCT分别添加椒盐噪声和高斯噪声，分别采用线性的均值滤波函数imfilter和非线性的中值滤波函数medfilt2滤波进行处理，两种滤波的掩模都分别尝试定义为3*3和7*7。由得到的实验结果，分析哪种滤波对这种噪声处理的效果比较好？掩模大小对噪声处理效果有什么影响？ f=imread(headCT.tif); g=imnoise(f,gaussian); h=imnoise(f,salt pepper); subplot(1,3,1);imshow(f);title(原图); subplot(1,3,2);imshow(g);title(高斯噪音); subplot(1,3,3);imshow(h);title(椒盐噪音); 掩模： w=ones(3); w1=ones(7); 高斯噪声: g1=imfilter(g,w); g2=imfilter(g,w1); subplot(1,2,1);imshow(g1,[]); subplot(1,2,2);imshow(g2,[]); g3=medfilt2(g); g4=medfilt2(g,[7 7]); subplot(1,2,1);imshow(g3,[]); subplot(1,2,2);imshow(g4,[]); 椒盐噪声： h1=imfilter(h,w); h2=imfilter(h,w1); subplot(1,2,1);imshow(h1,[]); subplot(1,2,2);imshow(h2,[]); h3=medfilt2(h); h4=medfilt2(h,[7 7]); subplot(1,2,1);imshow(h3,[]); subplot(1,2,2);imshow(h4,[]); 对于椒盐噪声，中值滤波效果比均值滤波效果好。 原因： 椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上，图像中有干净点也有污染点。中值滤波是选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果好。因为噪声的均值不为0，所以均值滤波不能很好地去除噪声点。 对于高斯噪声，均值滤波效果比中值滤波效果好。 原因： 高斯噪声是幅值近似正态分布，但分布在每点像素上。因为图像中的每点都是污染点，所以中值滤波选不到合适的干净点。因为正态分布的均值为0，所以均值滤波可以消除噪声。（注意：实际上只能减弱，不能消除。） 编写m文件，实现同时用sobel算子对图片的水平和垂直方向进行处理？ 在命令窗口中，输入“myedge”。 选择一幅图，即可得到结果。 对图片text.tif进行膨胀操作，选择结构元素为[0 1 0;1 1 1;0 1 0]和[1 1 1;1 1 1;1 1 1]观察其处理效果的异同，如果一次膨胀的效果不明显，可多次膨胀再比较； f=imread(text.tif); w=[0 1 0;1 1 1 ;0 1 0]; w1=[1 1 1 ;1 1 1;1 1 1]; f1=imdilate(f,w); f2=imdilate(f,w1); imshow(f,[]); figure,imshow(f1,[]); figure,imshow(f2,[]); 选做题：对图片shapes.tif进行开、闭运算，比较其处理的效果，采用方形结构元素（可由strel（’square’,3）得到）。 f=imread(shapes.tif); se=strel(square,3); f1=imopen(f,se); imshow(f); figure,imshow(f1); f2=imclose(f,se); figure,imshow(f2); (由于结构元素是3，所以图基本上没变化。主要变化，从锯齿那里可以看到。) 若结构元素改为30，则开运算所得的图为 闭运算得到的结果为： 选做题：仿照课本P272例9.7，计算和显示图像pattern.tif中最后一个字母”a”的质心 f=imread(pattern.tif); [L,n]=bwlabel(f); %计算图像中所有连接分量 imshow(f) hold on %So later plotting commands plot on top of the image. (保持图像) [r,c]=find(L==