数字图像处理(实验3)..docVIP

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （ 2015 —2016 学年 第 一 学期 ） 课程名称：数字图像处理 开课实验室：系机房444 2015 年 11月 11日 年级、专业、班 计科133 学号 201310405325 姓名 黄枫 成绩 实验项目名称 图像空间滤波 指导教师 张云 教师评语 该同学是否了解实验内容与要求：A.了解□ B.基本了解□ C.不了解□ 该同学的实验能力： A.强 □ B.中等 □ C.差 □ 该同学的实验是否达到要求： A.达到□ B.基本达到□ C.未达到□ 实验报告是否规范： A.规范□ B.基本规范□ C.不规范□ 是否有运行结果与分析： A.详细□ B.一般 □ C.没有 □ 是否有总结与体会： A.详细□ B.一般 □ C.没有 □ 教师签名： 年 月 日 实验的目的 1、理解空间滤波的概念，掌握模板卷积的计算方法； 2、掌握平滑空间滤波器方法，并会用其来消除图像噪声； 3、掌握锐化空间滤波器方法，并会用其来增强图像细节。 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图） 图像增强是将原来不清晰的画面变得清晰或强调某些关注的特征，抑制非关注的特征，使之改善视觉质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法。 在图像采集过程中不可避免的混入了噪声，这种实际得到的图像视觉品质有待进一步提高。为此，利用图像增强算法来消除图像中的噪声，突出图像中目标物体的某些特点，都将有利于对图像中目标的描述、识别和理解。按照图像空间的不同，增强处理可分为两类：空域增强及频率增强。前者采用模板卷积，直接在图像所在的二维空间域进行增强处理，即增强构成图像的像素，包括图像平滑和图像锐化等。模板运算是空间域图象增强的方法，也叫模板卷积。平滑采用低通滤波（即只让低频信号通过）的方法，可去掉图像中的噪声；锐化采用高通滤波（即只让高频信号通过）的方法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图像变得清晰。 三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等） 微型计算机一台、Matlab 软件。 四、实验方法、步骤 1) 读入图像数据，如为彩色图像，可用函数rgb2gray将其转换为灰度图。 2) 请自己编程以实现下面的图像平滑空间滤波： i）用函数imnoise在原图像上分别叠加上高斯（Gaussian）噪声和椒盐（saltpeppers）噪声； ii）利用线性空间滤波器（即，用函数fspecial的‘average’类型生成均值滤波器，并用函数imfilter进行滤波）对图象进行平滑，并比较模板尺寸（如，3?3、5?5或7?7）和滤波参数（如，边界选项（boundary_options）为’zeros’（默认值）或’symmetric’）对图象的平滑效果的影响。 iii）利用非线性空间滤波器（即，用函数medfilt2进行中值滤波）对含椒盐噪声的图象进行去噪，并比较模板尺寸（如，3?3、5?5或7?7）和滤波参数（如，填充方法（padopt）为’zeros’（默认值）或’symmetric’）对图象的去噪效果的影响。 iv）对比均值滤波器与中值滤波器对噪声的滤波效果。 3)请自己编程以实现下面的图像锐化空间滤波： i）选择经高斯（Gaussian）平滑后的图像； ii）利用线性空间滤波器（即，用函数fspecial生成的拉普拉斯（Laplacian）二阶标准算子，以及用人为定义的经对角线扩展后的拉普拉斯算子）对图像进行边缘增强，在与原图像叠加运算后，观察比较增强效果。 五、实验过程原始记录（数据、图表、计算等） 1、存储的.m文件 实验过程 将彩色图像转化为灰色图像 高斯噪声 ①模板尺寸3*3, boundary_options为’symmetric’ ②模板尺寸5*5, boundary_options为’symmetric’ ③模板尺寸7*7, boundary_options为’symmetric’ （2）椒盐噪声 模板尺寸3*3, boundary_options为’symmetric’ （3）拉氏算子滤波 六、实验结果、分析和结论（误差分析与数据处理、成果总结等。其中，绘制曲线图时必须用计算纸） 在此次实验过程中，主要要求我们首先在原有的图像上加噪，分别叠加高斯噪声和椒盐噪声，利用线性空间滤波器也就是均值滤波算法对含有高斯噪声的图像进行平滑，以及中值滤波算法对含有椒盐噪声的图