数字图像处理课程设计--最大值、最小值滤波图像增强.doc

数字图像处理课程设计 ——最大值、最小值滤波图像增强 实验目的：熟悉了解、学习C、C++语言； 学习VC++在图像处理中的应用； 深入了解图像的增强处理； 深入了解用最大值滤波、最小值滤波增强处理图像的基本知识； 掌握图像处理的基本方法掌握最大值、最小值滤波的程序编写及其它图像增强处理的程序编写的了解。 实验仪器： TestVC软件，计算机，photoshop软件。 实验原理： 图像增强就是采用某些技术把质量低的图像进行计算机处理, 有选择地加强或抑制图像中的某些信息, 改善图像质量, 提高人或机器对图像的分析与判读能力。 图像的增强处理方法一共有两种，分别是空间域方法和频域方法。空间域方法主要是运用空间滤波对图像增强进行处理，所谓滤波，就是过滤掉图像中的一些“成分”，对数字图像的直接滤波就是空间滤波（相对于频率域滤波）。空间滤波主要包括平均滤波、中值滤波、最大值滤波、最小值滤波等。空间滤波是通过空间滤波器实现。空间滤波器就是在一个邻域（如包围该像素的一个小矩形区域）里，对该邻域包围的像素的进行操作。空间滤波器包括线性滤波器如：线性操作，如加、减、乘运算；非线性滤波器如：非线性操作。空间滤波器又叫模板，类似于矩阵，大小有3*3模板、5*5模板、9*9模板等。 如：9*9模板： 空间滤波对图像的增强处理主要是通过模板运算实现的，按照指定的模板进行运算。 如右图，是对模板运算的 的图示解释。 模版运算实现的主要步骤： 1、将模板在图中遍历，并将模板中心与图中某个像素位置重合； 2、将模板上的各个系数与模板下的各对应像素的灰度值相乘； 3、将所有乘积相加； 4、将上述运算结果赋给模板中心位置的像素。 最大值滤波、最小值滤波的原理：设输出的图像为g(x,y), (s-1,t-1) (s-1,t) (s-1,t+1) (s,t-1) (s,t) (s,t+1) (s+1,t-1) (s+1,t) (s+1,t+1) 最大值滤波 最小值滤波 实验内容： 1，在百度图库中寻找一张图片： 2，在Photoshop中，将图片改为宽300像素，高300像素的图片，模式保存为RGB，8位/通道，格式为bmp,保存在D盘中，命名为：myimge; 3，打开TestVC.dsw工程文件，再打开mytest.cpp文件，在指定位置输入程序 4，编译，调试，运行。 实验结果： 利用for循环编写代码； 1.1最大值滤波for循环主要代码： void CTestVCView::test(BYTE inimage[300][300],BYTE outimage[300][300]) { int i,j,max; for(i=1;i300;i++) { for(j=1;j300;j++) { max=inimage[1000][1000]; if(inimage[i][j]max) { max=inimage[i][j]; } outimage[i][j]=max; } } } 1.2代码截图: 1.3 输入图像（左），输出图像（右）； 2.1最小值滤波for循环主要代码； void CTestVCView::test(BYTE inimage[300][300],BYTE outimage[300][300]) { int i,j,min; for(i=1;i300;i++) { for(j=1;j300;j++) { min=inimage[1000][1000]; if(inimage[i][j]min) { min=inimage[i][j]; } outimage[i][j]=min; } } } 2.2代码截图； 2.3实验的输入图像如下图左，处理图像如下图右： 二、利用for、、、if判断语句进行编码； 1.1 最大值滤波的主要编码； void CTestVCView::test(BYTE inimage[300][300],BYTE outimage[300][300]) { int i,j,max; for(i=1;i300;i++) { for(j=1;j300;j++) { max=inimage[i][j]; if(inimage[i-1][j]max) { max=inimage[i-1][j]; } if(inimage[i-1][j-1]max) { max=inimage[i-1][j-1]; } if (inimage[i-1][j+1]max) {