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数字图像实验报告

实验3图像增强及形态学图像处理

实验目的：

1.掌握均值滤波和中值滤波的原理及实现；

2.掌握锐化模板prewitt，sobel和laplacian的使用方法；

3.了解形态学的基本理论和方法；

4.掌握对图像进行膨胀/腐蚀的方法；

5.掌握开闭运算；

实验内容：

1、（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,saltpepper);

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,[77]);

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,[77]);

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。）

2、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。

3、对图片text.tif进行膨胀操作，选择结构元素为[010;111;010]

和[111;111;111]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=[010;111;010];

w1=[111;111;111];

f1=imdilate(f,w);

f2=imdilate(f,w1);

imshow(f,[]);

figure,imshow(f1,[]);

figure,imshow(f2,[]);

4、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