数字图像处理+图像原创.pdf

【数字图像处理与图像增强——空域滤波】 在数字图像处理中，图像增强是一种重要的技术，用于改善图像的质量和视觉效果。实验一主要关注空域滤波，这是图像增强的一种基本方法，通过修改图像的像素值来减少噪声或突出某些特征。MatLab是一个常用的平台，提供了丰富的图像处理工具箱，方便进行滤波操作。 实验要求学生掌握不同类型的滤波器，如平均滤波器和中值滤波器，并理解它们在去除不同噪声类型（如高斯噪声和椒盐噪声）中的应用。平均滤波器通过计算邻域内像素的平均值来平滑图像，适用于去除高斯噪声，但可能模糊图像边缘。中值滤波器则利用像素的中值代替该位置的像素值，对椒盐噪声有很好的去除效果，因为它能抵抗局部噪声的影响，保持边缘细节。 实验步骤包括： 1. 加载并显示原始图像。 2. 使用`imnoise`命令在图像上添加高斯噪声或椒盐噪声。 3. 通过`fspecial`函数创建平均滤波器（3x3和5x5模板）和中值滤波器（3x3和4x4模板）。 4. 使用`filter2`函数对加噪图像进行滤波处理，并比较不同滤波器和模板大小的效果。 5. 输出和分析处理结果。 【图像的傅立叶变换】 傅立叶变换是图像处理中的核心概念，它将图像从空间域转换到频率域，揭示了图像的频率成分。在MatLab中，可以使用`fft2`函数执行二维离散傅立叶变换，而`fftshift`函数则将直流分量移动到频谱中心，便于观察。通过傅立叶变换，我们可以分析图像的高频成分（对应于图像细节）和低频成分（对应于图像的整体结构）。 实验二的目标是让学生熟悉傅立叶变换的基本性质和应用，通过编写MATLAB代码实现数字图像的傅立叶变换，了解二维频谱的分布特性，并评估人眼对图像幅频和相频特性的敏感度。傅立叶变换在图像处理中的应用广泛，包括图像去噪、图像压缩、特征提取等。 通过这两个实验，学生将深化对图像处理的理解，掌握滤波和傅立叶变换的原理与应用，这在计算机视觉、医学成像、遥感等领域具有重要意义。