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数字图像处理实验报告.doc
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数字图像处理试验报告
实验二:数字图像得空间滤波与频域滤波
姓名:XX学号:2XXXXXXX 实验日期:2017 年 X 月 X 日
1、实验目得
1、 掌握图像滤波得基本定义及目得.
2、ﻩ理解空间域滤波得基本原理及方法。
3、 掌握进行图像得空域滤波得方法。
4、ﻩ掌握傅立叶变换及逆变换得基本原理方法。
5、ﻩ理解频域滤波得基本原理及方法。
6、 掌握进行图像得频域滤波得方法。
2、实验内容与要求
1、ﻩ平滑空间滤波:
1) 读出一幅图像,给这幅图像分别加入椒盐噪声与高斯噪声后并与前一张图显示在同
一图像窗口中。
2)ﻩ对加入噪声图像选用不同得平滑(低通)模板做运算,对比不同模板所形成得效果, 要
求在同一窗口中显示。
3) 使 用 函 数 imfilter 时 , 分 别 采 用 不 同 得 填 充 方 法 ( 或 边 界 选 项 , 如
零 填 充、’replicate'、'symmetric’、’circular')进行低通滤波,显
示处理后 得图像.
4) 运用 for 循环,将加有椒盐噪声得图像进行 10 次,20 次均值滤波,查瞧其
特点, 显示均值处理后得图像(提示:利用 fspecial 函数得’average’
类型生成均值滤 波器)。
5)ﻩ对加入椒盐噪声得图像分别采用均值滤波法,与中值滤波法对有噪声得图像做处理,
要求在同一窗口中显示结果。
6) 自己设计平滑空间滤波器,并将其对噪声图像进行处理,显示处理后得图像。
2、 锐化空间滤波
1)ﻩ读出一幅图像,采用 3×3 得拉普拉斯算子 w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1,
1, 1]
对其进行滤波。
2) 编写函数 w = genlaplacian(n),自动产生任一奇数尺寸 n 得拉普拉斯算子,
如 5
×5 得拉普拉斯算子
w = [ 1 1 1 1 1
1 1 1 1
1
1 1 —24 1
1
1 1 1 1
1
1 1 1 1
1]
3)ﻩ分别采用 5×5,9×9,15×15 与 25×25 大小得拉普拉斯算子对 blurry_moon、ti
f
进
行锐化滤波,并利用式 g(x, y) �
f (x,
y
) � �
2
f (x, y) 完成图像得锐化增强,观察其
有何
不同,要求在同一窗口中显示.
4) 采用不同得梯度算子对该幅图像进行锐化滤波,并比较其效果.
5) 自己设计锐化空间滤波器,并将其对噪声图像进行处理,显示处理后得图像;
3、 傅立叶变换
1) 读出一幅图像,对其进行快速傅立叶变换,分别显示其幅度图像与相位图像。
仅对 相位部分进行傅立叶反变换后查瞧结果图像.
2) 仅对幅度部分进行傅立叶反变换后查瞧结果图像。
3) 将图像得傅立叶变换
F
置为其共轭后进行反变换,比较新生成图像与原始图像得差
异。
4、 平滑频域滤波
1)ﻩ设计理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器与高斯低通滤波器,截至频率自选,分 别
给出各种滤波器得透视图.
2) 读出一幅图像,分别采用理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器与高斯低通滤波器
对其进行滤波(截至频率自选),再做反变换,观察不同得截止频率下采用不同低通
滤波器得到得图像与原图像得区别,特别注意振铃效应。(提示:1)在频率域滤波
同 样要注意到填充问题;2)注意到(-1)
x+y
;)
5、ﻩ锐化频域滤波
1) 设计理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器与高斯高通滤波器,截至频率自选,分
别给出各种滤波器得透视图。
2) 读出一幅图像,分别采用理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器与高斯高通滤波器
对其进行滤波(截至频率自选),再做反变换,观察不同得截止频率下采用不同高通 滤
波器得到得图像与原图像得区别。
3、实验具体实现
1、 平滑空间滤波:
(1)、读出一幅图像,给这幅图像分别加入椒盐噪声与高斯噪声后并与前一张图显示在
同一图像窗口中.
img=imread('lena、png')
figure,subplot(1,3,1); imshow(img);title('
原始图像'); img2=imnoise(img,'salt &
pepper',0、02); subplot(1,3,2);
imshow(img2); title('椒盐噪声图像
'); img3=imnoise(img,'gaussian',0
、02);
subplot(1,3,3),imshow(img3);
title('高斯噪声图像');
实验结果如下:
(2)、对加入噪声图像选用不同得平滑(低通)模板做运算,对比不同模板所形成得效果, 要
求在同一窗口中显示。 平滑滤波就是低频增强得空间域滤波技术。它得目得有两个,一就是
模糊,二就是消除噪声。将空 间域低通滤波按线性与非线性特点有:线性、非线性平滑滤波
器,线性平滑滤波器包括均值 滤波器,非线性得平滑滤波器有最大值滤波器,中值滤波器,最
小值滤波器.
代码如下:
img=imread(’lena、png’) img
=rgb2gray(img); figure,subplot(1,3
,1); imshow(img);title(’原
始图像'); img2=imnoise(img,’salt
& pepper’,0、02);
subplot(1,3,2);imshow(img2);title('椒盐噪
声图像'); img3=imnoise(img,'gaussian’,0、
02); subplot(1,3,3),imshow(img3); title(
’高斯噪声图像');
%对椒盐噪声图像进行滤波处理 h=fspeci
al(’average’,3); I1=filter2(h,im
g2)/255; I2=medfilt2(img2,[3
3]);
figure,subplot(2,2,1),imshow(img),title('原图像'); sub
plot(2,2,2),imshow(img2),title(’椒盐噪声图’); subpl
ot(2,2,3),imshow(I1),title(’3*3 均值滤波图’); subplot(2,
2,4),imshow(I2),title('3*3 中值滤波图');
%对高斯噪声图像进行滤波处理 G1=filte
r2(h,img3)/255; G2=medfilt2(im
g3,[3 3]);
figure,subplot(2,2,1),imshow(img),title(’原图像’); su
bplot(2,2,2),imshow(img3),title('高斯噪声图’); subplot
(2,2,3),imshow(G1),title(’3*3 均值滤波图'); subplot(2,2,
4),imshow(G2),title(’3*3 中值滤波图');
实验结果如下:
(3)、 使 用 函 数 imfilter 时 , 分 别 采 用 不 同 得 填 充 方 法 ( 或 边 界 选 项 , 如
零 填 充、'replicate’、’symmetric’、’circular’)进行低通滤波,显示处理后
得图像。
g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options),其
中,f 为输入图像,w 为滤波掩模,g 为滤波后图像。
实验结果如下:
(4)、运用 for 循环,将加有椒盐噪声得图像进行 10 次,20 次均值滤波,查瞧其特点,显
示均值处理后得图像(提示:利用 fspecial 函数得’average'类型生成均值滤波
器)。
代码如下:
h=fspecial('average');
h=fspecial('motion',50,45); %创建一个运动模糊滤波器
filteredimg=imfilter(img,h);
boundaryReplicate=imfilter(img,h,'replicate');
boundary0=imfilter(img,h,0);
boundarysymmetric=imfilter(img,h,'symmetric');
boundarycircular=imfilter(img,h,'circular');
figure,subplot(3,2,1),imshow(img),title('Original Image');
subplot(3,2,2),imshow(filteredimg),title('Motion Blurred Image');
subplot(3,2,3),imshow(boundaryReplicate),title('Replicate');
subplot(3,2,4),imshow(boundary0),title('0-Padding');
subplot(3,2,5),imshow(boundarysymmetric),title('symmetric');
subplot(3,2,6),imshow(boundarycircular),title('circular');
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