1. 设计一个程序对受到高斯白噪声及椒盐噪声干扰的图像进行3x3,5x5邻域的平均平 滑以及中值滤波. (添加噪声参看imnoise函数, 空域卷积可用imfilter2函数实现) 2. 设计一个程序对受到高斯白噪声及椒盐噪声干扰的图像在频域内分别采用理想低通 和2阶butterworth滤波器进行平滑处理. 3. 用egde函数提取一幅图像的边缘(sobel算子,canny算子,prewitt算子, LOG算 子) 4 根据提供的数据实现CT图像的重建. data的列向量是0~180度的ct扫描数据(投影 数据)。见附件Data.mat 【数字图像处理上机作业五】涉及多个关键知识点,包括图像噪声处理、滤波方法以及图像边缘检测。下面是这些知识点的详细说明: 1. **图像噪声处理**:图像常常受到不同类型的噪声干扰,如高斯白噪声和椒盐噪声。高斯白噪声是一种随机噪声,每个像素值都有可能受到影响,表现为图像整体的模糊;椒盐噪声则是二值噪声,图像中某些像素值突然变亮(盐点)或变暗(椒点),导致图像出现明显的斑点。MATLAB 中的 `imnoise` 函数可以用来模拟这两种噪声。 2. **空域滤波**:邻域平均平滑和中值滤波是两种常用的空域滤波方法。邻域平均平滑通过计算像素周围邻域的平均值来平滑图像,减弱噪声影响。例如,3x3 邻域平均滤波器使用 `imfilter2` 函数,卷积核通常为对角线元素为 1 的矩阵,然后除以邻域像素总数。5x5 卷积核同理,只是邻域更大。中值滤波则选取邻域像素的中值作为新像素值,特别有效于去除椒盐噪声。MATLAB 中可以通过自定义函数 `zhongzhi` 实现中值滤波,通常采用 3x3 或更大的窗口,处理边界问题时通常会在原图边缘外填充一圈 0。 3. **频域滤波**:对于频域内的处理,理想低通滤波器和2阶Butterworth滤波器可以用于平滑图像。理想低通滤波器只保留低频部分,丢弃高频噪声,而Butterworth滤波器是一种线性相位滤波器,具有平坦的通带和逐渐滚降的阻带。在MATLAB中,可以使用`fft2` 和 `ifft2` 进行傅里叶变换和逆变换,结合设计的滤波器系数进行滤波操作。 4. **边缘检测**:边缘检测是图像处理中的重要步骤,用于识别图像中的边界。Sobel算子、Canny算子、Prewitt算子以及LOG(Laplacian of Gaussian)算子都是常见的边缘检测算法。Sobel算子和Prewitt算子利用梯度强度和方向来检测边缘;Canny算子通过多尺度分析和非极大值抑制实现更准确的边缘定位;LOG算子则是高斯滤波器与拉普拉斯算子的结合,能够检测到较为细小的边缘。MATLAB的`edge`函数可以方便地实现这些算子的边缘检测。 5. **CT图像重建**:计算机断层扫描(CT)图像的重建是医学成像的一个重要环节。给定的数据是0到180度的CT扫描投影数据,需要通过逆投影算法(如滤波反投影法)将这些数据转换为二维图像。MATLAB 提供的工具可能包括 `radon` 函数进行投影和 `iradon` 函数进行反投影,以完成CT图像的重建。 本作业涵盖了数字图像处理的多个核心概念和技术,从噪声处理到图像平滑,再到边缘检测和图像重建,这些都是理解图像处理和分析的基础。在实际操作中,应熟练掌握MATLAB的相关函数,并能灵活应用到各种图像处理任务中。
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- hzy214342014-04-13挺好的,不过我用不上。
- molingruise2014-01-03很好的参考资料
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