1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上實驗2 圖像平滑實驗一、實驗?zāi)康?1通過實驗掌握圖像去噪的基本方法；2學會根據(jù)情況選用不同方法。二、實驗的硬件、軟件平臺硬件：計算機軟件：操作系統(tǒng)：WINDOWS 2000應(yīng)用軟件：MATLAB三、實驗內(nèi)容及要求1實驗內(nèi)容請在如下面方法中選擇多個，完成圖像去噪操作，并進行分析、比較。（1）對靜態(tài)場景的多幅圖片取平均；（2）空間域模板卷積（不同模板、不同尺寸）；（3）頻域低通濾波器（不同濾波器模型、不同截止頻率）；（4）中值濾波方法。2實驗要求（1）圖片可根據(jù)需要選取；（2）對不同方法和同一方法的不同參數(shù)的實驗結(jié)果進行分析和比較，如空間域卷積模板可有高斯型模板、矩形模板

2、、三角形模板和自己根據(jù)需求設(shè)計的模板等；模板大小可以是3×3，5×5，7×7或更大。頻域濾波可采用矩形或巴特沃斯等低通濾波器模型，截止頻率也是可選的。（3）分析比較不同方法的結(jié)果。四實驗內(nèi)容1.圖片的均值化處理程序：A1=imread('lenna_noise1.bmp');A2=imread('lenna_noise2.bmp');A3=imread('lenna_noise3.bmp');A4=imread('lenna_noise4.bmp');A5=imread('lenna_nois

3、e5.bmp');A6=imread('lenna_noise6.bmp');A7=imread('lenna_noise7.bmp');A8=imread('lenna_noise8.bmp');b1=double(A1/255);b2=double(A2/255);b3=double(A3/255);b4=double(A4/255);b5=double(A5/255);b6=double(A6/255);b7=double(A7/255); b8=double(A8/255);c=(b1+b2+b3+b4+b5+b6+b7+b8)/

4、8;subplot(3,3,1);imshow(A1);title('1');subplot(3,3,2);imshow(A2);title('2');subplot(3,3,3);imshow(A3);title('3'); subplot(3,3,4); imshow(A4);title('14');subplot(3,3,5);imshow(A5);title('5');subplot(3,3,1);imshow(A1);title('1');subplot(3,3,6); imshow(A6

5、);title('6');subplot(3,3,7);imshow(A7);title('7');subplot(3,3,8);imshow(A8);title('8');subplot(3,3,9); imshow(c);title('9');分析：由于每張圖片的噪點的分布是不一樣的，所以將每張圖片的值相加，再求平均值，這樣噪點就會相互抵消，使得最后的圖片稍微清晰。圖片的平滑處理A=imread('noise1.bmp');%讀取圖片A1=medfilt2(A,3,3);¨%中值濾波模板大小3.3A2

6、=ordfilt2(A,8,ones(4,4); %順序濾波模板大小【4.4】h=fspecial('average');%均值濾波A3=filter2(h,A); %卷積A3=uint8(A3); j=fspecial('gaussian');%高斯濾波A4=filter2(j,A); A4=uint8(A4);subplot(2,3,1);imshow(A);title('原圖');subplot(2,3,2);imshow(A1);title('中值濾波');subplot(2,3,3);imshow(A2); title(

7、'順序濾波');subplot(2,3,4);imshow(A3);title('均值濾波');subplot(2,3,5);imshow(A4);title('高斯濾波');程序分析：1從原圖的圖片中可以看到，原圖噪點很多，第二幅圖片是利用了中值濾波處理A1=medfilt2(A,3,3);¨含義是將圖片劃分成多個3,3的矩陣，取其中的中間值代替里面的所有元素。由于噪點的值與圖片的值差距很大，所以劃分3.3矩陣取中值處理后，大部分的噪點值將被中值取締。所以可以達到平滑圖像和去除噪點的功能。2.順序濾波處理: A2=ordfilt2(A

8、,8,ones(4,4);將圖片劃分成很多個4,4的矩陣，讓后講里面的值進行排序，一共有十六個值，取排第8位值，然后用那個值代替矩陣里面所有的值，其實等同于A1=medfilt2(A,4,4);的中值排序，因為A1=medfilt2(A,3,3);比A2=ordfilt2(A,8,ones(4,4);分的更細，所以濾波的效果圖2比圖3更好。低通濾波程序：低通濾波a=imread('noise.bmp');figure(4)subplot(2,4,1);imshow(a);b=fft2(double(a);subplot(2,4,2);imshow(abs(b),);title(

9、'傅里葉變換');c=log(1+abs(b);subplot(2,4,3);imshow(c,);d=fftshift(b)e=log(1+abs(d);subplot(2,4,4);imshow(e,);m,n=size(d);for i=1:256 for j=1:256 d1(i,j)=(1/(1+(i-128)2+(j-128)2)0.4/10)2)*d(i,j); end;end;for i=1:256 for j=1:256 d2(i,j)=(1/(1+(i-128)2+(j-128)2)0.3/20)2)*d(i,j); end;end;for i=1:256

10、for j=1:256 d3(i,j)=(1/(1+(i-128)2+(j-128)2)0.3/50)2)*d(i,j); end;end;for i=1:256 for j=1:256 d4(i,j)=(1/(1+(i-128)2+(j-128)2)0.4/100)2)*d(i,j); end;end;FF1=ifftshift(d1);FF2=ifftshift(d2);FF3=ifftshift(d3);FF4=ifftshift(d4);ff1=real(ifft2(FF1);ff2=real(ifft2(FF2);ff3=real(ifft2(FF3);ff4=real(ifft2(

11、FF4);subplot(2,4,5); imshow(uint8(ff1); xlabel('截止頻率 10');subplot(2,4,6); imshow(uint8(ff2); xlabel('截止頻率 20');subplot(2,4,7); imshow(uint8(ff3); xlabel('截止頻率 50');subplot(2,4,8); imshow(uint8(ff4); xlabel('截止頻率 100'); 分析：第一幅圖是原圖，圖2是傅里葉變換處理，圖3是對圖片進行壓縮處理，圖4是對圖2進行了反傅里葉變換，變回原圖，在進行壓縮處理。從處理的結(jié)果看來，截止頻率為50的處理結(jié)果更加清晰。因為圖片的有效元素頻率大部分低于50.所以濾波后圖片不至于失真。五.思考題1不同空間域卷積器模板的濾波效果有何不同？2空間域卷積器模板的大小的濾波效果有何影響？3用多幅圖像代數(shù)平均的方法去噪對圖像有何要求？4不同頻域濾波器的效果有何不同？答1：不同空間域卷積模板的濾波效果濾波的平滑程度不同，當空間域模板太小時，無法濾除噪點，當空間域模板太大時又會使得圖像失真。答2：當空間域模板太小時，無法濾除噪點，當空間域模板太大時又會使得圖像失真。答3：要求