图像平滑实验.docVIP

图像平滑实验 一、实验目的 1.熟练掌握空域滤波中常用平滑滤波器图像增强3.利用MATLAB程图 2. 中值滤波 与加权平均方式的平滑滤波不同，中值滤波是抑制噪声的非线性处理方法。对于给定的n个数值{a1,a2,…,an}，将它们按大小有序排列。当n为奇数时，位于中间位置的那个数值称为这n各数值的中值。当n为偶数时，位于中间位置的两个数值的平均值称为这n个数值的中值。中值滤波，就是图像中滤波后的某像素输出值等于该像素邻域中各像素灰度的中值。 三、实验内容与步骤 对lena.bmp图像添加零均值“高斯”噪声，用3×3或9×9滑动平均模板进行降噪处理，观察平均降噪图像的效果。 1.1 对d:\mape_file\lena.bmp图像添加零均值高斯噪声，观察噪声的影响 参考代码如下： I=imread(d:\mape_file\lena.bmp); J=imnoise(I,gaussian,0,0.02); subplot(1,2,1);imshow(I);title(原图); subplot(1,2,2);imshow(J);title(加噪处理后的图); 1.2用3×3滑动平均模板进行降噪处理，观察平均降噪图像的效果 参考程序代码如下： I=imread(d:\mape_file\lena.bmp); J=imnoise(I,gaussian,0,0.02); [H,W]=size(J); M=double(J); for j=2:H-1 for k=2:W-1 M(j,k)=[M(j-1,k-1)+M(j-1,k)+M(j-1,k+1)+M(j,k-1)+M(j,k)+M(j,k+1)+M(j+1,k-1)+M(j+1,k)+M(j+1,k+1)]/9; end; end; subplot(1,3,1);imshow(I);title(原图); subplot(1,3,2);imshow(J);title(加噪效果); subplot(1,3,3);imshow(uint8(M),[]);title(3*3邻域平均降噪处理); 对lena.bmp图像添加“椒盐”噪声，分别采用5×5的矩形、圆形及十字形窗口进行中值滤波处理，观察处理结果。（滤波过程可采用迭代操作，对输入图像重复进行同样的中值滤波，直到输出不再有变化为止。） 2.1对lena.bmp图像添加“椒盐”噪声 参考代码如下： I=imread(d:\mape_file\lena.bmp ); J = imnoise(I,salt pepper,0.2); subplot(1,2,1);imshow(I);title(原图); subplot(1,2,2);imshow(J);title(椒盐加噪处理); I=imread(d:\mape_file\lena.bmp); J=imnoise(I,salt pepper,0.2); P=double(J); flag=1; [H,W]=size(J) if (flag==1) for i=3:(H-2) for j=3:(W-2) A=P(i-2:i+2,j-2:j+2); %5*5矩阵窗口模板 mid=median(A(:)); %求矩阵模板中值 if(P(i,j)~=mid) P(i,j)=mid; flag=1; end end end if flag==0 %若输出不再变化停止滤波操作 return; end; subplot(1,3,1),imshow(I);title(原图) subplot(1,3,2),imshow(J);title(椒盐加噪处理) subplot(1,3,3),imshow(uint8(P));title(5*5矩形中值滤波) end 观察图像边沿的噪声有没有滤除，若没有滤除怎么解决？ 2.3采用圆形窗口中值滤波处理 参考代码如下： I=imread (d:\mape_file\lena.bmp); J=imnoise (I, salt pepper,0.2); P=double(J); [H,W]=size(J); flag=1; if(flag==1) flag=0; for i=3:(H-2) fo