圖像平滑實驗報告

1、實驗 2 圖像平滑實驗一、實驗目的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 應用軟件： MATLAB三、實驗內容及要求1實驗內容 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??；（2）對不同方法和同一方法的不同參數(shù)的實驗結果進行分析和比較，如空 間域卷積模板可有高斯型模板、 矩形模板、 三角形

2、模板和自己根據(jù)需求設計的模 板等；模板大小可以是3X 3, 5X 5, 7X 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果。四實驗內容1.圖片的均值化處理程序： A1=imread( lenna_noise1.bmpA2=imread(lenna_noise2.bmpA3=imread(lenna_noise3.bmpA4=imread(lenna_noise4.bmpA5=imread(lenna_noise5.bmpA6=imread(lenna_noise6.bmpA7=imread(lenna_noise7.bmp);A8=

3、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)/8; subplot(3,3,1);imshow(A1); title( 1 );subplot(3,3,2); imshow(A2); title( 2 );subplot(3,3,3); i

4、mshow(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); title( 6 );subplot(3,3,7); imshow(A7); title( 7 );subplot(3,3,8); imshow(A8); title( 8 );subplot(3,3,9);imshow(c);ti tle(9 );Figure

5、1Rie Edk 甘曲TOfik 葉曲 opHtip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( no ise1.bmp);%讀取圖片A1=medfilt2(A,3,3);%中值濾波模板大小3.3A2=ordfilt2(A,8,o nes(4,4);%順序濾波模板大小【4.4】h=fspecial(average);%均值濾波A3=filter2(h,A); %A3=ui nt8(A3);卷積j=fspecial(gaussia nA4=filter2(j,A);)；%高斯濾波A4

6、=ui nt8(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(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);QFigure ii 0fileMa&p Wwfcjw Help !_ ： 5)* ”-乜 2 0 G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A仁medf

7、ilt2(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,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 A仁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

8、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( 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=1:256for j=1:256 d1(i,j)=(1/(1+(i-128)

9、A2+(j-128)A2)A0.4/10)A2)*d(i,j); end ;end ;for i=1:256for j=1:256 d2(i,j)=(1/(1+(i-128)A2+(j-128)A2)A0.3/20)A2)*d(i,j); end ;end ;for i=1:256for j=1:256d3(i,j)=(1/(1+(i-128)A2+(j-128)A2)A0.3/50)A2)*d(i,j); end ;end ;for i=1:256for j=1:256 d4(i,j)=(1/(1+(i-128)A2+(j-128)A2)A0.4/100)A2)*d(i,j); end ;e

10、nd ;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(FF4);截止頻率10);截止頻率20);截止頻率50);subplot(2,4,5); imshow(uint8(ff1); xlabel(subplot(2,4,6); imshow(uint8(ff2); xlabel(subplot(2,4,7); imshow(uint8(ff3); x

11、label(軾止角蟲旳wikirSiSfiM罩止*止iw0* w 4人守因翹術”比n Q口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。從處理的結果 看來，截止頻率為50的處理結果更加清晰。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 ：要求多幅圖像的噪聲點的分布不同，差別越大，效果越好答 4 ：對于不同圖而言，圖像的頻率高低也不一