實驗報告三圖像的平滑濾波

1、實驗報告三姓名： 學(xué)號： 班級： 實驗日期： 2016.5.10 實驗成績： 實驗題目：圖像的平滑濾波 一 實驗?zāi)康模?） 熟練掌握空域平滑濾波的原理、方法及其MATLAB實現(xiàn)。（2） 分析模板大小對空域平滑濾波的影響，線性和非線性方法對空域平滑濾波增強效果的影響，比較不同濾波器的處理效果，分析其優(yōu)缺點。二 實驗原理平滑濾波器用于模糊處理和降低噪聲，它經(jīng)常用于預(yù)處理任務(wù)中，例如在大目標中提取之前去除圖像中的一些瑣碎細節(jié)，它使用模板確定的領(lǐng)域內(nèi)圖像的平均灰度值代替圖像中每個像素的值，但結(jié)果降低了圖像灰度的尖銳變化；而中值濾波器則是對鄰域內(nèi)的灰度值進行排序后取其中值作為該點的值，能降低噪聲的同時減

2、少模糊度。三 實驗內(nèi)容及結(jié)果（1） 選擇一副圖像fig620.jpg，分別選擇33，77，2525等平均模板進行均值濾波模糊處理，并對不同尺寸的濾波器模板操作后的圖像進行比較。圖 1 不同大小模板的均值濾波圖（2） 選擇一副圖像circuit.jpg，對圖像加入椒鹽噪聲，檢驗兩種濾波模板（33平均模板和33的非線性模板中值濾波器）對噪聲的濾波效果。、圖 2 均值和中值濾波圖四 結(jié)果分析（1）觀察圖一，可以發(fā)現(xiàn)原圖經(jīng)過3*3的均值濾波器后小圓點和小a以及右邊的四塊點區(qū)顯得特別模糊，經(jīng)過7*7的均值濾波器后圖片上所有東西都幾乎模糊已經(jīng)開始看不見了，到25*25的時候就更加看不見了，這表明當(dāng)目標的灰

3、度與其相鄰像素的灰度接近時，就會導(dǎo)致模糊目標的混合效應(yīng)，且模板的大小由那些即將融入背景的物體尺寸決定。（2）觀察圖二，發(fā)現(xiàn)加入椒鹽噪聲的圖呈現(xiàn)出隨機分布的黑白斑點，用均值濾波后，噪聲并未消除多少，且圖片反而變得更加模糊了，而經(jīng)過中值濾波器之后噪聲不但得到了有效的消除，同時圖片也并沒怎么模糊，這是因為均值處理是對一個鄰域內(nèi)的灰度值求平均值，改變鄰域是靠濾波器模板的移動的，相鄰鄰域總會有部分元素相同，這就增加了兩個鄰域的相關(guān)性，最終增加了濾波之后相鄰像素灰度值的相關(guān)度，模糊了結(jié)果，而中值濾波器由于是選取中值，兩鄰域的中值基本是獨立的，所以不會造成太大的模糊，且椒鹽噪聲一黑一白完全是端點值，在噪聲密

4、度不太大和模板大小足夠的情況下很有效。五、實驗總結(jié)本次實驗主要是比較了中值濾波和均值濾波的效果比較，進一步加深了fspecial濾波器算子函數(shù)和imfilter濾波函數(shù)的運用，對于中值濾波效果優(yōu)于均值濾波效果的原因是上課想到的，我感覺是對的，還有注意到imnoise函數(shù)中椒鹽噪聲的Salt和&間一定要有空格，否則運行報錯。附錄（程序）A=imread(F:數(shù)字圖像處理圖片fig620.jpg);%讀圖像文件轉(zhuǎn)換成A的二維矩陣h1=fspecial(average);%默認值為3*3模板h2=fspecial(average,7,7);%7*7的濾波模板h3=fspecial(average,2

5、5,25);%25*25的濾波模板A1=imfilter(A,h1);A2=imfilter(A,h2);A3=imfilter(A,h3);subplot(2,2,1);imshow(A);title(原圖);subplot(2,2,2);imshow(A1);title(3*3均值濾波);subplot(2,2,3);imshow(A2);title(7*7均值濾波);subplot(2,2,4);imshow(A3);title(25*25均值濾波);hold on;figure;B=imread(F:數(shù)字圖像處理圖片circuit.jpg);C=rgb2gray(B);%彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像D=imnoise(C,salt & pepper,0.02);%加入椒鹽噪聲后的圖像B1=imfilter(D,h1);%均值濾波B2=medfilt2(D,3,3);%中值濾波subplot(2,2,1);imshow(C);title(原圖);subplot(2,2,2);imshow(D);title(加入椒鹽