matlab 圖像的空域濾波

1、實驗四圖像的空域濾波一、實驗目的1、理解圖像濾波的基本定義及目的；2、掌握空域濾波的基本原理及方法；3、掌握用MATLAB語言進行圖像的空域濾波的方法。1、讀出“girl.bmp”這幅圖像。給讀出的圖像加入高斯噪聲。2、分別采用不同大小的模板對加有噪聲的圖像進行均值濾波，用一個圖像處理對話框顯示原圖像、加有噪聲的圖像及均值濾波的圖像。比較結(jié)果。二、實驗原理1、均值濾波2、中值濾波MATLAB圖像處理工具箱提供了基于卷積的圖像濾波函數(shù)filter2filter2的語法格式為：Y=filter2(h,X)其中Y=filter2(h,X)返回圖像X經(jīng)算子h濾波后的結(jié)果，默認返回圖像Y與輸入圖像X大小

2、相同。其實filter2和conv2是等價的。MATLAB在計算filter2時先將卷積核旋轉(zhuǎn)180度，再調(diào)用conv2函數(shù)進行計算。fspecial函數(shù)用于創(chuàng)建預定義的濾波算子，其語法格式為：h=fspecial(type)h=fspecial(type,parameters)參數(shù)type指定算子類型，parameters指定相應的參數(shù)，具體格式為：type=average,為均值濾波，參數(shù)parameters為n,代表模版尺寸，用向量表示，默認值為3,3。type=gaussian，為高斯低通濾波器，參數(shù)parameters有兩個，n表示模版尺寸，默認值為3,3,sigma表示濾波器的標準

3、差，單位為像素，默認值為0.5。type=laplacian，為拉普拉斯算子，參數(shù)parameters為alpha，用于控制拉普拉斯算子的形狀，取值范圍為0,1，默認值為0.2。type=log，為拉普拉斯高斯算子，參數(shù)parameters有兩個，n表示模版尺寸，默認值為3,3，sigma為濾波器的標準差，單位為像素，默認值為0.5type=prewitt，為prewitt算子，用于邊緣增強，無參數(shù)。type=sobel，為著名的sobel算子，用于邊緣提取，無參數(shù)。type=unsharp，為對比度增強濾波器，參數(shù)alpha用于控制濾波器的形狀，范圍為0,1，默認值為0.2。三、實驗要求3、

4、3、l、2讀出“girl.bmp”這幅圖像。給讀出的圖像加入高斯噪聲。分別采用不同大小的模板對加有噪聲的圖像進行均值濾波，用一個圖像處理對話框顯示原圖像、加有噪聲的圖像及均值濾波的圖像。比較結(jié)果。A=imread(C:DocumentsandSettingsAdministrator桌面數(shù)字圖像實驗實驗girl.bmp,bmp);B=imnoise(A,gaussian,0.02);subplot(2,2,l),imshow(A),title(原圖像);subplot(2,2,2),imshow(B),title(加噪聲圖像);C=fspecial(average,3);D=filter2(C

5、,B);E=fspecial(average,5);F=filter2(E,B);subplot(2,2,3),imshow(D,),title(3乘3模板);subplot(2,2,4),imshow(F,),title(5乘5模板);原圖像3乘3模板加噪聲圖像5乘5模板分別采用不同大小的模板對加有噪聲的圖像進行中值濾波，用一個圖像處理對話框顯示原圖像、加有噪聲的圖像及中值濾波的圖像。比較結(jié)果。A=imread(C:DocumentsandSettingsAdministrator桌面數(shù)字圖像實驗實驗girl.bmp,bmp);B=imnoise(A,gaussian,0.02);subpl

6、ot(2,2,l),imshow(A),title(原圖像);subplot(2,2,2),imshow(B),title(加噪聲圖像);C=medfilt2(B,3,3);D=medfilt2(B,5,5);subplot(2,2,3),imshow(C),title(3乘3模板);subplot(2,2,4),imshow(D),title(5乘5模板);原圖像加噪聲圖像3乘3模板5乘5模板4、采用大小相同的模板對加有噪聲的圖像分別進行均值濾波和中值濾波，用一個圖像處理對話框顯示原圖像、加有噪聲的圖像、均值濾波的圖像及中值濾波的圖像。比較結(jié)果。A=imread(C:Documentsand

7、SettingsAdministrator桌面數(shù)字圖像實驗實驗girl.bmp,bmp);B=imnoise(A,gaussian,0.02);subplot(2,2,1),imshow(A),title(原圖像);subplot(2,2,2),imshow(B),title(加噪聲圖像);C=fspecial(average,3);D=filter2(C,B);subplot(2,2,3),imshow(D,),title(均值濾波);E=medfilt2(B,3,3);subplot(2,2,4),imshow(E),title(中值濾波);加噪聲圖像均值濾波中值濾波5、給圖像加入不同類型

8、的噪聲，重復均值濾波和中值濾波，比較結(jié)果。A=imread(C:DocumentsandSettingsAdministrator桌面數(shù)字圖像實驗實驗girl.bmp,bmp);B=imnoise(A,salt&pepper,0.02);subplot(2,2,l),imshow(A),title(原圖像);subplot(2,2,2),imshow(B),title(加椒鹽噪聲圖像);C=fspecial(average,3);D=filter2(C,B);subplot(2,2,3),imshow(D,),title(均值濾波);E=medfilt2(B,3,3);subplot(2,2,

9、4),imshow(E),title(中值濾波);原圖像加噪聲圖像均值濾波圖像原圖像加椒鹽噪聲圖像均值濾波中值濾波6、（選做內(nèi)容）不調(diào)用工具箱的函數(shù)，自編程序，實現(xiàn)均值濾波和中值濾波。均值濾波(3乘3模板)：A=imread(C:DocumentsandSettingsAdministrator桌面數(shù)字圖像實驗實驗girl.bmp,bmp);F=imnoise(A,gaussian,0.02);f=double(F);m,n=size(f);g=f;fori=2:m-1forj=2:n-1g(i,j)=round(1/9*(f(i-1,j-1)+f(i-1,j)+f(i-1,j+1)+f(i,

10、j-1)+f(i,j)+f(i,j+1)+f(i+1,j-1)+f(i+1,j)+f(i+1,j+1);endendG=uint8(g);subplot(l,3,l),imshow(A),title(原圖像);subplot(l,3,2),imshow(B),title(加噪聲圖像);subplot(1,3,3),imshow(GMAP),title(均值濾波圖像);中值濾波：clear;I=imread(C:DocumentsandSettingsAdministrator桌面數(shù)字圖像實驗實驗girl.bmp,bmp);x=imnoise(I,gaussian,0.02);n=3;m=nA2;h=zeros(1,m);a,b=size(x);x1=double(x);g1=x1;s1=x1;fori=(n+1)/2:a-(n+1)/2forj=(n+1)/2:b-(n+1)/2s1(i,j)=median(sort(reshape(x1(i-(n-1)/2:i+(n-1)/2,j-(n-1)/