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文檔簡介

圖像平滑實驗報告一.實驗目的理解多個平滑解決技術的特點和用途，掌握平滑技術的仿真與實現(xiàn)辦法。學會用Matlab中的函數對輸入圖像進行55區(qū)域的鄰域平均法和55中值濾波法的計算，感受不同平滑解決辦法對最后圖像效果的影響。二．實驗內容認真閱讀Matlab協(xié)助文獻中有關以上函數的使用闡明，重要有nlfilter、mean2、std2、fspecial、filter2、medfilt2、imnoise等函數。用nlfilter對test3_1.jpg圖像文獻進行55鄰域平均和計算鄰域原則差。顯示鄰域平均解決后的成果，以及鄰域原則差圖像。在test3_1.jpg圖像中用imnoise添加均值為0，方差為0.02的高斯噪聲，對噪聲污染后的圖像用nlfilter進行55鄰域平均，并顯示解決后的成果。用fspecial函數生成一55鄰域平均窗函數，再用filter2函數對test3_2.jpg圖像求鄰域平均，并比較與用nlfilter函數求鄰域平均的速度。用medfilt2函數對test3_2.jpg圖像進行中值濾波，并顯示解決成果。編寫中值濾波程序（函數），對test3_2.jpg圖像進行中值濾波，并顯示解決成果。三．實驗成果與分析1.對圖像進行鄰域平均和鄰域原則差計算的成果原圖像鄰域平均解決鄰域原則差解決從圖中能夠看出，通過鄰域平均后，造成圖像邊沿位置變化和圖像的細節(jié)含糊甚至丟失，但還是大致保持圖像的清晰度。通過鄰域原則差計算后，圖像中的邊沿輪廓都能很清晰的體現(xiàn)出來。2，對圖像加入噪聲后和濾除噪聲后的成果示意圖原圖像加入高斯噪聲鄰域平均去噪聲同樣如上所述，該辦法實現(xiàn)簡樸，且濾波效果較好，但存在以上所述的問題。3.用平均窗函數對圖像進行鄰域濾波原圖像濾波后圖像用此種辦法做鄰域平均的速度很快，是上訴所顯示辦法的幾倍，濾除效果差不多一致。4.直接用medfilt2函數對圖像進行中值濾波原圖像濾波后圖像如圖所示，對于椒鹽噪聲，中值濾波效果要比均值濾波效果好，因素：（1）椒鹽噪聲是幅值近似相等但隨機分布在不同的位置上，圖像中有干凈點也有污染點（2）中值濾波是選擇適宜的點來替代污染點的值，因此解決效果較好（3）由于噪聲的均值不為0，因此均值濾波不能較好的去濾除噪聲點5.編寫中值濾波函數，對圖像進行濾波原圖像濾波后圖像四．實驗結論平滑技術用于平滑圖像的噪聲，平滑噪聲能夠在空間域中進行，基本辦法是求像素灰度的平均值或中值。但是這些很容易引發(fā)邊沿的

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