数字图像处理期末报告论文Word格式.docx
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函数显示图像。
I1=imread('
lena.bmp'
I2=imread('
image1.jpg'
I3=imread('
I4=imread('
image2.jpg'
subplot(2,2,1),
imshow(I1);
subplot(2,2,2),
imshow(I2);
subplot(2,2,3),
imshow(I3);
subplot(2,2,4),
imshow(I4);
在一个图形窗口中显示多幅图像
imshow(I);
colorbar;
显示图像并加入颜色条
从上图可知,该图像是数据类型为
uint8
的灰度图像,其灰度级范围从
-255。
(4)利用
imfinfo
函数查询图像文件的有关信息。
info=imfinfo('
显示结果:
info
=
Filename:
'
FileModDate:
29-Apr-2009
10:
11:
48'
FileSize:
66616
Format:
bmp'
FormatVersion:
Version
3
(Microsoft
Windows
3.x)'
Width:
256
Height:
BitDepth:
8
ColorType:
indexed'
FormatSignature:
BM'
NumColormapEntries:
Colormap:
[256x3
double]
RedMask:
[]
GreenMask:
BlueMask:
ImageDataOffset:
1078
BitmapHeaderSize:
40
NumPlanes:
1
CompressionType:
none'
BitmapSize:
HorzResolution:
2834
VertResolution:
NumColorsUsed:
NumImportantColors:
图像平滑与滤波
二、实验目的:
在熟悉图像平滑的基本原理和方法的基础上,在理论指导下,能在
环境下对图像进行平滑
处理。
本实验要求用线性平滑滤波、中值平滑滤波、频域低通滤波的方法进行程序设计。
经过平滑处理,
对结果图像加以比较,得出自己的实验结论。
三、实验内容:
为用户提供的专门函数实现均值滤波。
为用户提供的专门函数实现中值滤波。
(3)编写频域理想低通、巴特沃斯低通及高斯低通滤波函数。
四、预备知识:
(1)熟悉平滑滤波原理。
(2)熟悉频域滤波原理。
(3)熟悉在
操作。
(1)对给定的图像添加均值为
0,方差分别为
200、400
的高斯噪声,以及概率分别为
0.1、0.2
的椒
盐噪声,显示添加噪声后的图像。
a)加入噪声强度为
d=0.2
的椒盐噪声:
J=imnoise(I,'
salt
&
pepper'
0.2);
%给图像加入椒盐噪声
subplot(1,2,1);
title('
原始图像'
subplot(1,2,2);
imshow(J);
加入椒盐噪声的图像'
b)加入噪声强度为
d=0.1
0.1);
原始图像和加入椒盐噪声后的图像
c)加入均值
m=0,方差
v=200
的高斯噪声:
gaussian'
0
200);
%给图像加入高斯噪声
加入高斯噪声图像'
d)加入均值
v=400
400);
%
给图像加入高斯噪声
(2)对加噪图像分别进行3×
3、5×
5、9×
9的均值滤波,显示并比较滤波结果。
给图像加入椒盐噪声
h=fspecial('
average'
3);
s=fspecial('
5);
p=fspecial('
9);
gd=imfilter(J,h);
qw=imfilter(J,s);
er=imfilter(J,p);
subplot(2,2,1);
subplot(2,2,2);
imshow(gd);
3*3模板均值滤波'
subplot(2,2,3);
imshow(qw);
5*5模板均值滤波'
subplot(2,2,4);
imshow(er);
9*9模板均值滤波'
(3)对加噪图像分别进行
3×
9
的中值滤波,显示并比较滤波结果。
%s=fspecial('
%p=fspecial('
gd=medfilt2(J,[3
3]);
qw=medfilt2(J,[5
5]);
er=medfilt2(J,[9
9]);
3*3模板中值滤波'
5*5模板中值滤波'
9*9模板中值滤波'
(4)对加噪图像进行截止频率
D0分别为
10、25
的理想低通、巴特沃斯低通及高斯低通滤波,显示并
比较滤波结果。
理想低通
I=imnoise(I,'
[f1
f2]=freqspace(size(I),'
meshgrid'
%生成频率序列矩阵
Hd=ones(size(I));
%构造低通滤波器大小
r=sqrt(f1.^2+f2.^2);
%构造低通滤波器决策函数
Hd(r>
0.5)=0;
%构造低通滤波器
Y=fft2(double(I));
%对图像I进行Fourier变换
Y=fftshift(Y);
%频谱平移
Ya=Y.*Hd;
%低通滤波
Ya=ifftshift(Ya);
%反变换
Ia=ifft2(Ya);
%输出
加噪图像'
figure
(2);
imshow(uint8(Ia));
理想低通滤波后图像'
%保存结果
imwrite(uint8(Ia),'
after_lvbo'
'
巴特沃斯低通滤波:
D0=10
Butterworth低通滤波器
D=10;
%截止频率
n=4;
for
i=1:
size(I,1);
j=1:
size(I,2);
t=r(i,j)/(D*D);
Hd(i,j)=1/(t^n+1);
%构造滤波函数
end
figure
(1);
加噪后图像'
butterworth
滤波后图像'
D0=25
D=25;
图像增强
(1)了解图像增强的内容和意义;
(2)掌握基于空域的图像增强方法;
(3)掌握基于频域的图像增强方法。
(1)综合运用直方图均衡、灰度变换、锐化空域滤波等方法编程实现对图像的空域增强处理;
(2)编程实现图像的频域增强处理。
(1)熟悉
图像输入输出操作;
(2)熟悉图像的模板操作;
(3)熟悉图像的频域变换处理;
(4)熟悉二维频谱的显示方法。
(1)读入图像;
(2)针对图像特点设计方案,综合运用直方图均衡、灰度变换、锐化滤波等空
域增强方法编程实现对图像的增强处理;
(3)编程实现频域增强处理。
clc
clear
all
image=imread('
subplot(221);
imhist(image);
原始图像直方图'
subplot(222);
imshow(image);
b=histeq(image,256);
%将直方图均衡化为256级
subplot(223);
imhist(b);
均衡化后的直方图'
subplot(224);
imshow(b);
直方图均衡图像增强后效果'
图像灰度调整:
Im=imread('
J=imadjust(Im,[0.3
0.7],[0
1]);
imshow(Im);
原图'
imhist(Im);
原图直方图'
灰度调整结果'
imhist(J);
灰度调整后的直方图'
%利用灰度变化进行图像增强
low_high_in=stretchlim(image);
%得到图像的灰度变化范围
low_in=low_high_in
(1);
high_in=low_high_in
(2);
low_out=0.2;
%灰度变化后图像灰度最小值(归一化)
high_out=0.8;
%灰度变化后图像灰度最大值(归一化)
gamma=0.55;
%gamma大于1时图像变暗,小于1时图像变亮
J=imadjust(image,[low_in
high_in],[low_out
high_out],gamma);
灰度变化图像增强效果'
%锐化空域滤波增强图像
h=[-1
-1
-1;
8
;
-1];
%锐化滤波器模板
y=imfilter(image,h);
imshow(uint8(y));
锐化空域滤波增强效果'
%频率滤波处理
f2]=freqspace(size(image),'
D=0.5;
Hd=ones(size(image));
size(image,1);
size(image,2);
t=(D*D)/r(i,j);
%构造butterworth高通滤波函数
Y=fft2(double(image));
imshow(Ia);
butterworth高通滤波效果'
%带通滤波
gd=ones(size(image));
gd(r>
=0.6)=0;
gd(r<
=0.2)=0;
image_fft=fft2(image);
image_fft=fftshift(image_fft);
Y=image_fft.*gd;
Ya=ifftshift(Y);
Ya=ifft2(Ya);
imshow(Ya);
带通滤波进行图像增强后效果'
%同态滤波(滤波系统采用低通滤波)
[m
n]=size(image);
image_ln=zeros(m,n);
m
n
image_ln(i,j)=log(double(image(i,j)));
image_ln_fft=fft2(image_ln);
image_ln_fft=fftshift(image_ln_fft);
0.3)=0;
Y=image_ln_fft.*gd;
Ya(i,j)=exp(double(Ya(i,j)));
figure(3);
imshow(uint8(Ya));
同态滤波输出效果'
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