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1、实验名称实验4：图像去噪实验目的1、掌握算术均值滤波器、几何均值滤波器、谐波和逆谐波均值滤波器进行图像去噪的算法2、掌握利用中值滤波器进行图像去噪的算法3、掌握自适应中值滤波算法4、掌握自适应局部降低噪声滤波器去噪算法5、掌握彩色图像去噪步骤实验内容1、均值滤波具体内容：利用OpenCV对灰度图像像素进行操作，分别利用算术均值滤波器、几何均值滤波器、谐波和逆谐波均值滤波器进行图像去噪。模板大小为5*5。（注：请分别为图像添加高斯噪声、胡椒噪声、盐噪声和椒盐噪声，并观察滤波效果）2、中值滤波具体内容：利用OpenCV对灰度图像像
2、素进行操作，分别利用5*5和9*9尺寸的模板对图像进行中值滤波。（注：请分别为图像添加胡椒噪声、盐噪声和椒盐噪声，并观察滤波效果）3、自适应均值滤波。具体内容：利用OpenCV对灰度图像像素进行操作，设计自适应局部降低噪声滤波器去噪算法。模板大小7*7（对比该算法的效果和均值滤波器的效果）4、自适应中值滤波具体内容：利用OpenCV对灰度图像像素进行操作，设计自适应中值滤波算法对椒盐图像进行去噪。模板大小7*7（对比中值滤波器的效果）5、彩色图像均值滤波具体内容：利用OpenCV对彩色图像RGB三个通道的像素进行操作，利用算术
3、均值滤波器和几何均值滤波器进行彩色图像去噪。模板大小为5*5。实验完成情况1、实验步骤：先为灰度图像添加高斯噪声、胡椒噪声、盐噪声和椒盐噪声，再分别利用算术均值滤波器、几何均值滤波器、谐波和逆谐波均值滤波器进行图像去噪。模板大小为5*5。核心代码如下：添加各类噪声：IplImage*AddGuassianNoise(IplImage*src)//添加高斯噪声{IplImage*dst=cvCreateImage(cvGetSize(src),src->depth,src->nChannels);IplImage*noise=c
4、vCreateImage(cvGetSize(src),src->depth,src->nChannels);CvRNGrng=cvRNG(-1);cvRandArr(&rng,noise,CV_RAND_NORMAL,cvScalarAll(0),cvScalarAll(15));cvAdd(src,noise,dst);returndst;}IplImage*AddPepperNoise(IplImage*src)//添加胡椒噪声，随机黑色点{IplImage*dst=cvCreateImage(cvGetSize(src
5、),src->depth,src->nChannels);cvCopy(src,dst);for(intk=0;k<8000;k++){inti=rand()%src->height;intj=rand()%src->width;CvScalars=cvGet2D(src,i,j);if(src->nChannels==1){s.val[0]=0;}elseif(src->nChannels==3){s.val[0]=0;s.val[1]=0;s.val[2]=0;}cvSet2D(dst,i,j,s);}returndst;
6、}IplImage*AddSaltNoise(IplImage*src)//添加盐噪声，随机白色点{IplImage*dst=cvCreateImage(cvGetSize(src),src->depth,src->nChannels);cvCopy(src,dst);for(intk=0;k<8000;k++){inti=rand()%src->height;intj=rand()%src->width;CvScalars=cvGet2D(src,i,j);if(src->nChannels==1){s.val[0]=255
7、;}elseif(src->nChannels==3){s.val[0]=255;s.val[1]=255;s.val[2]=255;}cvSet2D(dst,i,j,s);}returndst;}IplImage*AddPepperSaltNoise(IplImage*src)//添加椒盐噪声，随机黑白点{IplImage*dst=cvCreateImage(cvGetSize(src),src->depth,src->nChannels);cvCopy(src,dst);for(intk=0;k<8000;k++){int
8、i=rand()%src->height;intj=rand()%src->width;intm=rand()%2;CvScalars=cvGet2D(src,i,j);if(src->nChannels==1){if(m==0){s.val[0]=255;}else{s.v
