数字图像处理上机作业(word版)

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1、数字图像处理上机作业教师:刘清华学院:电子工程学院班级:021141专业:探测制导与控制技术姓名:苏二鹏学号:02114030(1)(2)f1与f2的幅度谱相同,因为f1与f2振幅的绝对值是相同的。(3)f3的幅度谱与f2的幅度谱按顺时针旋转90度后相同(4)f4的幅度谱与f1的幅度谱按顺时针旋转90度后相同(5)f5的幅度谱是f1与f4的幅度谱相加,f6的幅度谱是f2与f3的幅度谱相加程序:f1=zeros(256,256);f1(65:192,113:144)=100;figuresubplot(121)imshow(f1)title('原图f1')F=fft2(f1

2、);subplot(122)imshow(abs(F))title('f1幅度谱图')form=(1:256);forn=(1:256);f2(m,n)=power(-1,m+n)*f1(m,n);endendfiguresubplot(121)imshow(f2)title('f2图')F1=fft2(f2);subplot(122)imshow(abs(F1))title('f2幅度谱图')f3=imrotate(f2,-90);figuresubplot(121)imshow(f3)title('f3图')F2=fft2(f3);subplot(122)imshow

3、(abs(F2))title('f3幅度谱图')f4=imrotate(f1,-90);figuresubplot(121)imshow(f4)title('f4图')F5=fft2(f4);subplot(122)imshow(abs(F5))title('f4幅度谱图')f5=f1+f4;figuresubplot(121)imshow(f5)title('f5图')F3=fft2(f5)subplot(122)imshow(abs(F3))title('f5幅度谱图')f6=f2+f3;figuresubplot(121)imshow(f6)title('f6图')

4、F4=fft2(f6)subplot(122)imshow(abs(F4))title('f6幅度谱图')256*256图像如下:从中值滤波和均值滤波后的图像可以看出,中值滤波把黑色方快完全完全隔离开,而白色方块则通过边角的两个多出来的像素点相连,而均值滤波则把图像变模糊了,边缘模糊的比较厉害。中值滤波后图像的直方图没有变化,而均值滤波后的直方图变化了。程序:A=zeros(256,256);fori=(1:64:256);forj=(1:64:256);A(j:j+32,i:i+32)=1;endendform=(32:64:256);forn=(32:64:256);

5、A(n:n+32,m:m+32)=1;endendfigureimshow(A)title('原图像')figureK=medfilt2(A,[3,3])subplot(121)imshow(K)title('3*3中值滤波')M=filter2(fspecial('average',3),A)subplot(122)imshow(M)title('3*3均值值滤波')figuresubplot(131)imhist(A)axis([0202])title('原图直方图')subplot(132)imhist(K)axis([0202])title('中值滤波后的直方图'

6、)subplot(133)imhist(M)axis([0202])title('均值滤波后的直方图')整体而言中值滤波的结果比均值滤波的结果要好,均值滤波模糊了轮廓边缘,但是中值滤波对椒盐噪声的滤波破坏了轮廓边缘。中值滤波对高斯噪声的水平滤波不是很好。程序:I=zeros(256,256);fori=(32:24:224);I(23:233,i:i+7)=1;endfigureimshow(I)title('原图像')A=imnoise(I,'gaussian',0,0.025);figuresubplot(121)imshow(A)title('高斯白噪声')B=im

7、noise(I,'salt&pepper',0.025);subplot(122)imshow(B)title('椒盐噪声')h=[111;111;111];%%领域平均法消除噪声模板为1/9[111;111;111]h=9./h;Ja=conv2(A,h);figuresubplot(121)imshow(Ja,[])title('对高斯白噪声的均值滤波')Jb=conv2(B,h);subplot(122)imshow(Jb,[])title('对椒盐噪声的均值滤波')Ka=medfilt2(A,[3,3])figures

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