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1、实验四数字图像滤波及边缘检测了解图像复原的基本方法。了解图像边缘检测。利用MATLAB提供的函数实现对图像处理。一、实验目的二、实验原理图像恢复和图像增强一样，都是为了改善图像的视觉效果，以便后续处理。只是图像增强方法更偏重于主观判断，而图像恢复则是根据图像畸变或退化原因，进行模型处理。图像分割是图像检索、识别和图像理解的基本前提。1、图像中值滤波中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术。中值滤波的优点是运算简单且速度较快，在某些条件下，中值滤波方法可以去除噪声，保护图像边缘，使图像较好地复原。它非常适用于一些线性
2、滤波器无法胜任的数字图像处理的应用场合。中值滤波的基本原理中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点邻域中各点值的中值替代。例如：有一个序列为(2,3,4,5,6),这个序列的中值为4。中值滤波器用于图像处理中是这样进行的:设置一个滤波窗口，将其移遍图像(序列)上的点，且用窗口内各原始值的中值代替窗口中心点的值。利用Matlab实现数字图像中值滤波应用Matlab软件中图像处理工具箱的函数。二维中值滤波器的函数格式如下:B=Medfilt2(A,[mn])；B=Medfilt2(A)。(缺省窗口大小为[33])函数：imnoi
3、se()格式：J=imnoise(I,type,……)type:‘gaussian’Gauss白噪声‘salt&pepper’椒盐噪声‘speckle’乘法噪声图像中添加噪声‘gaussian’Gauss白噪声参数设置:M、V：在图像中加入均值为M、方差为V的高斯白噪声。(缺省M=0,V=0.01)J=imnoise(I,’gaussian’,M,V)‘salt&pepper’椒盐噪声参数设置:D:在图像I中加入强度为D的“椒盐”黑白像素点.(缺省为0.05)J=imnoise(I,’salt&pepper’,D)‘speckle’乘法噪声
4、参数设置:J=imnoise(I,’speckle’,V),使用公式J=I+n*I,向图像I中加入乘法噪声,其中n是均值为0,方差为V均匀分布的随机噪声.(V的缺省值为0.04)x=imread(‘dog.jpg','jpg');i=rgb2gray(x);subplot(2,2,1);subimage(i);j1=imnoise(i,'gaussian',0,0.04);subplot(2,2,2);subimage(j1);j2=imnoise(i,'salt&pepper',0.04);subplot(2,2,3);subimage(
5、j2);j3=imnoise(i,'speckle',0.08);subplot(2,2,4);subimage(j3);a=imread('dog.jpg','jpg');i=rgb2gray(x);subplot(2,2,1);subimage(i);j=imnoise(i,'salt&pepper',0.04);subplot(2,2,2);subimage(j);c=medfilt2(j,[22]);subplot(2,2,3);subimage(c);d=medfilt2(j,[55]);subplot(2,2,4);subima
6、ge(d);对加噪的图像进行二维中值滤波2、边缘检测在对图像的研究和应用中，人们往往仅对各幅图像中的某些部分感兴趣，需要将这些有关区域分离提取出来，在此基础上对相关目标作进一步的处理。分割算法借助灰度图像中像素灰度值的两个性质：不连续性和相似性。区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域之间的边界上一般具有灰度不连续性。利用区域间灰度不连续性的基于边界的算法；利用区域内灰度相似性的基于区域的算法。根据分割过程中处理策略的不同并行算法所有判断和决定都可独立和同时地做出。串行算法前期处理的结果可被其后的处理过程所利用。两种算法的对比串行算法所用
7、时间要长与并行算法，但其抗噪声能力则强于并行算法。分割算法分类表注意：现在尚无一种适合于所有图像的通用分割算法，现在提出的分割算法大都是针对具体问题的。分类边界（不连续性）区域（相似性）并行处理PBPR串行处理SBSR边缘检测采用并行边界技术。两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在边缘。边缘是灰度值不连续的结果，这种不连续常可利用求导的方法检测到。一般常用一阶和二阶导数来检测边缘。微分算子边缘检测可借助空域微分算子通过卷积完成。梯度算子；拉普拉斯算子；综合正交算子。边界闭合利用各种算子得到的边缘像素常常是孤立或分小段连续的。为组成区域的封闭
8、边界将不同的区域分开，需要将边缘像素连接起来。哈夫变换是利用图像全局特性而将边缘像素连接起来组成区域封闭边界的方法。MATLAB实例提取二进制图像的轮廓。语法：BW2=bwmor
