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1、实验报告实验课程:光电图像处理姓名:XXXX学号XXXXXXXXXXXX实验地点：XXXXXXX指导老师：XXX实验时间：XXXX年X月XXH一・实验名称：空域图像滤波二.实验目的1、了解数字图像的空域平滑滤波和锐化滤波器的概念和基本原理；2、熟悉和拿握几种基木的空间域低通滤波原理和实现方法；3、熟悉和掌握儿种基本的空间域统计排序滤波原理和实现方法；4、熟悉和掌握几种基本的空间域高通滤波原理和实现方法；5、能熟练利用matlab工具编程实现数字图像的各种空间域滤波处理。三・实验原理一)数字图像的空域平滑滤波1.邻域均值滤波在介绍滤
2、波之前，冇些知识需要提前了解。模板运算是数字图像处理屮经常用到的一种运算方式。基木思想：将模板与待处理的图像做卷积/相关运算，达到图像平滑、锐化或边缘检测等目的。若滤波器(Mask)尺寸为mXn设m=2a+l,n=2b+l,则冇g(兀』)=工》w(s,%+s,y+r)s=-at=-bab、g（x，y）=》兀-s,y-/）卷积：mi描述：用当前像素邻域内像素平均灰度值代替当前像素的原灰度值。含噪图像为：g(兀,y)=/a,刃+〃a,y)其中，f(x,y)为原始图像，r)(x,y)为加性噪声。平滑图像为：=XX广⑺力+丄工"⑺丿)M(
3、恭sM(亿M后其中S表示点(x,y)邻域内的点集，M为S内总点数。从模板上理解，就是用平均模板与原图像f作滤波相关运算。2、统计排序滤波中值滤波是一种统计排序(非线性)的信号处理方法，由J.W.Tukey(1971)首先提出，并应用于一维信号处理。后来，应用于二维图像处理技术领域。其基本思想：用局部邻域像索灰度值排序后的中值代替当前像索的灰度值。g(x,y)=medianeA其中：median——中值滤波算子，取中值;f(x,y)——原始图像阵列;g(x,y)111值滤波后当前像素灰度值；S滤波窗口/邻域，大小为mXn。该滤波方法
4、对点状噪声和脉冲干扰有良好的抑制作用，能保持图像边缘，使原始图像不产生模糊。但是对高斯噪声无能为力，对离散阶跃信号、斜声信号不产生作用，排序计算比较费时，需快速算法。(二)数字图像的空域高通滤波1.一阶梯度算子易知微分运算可以用来求取信号的变化率/梯度，具有加强高频分量的作用,从而使图像轮廓变清晰。设连续图像函数为f(x,y),它的梯度是一个向量，定义为：v[/(x,y)]=生8f_8x'dy分析：(1)在(x,y)点处的梯度，方向指向f(x,y)最大变化率的方向。(2)幅度等于f(x,y)的最大变化率，即M(x9y)=mag[V
5、f(x,y)]计算得到梯度值后，有各种策略使图像轮廓突出。g(x,y)=M[f(x,y)]其中，M为图像/(xj)梯度的幅度值。梯度分量合成原则：必2(兀,y)=
6、g」+
7、g、，Al3(x,y)=max(
8、gJ,
9、gj)2、Laplace算子二维连续函数f(x,y)的拉普拉斯(Laplace)算子是一个二阶的微分，定义为:卜冽矩阵即为laplace模版:1-811-413、反锐化掩膜处理利用原图像减去原图平滑滤波后的结果构成反锐化模板:匕”曲(兀刃=/(兀，刃—7(兀，)‘)锐化结杲:y)=/(x,y)+gmask(x,y)4.高
10、提升滤波将锐化的结杲叠加于原图像：(力*/(%?))=((«+l)/?)*/(x,y),(a>l,a<1)对于矩阵来说：先将矩阵全部取相反数，之后将矩阵的中心加1。高通滤波在增强了边缘/轮廓的同吋，噪声也可能增强。因此，会丢失图像的层次，变的粗糙。U!实验步骤（一）数字图像的空域平滑滤波1.邻域均值滤波显不原图像和加入后的结果在灰度图像内加入高斯白噪声根据原理设计相关运算函数将hl和h2与加入噪声后的图像做相关运算分别显示处理后的图像结束2、统计排序滤波(二)数字图像的空域高通滤浓1.一阶梯度算子分别肝臧顔子锚灰度图像做相关,得到
11、湘y方向繃能果F显跆成后的聽图像利用sqrt(gxA2+gyA2)得出合成魅矩阵结束2、Laplace算子读入图像图43.反锐化掩膜处理读入图像利用平滑滤波器模板与原图像进行相关运算显示原图像和平滑后的结果再用原图矩阵加上unsharp矩區得到新的矩阵用原图矩阵减去平滑后的矩阵,得到新的矩阵显示unsharp图像显示反锐化处理图像4.咼提升滤波读入图像设计Laplace高提升滤波器模板用该模版矩阵与原图矩阵进行相关运算显不原图与咼提升滤波图像结束五.实验结果及分析(-)数字图像的空域平滑滤波1、邻域均值滤波FilterImagew
12、ithaverageFilterImagewithaveragegaussian2、统计排序滤波NoissyImageImagewithminimumfilterImagewithmedianfilterImagewithmaximumfilter
