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1、广西工学院信计系上机实验报告课程：数字图像处理第1页/共4页专业班级：电科082实验日期：2011年5月3日姓名：梁芳梅学号：200800902044实验二图像的空域滤波一、实验冃的1、了解均值滤波和中值滤波的基本原理及方法；2、拿握用MATLAB语言进行图彖的均值滤波和中值滤波的方法。二、实验要求1、对lerui.bmp进行添加不同类型的噪声(高斯噪声、椒盐噪声、乘性噪声)2、编程，対添加了噪声的图像分别用均值滤波和屮值滤波两种方法进行滤波；3、对比滤波结果，分析不同滤波方法对不同类型噪声的适用性
2、三、程序源代码：1、>>%加不同类型噪声^imreadCcameraman.tif);J1=imnoise(I/gaussian,,0,0.02);J2=ininoise(l/salt&peppcr',0.02);J3=imnoise(I/speckle',0.02);subplot(2,2,1),imshow(I),title('原图像')；subplot(2,2,2),imshow(JI),tille('加高斯噪声')；subplot(2,2,3),irnshow(J2),titlef加椒盐噪声
3、');subplot(2,2,4),imshow(J3),title('加乘性噪声J;2、(I)%对高斯躁声中值滤波及均值滤波：»M=imread('cameraman.tif);%读取图像imshow(M);%显示丿京始图像title('original');PI=imnoise(M/gaussian .002);%加入高斯躁声figureJmshow(PI);%加入启j斯躁声后显示图像title('gaussiannoise');g=mcdfiIt2(Pl);%对爲斯躁声中值滤波figure,
4、imshow(g);讪e(，对高斯躁声中值滤波)L=
5、lI1%对高斯躁声算术均值滤波1IIII1］；L=L/9;k=imfilter(Pl,L);figure,inishow(k);titled对高斯躁声算术均值滤波J;(2)»%对椒盐躁声屮值滤波及均值滤波M=imread(,cameraman.tif);%读取图像imshow(M);%显示原始图像title('原始图像')；%P1=imnoise(M,'gaussian',0.002);%加入高斯躁声Pl=imnoise([,'salt&pepp
6、er*,0.02);%加入椒盐躁声figure,imshow(PI);%加入高斯躁声后显示图像titlefjn入椒盐躁声')；g=medfill2(PI);%对高斯躁声中值滤波figure,imshow(g);MleC对椒盐操声中值滤波)L=[lI1%对高斯躁声算术均值滤波111111]；L=L/9;k=imfilter(PI,L);figure,inishow(k);MIX对椒盐躁声算术均值滤波)；»(3)>>%对乘性躁声中值滤波及均值滤波M=imread(*camcraman.tif);%读取图
7、像imshow(M);%显示原始图像title(«始图像PI=imnoise(l/speckle',0.02);%加入乘性躁声figure,imshow(PI);%加入乘性躁声后显示图像titleCin入乘性躁声')；g=medfilt2(Pl);%对乘性躁声中值滤波figure,inishow(g);titled对乘性躁声中值滤波JL=[lII%对乘性躁声算术均值滤波111111]；L=L/9;k=imfilter(Pl,L);figure,imshow(k);titleC对乘性操声算术均值滤波J
8、;四.实验结果分析与实验总结：实验结果图：1、加髙斯噪声加碾益噪声加乘性喚A对高斯躁宙算术均值濾波(2)对椒盐鎌声中值滤波对椒盐躁声算术均值滤波(3)对乘性艇声算术均值滤波对乘性歸声中值谴波对乘性艇声算术均值滤波对乘性艇声算术均值滤波实验结果分析：高斯噪声：对于均值滤波，由以上处理后的图像可以看岀均值滤波对高斯噪声的抑制效果比较好，处理后的图像边缘模糊度较少。对于屮值滤波，由图像处理后的结果可以看岀，它只影响了图像的基本信息，说明中值滤波对高斯噪声的抑制效果不明显。椒盐噪声：对于均值滤波，对“椒盐”
9、噪声的去除效果不明显。这是因为“均值”噪声均值不为零，均值滤波只是将某点出现的噪声强度，让周围的数据平均分担了，所以得到的结果是噪声幅值减小，但噪声点的颗粒面积同时变大。受到噪声污染的图像信息经均值滤波后，噪声得到了一定的抑制，但是由于均值滤波的算法设计，使得图像边缘变得模糊。对于中值滤波，对去除“椒盐”噪声可以起到很好的效果，由于椒盐噪声是一种脉冲噪声，所以根据中值滤波的算法可知，通过将图像中耒被噪声污染的点取中值代替噪声点的值來抑制噪声，因此噪声的抑制效果较好，同
