mattlab《数字图像处理》实验报告02.doc

GDOU-B-11-112广东海洋大学学生实验报告书（学生用表）实验名称图像的空域与频域增强课程名称数字图像处理课程号19242504学院(系)专业班级 学生姓名学号实验地点实验日期12.10.19一、实验目的1.熟练运用Matlab中的函数进行图像的空域增强和频域增强2.能自己编程实现Matlab中的二维滤波函数filter2和中值滤波函数medfilt2的部分功能二、实验内容必做：1. 对图像eight.tif分别添加椒盐噪声和高斯噪声，分别用中值滤波和空域低通滤波对噪声图像进行去噪。2. 对图像saturn.tif分别添加椒盐噪声和高斯噪声，分别用理想低通滤波和巴特沃斯低通滤波对噪声图像进行去噪。3. 使用梯度算子和空域高通滤波对图像moon.tif进行锐化。选做：4. 自己编写一个中值滤波函数mymedfilt2，实现Matlab中的medfilt2函数的功能（边缘采用复制的方式）；对图像eight.tif加上椒盐噪声，用自编的函数对其进行中值滤波。三、程序清单与运行结果1. 添加椒盐噪声和高斯噪声I=imread(eight.tif);J=imnoise(I,salt & pepper,0.02);K=imnoise(I,gaussian);subplot(231),imshow(I);title(原图像);subplot(232),imshow(J);title(椒盐噪声图像);subplot(233),imshow(K);title(高斯噪声图像);k1=medfilt2(J,5 5);k2=medfilt2(K,5 5);subplot(234),imshow(k1);title(椒盐中值滤波);subplot(235),imshow(k2);title(高斯中值滤波);k1=filter2(fspecial(gaussian,3),K);k2=filter2(fspecial(gaussian,5),K);k3=filter2(fspecial(gaussian,7),K);subplot(336);imshow(uint8(k1);title(3*3模板空域低通滤波);subplot(337);imshow(uint8(k2);title(5*5模板空域低通滤波);subplot(338);imshow(uint8(k3);title(7*7模板空域低通滤波);2. I=imread(pout.tif);J=imnoise(I,salt & pepper,0.02);K=imnoise(I,gaussian,0.02);subplot(231),imshow(I);title(原图像);subplot(232),imshow(J);title(椒盐噪声图像);subplot(233),imshow(K);title(高斯噪声图像);A=double(J);f1=fft2(J);g1=fftshift(f1);M,N=size(f1);n=3;d0=20;n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);for i=1:M for j=1:N d=sqrt(i-n1)2+(j-n2)2); h=1/(1+(d/d0)(2*n); g1(i,j)=h*g1(i,j); end endg1=ifftshift(g1);g1=uint8(real(ifft2(g1);subplot(234);imshow(g1);title(巴特沃斯低通滤波去椒盐);B=double(J);f2=fft2(J);g2=fftshift(f1);M,N=size(f2);d0=40;n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);for i=1:M for j=1:N d=sqrt(i-n1)2+(j-n2)2); if d=d0 h=1; else h=0; end g2(i,j)=h*g2(i,j); end endg2=ifftshift(g2);g2=uint8(real(ifft2(g2);subplot(235);imshow(g2);title(理想低通滤波去椒盐);（没有图像saturn.tif，用这个代替）3. 梯度算子进行锐化。I=imread(moon.tif);H=fspecial(sobel);TH=filter2(H,I);subplot(131),imshow(I);subplot(132),imshow(TH);空域高通滤波对图像moon.tif进行锐化I=imread(moon.tif);subplot(121),imshow(I);title(原图像);I=double(I);Gx,Gy=gradient(I);G=sqrt(Gx.*Gx+Gy.*Gy);J=I;K=find(G=7);J(Q)=255;subplot(122),imshow(J);title(拉普拉斯算子法);4. h=3;I=imread(eight.tif);subplot(231),imshow(I);title(原图像);noisy=imnoise(I,salt & pepper,0.05);imshow(noisy);k1=medfilt2(noisy,h h);subplot(231),imshow(k1);title(3*3);h=5;k2=medfilt2(noisy,h h);subplot(232),imshow