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文档简介

滤波器方面的实验：1、线性平滑滤波器：用imfilter()函数实现5*5邻域平均运算。程序： I=imread(1.jpg); imshow(I) I1=rgb2gray(I); J=imnoise(I1,salt & pepper,0.02); h=ones(5,5)/25; I2=imfilter(J,h); figure,imshow(J); figure,imshow(I2);原图：加了噪声的图像：5*5领域平均运算后的图像结论：可以看出，图像噪声得到了抑制，但是图像变得模糊了。2、Wiener滤波实现降噪过程：程序： K1=wiener2(I1,3,3); K2=wiener2(I1,5,5); K3=wiener2(I1,7,7); figure,imshow(K1); figure,imshow(K2); figure,imshow(K3);结果图：结论：图像噪声得到哦抑制，但图像4明显变模糊。3、非线性平滑滤波器：对含椒盐噪声的图像实现中值滤波处理。程序： A1=imnoise(I1,salt & pepper,0.06); B1=medfilt2(A1,3,3); B2=medfilt2(A1,5,5); B3=medfilt2(A1,7,7); figure,imshow(B1); figure,imshow(B2); figure,imshow(B3); figure,imshow(A1);加噪后的图像：3*3模板中值滤波后的图像：5*5模板中值滤波后的图像：7*7模板中值滤波后的图像：结论：很明显，中值滤波器不像均值滤波那样，它在衰减噪声的同时不会使图像的边界模糊。4、锐化滤波：程序： C1=double(I1); h1=fspecial(laplacian); C2=filter2(h1,C1); figure,imshow(C1,); C3=C1-C2; figure,imshow(C3,);原图：拉普拉斯增强后的图像：5、线性锐化滤波后面的边缘检测的例子： H=0 1 0,1 -4 1,0 1 0; D=conv2(C1,H,same); D1=C1-D; figure,imshow(D1,);结果图：由图可见：图像
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