图像处理光电第二次实验课

1、实验五 图像增强空域滤波一、 实验目的 进一步了解MatLab软件/语言，学会使用MatLab对图像作滤波处理，使学生有机会掌握滤波算法，体会滤波效果。了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合，培养处理实际图像的能力，并为课堂教学提供配套的实践机会。 二、实验要求 (1)学生应当完成对于给定图像+噪声，使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声，进行滤波处理；能够正确地评价处理的结果；能够从理论上作出合理的解释。(2)利用MATLAB软件实现空域滤波的程序：I=imread('electric.tif');J = imnoise(I,'gauss',

2、0.02); %添加高斯噪声J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); (注意空格) %添加椒盐噪声 ave1=fspecial('average',3); %产生3×3的均值模版ave2=fspecial('average',5); %产生5×5的均值模版K = filter2(ave1,J)/255; %均值滤波3×3L = filter2(ave2,J)/255; %均值滤波5×5M = medfilt2(J,3 3); %中值滤波3×3模板N = me

3、dfilt2(J,4 4); %中值滤波4×4模板imshow(I);figure,imshow(J);figure,imshow(K);figure,imshow(L);figure,imshow(M);figure,imshow(N);三、实验设备与软件 (1) IBM-PC计算机系统 (2) MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) (3) 实验所需要的图片 四、实验内容与步骤 a) 调入并显示原始图像Sample2-1.jpg 。b) 利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jpg 上加入高斯(gaussian)

4、噪声 c)利用预定义函数fspecial 命令产生平均(average)滤波器 d）分别采用3x3和5x5的模板，分别用平均滤波器以及中值滤波器，对加入噪声的图像进行处理并观察不同噪声水平下，上述滤波器处理的结果； e）选择不同大小的模板，对加入某一固定噪声水平噪声的图像进行处理，观察上述滤波器处理的结果。f）利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jpg 上加入椒盐噪声(salt & pepper)g）重复c) e）的步骤h）输出全部结果并进行讨论。五、思考题/问答题 (1) 简述高斯噪声和椒盐噪声的特点。(2) 结合实验内容，定性评价平均滤波器/中值滤波器对高斯噪声和椒盐

5、噪声的去噪效果？(3) 结合实验内容，定性评价滤波窗口对去噪效果的影响？ 六、实验报告要求 描述实验的基本步骤，用数据和图片给出各个步骤中取得的实验结果，并进行必要的讨论，必须包括原始图像及其计算/处理后的图像。七、实验图像 electric.tif（原始图像） 实验六 图像的傅立叶变换 一、 实验目的1了解图像变换的意义和手段；2熟悉傅立叶变换的基本性质；3熟练掌握FFT变换方法及应用；4通过实验了解二维频谱的分布特点；5通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅立叶变换。6评价人眼对图像幅频特性和相频特性的敏感度。二、 实验原理1 应用傅立叶变换进行图像处理傅里叶变换是线性系统分析

6、的一个有力工具，它能够定量地分析诸如数字化系统、采样点、电子放大器、卷积滤波器、噪音和显示点等的作用。通过实验培养这项技能，将有助于解决大多数图像处理问题。对任何想在工作中有效应用数字图像处理技术的人来说，把时间用在学习和掌握博里叶变换上是很有必要的。2 傅立叶（Fourier）变换的定义对于二维信号，二维Fourier变换定义为：逆变换：二维离散傅立叶变换为：逆变换：图像的傅立叶变换与一维信号的傅立叶变换变换一样，有快速算法，具体参见参考书目，有关傅立叶变换的快速算法的程序不难找到。实际上，现在有实现傅立叶变换的芯片，可以实时实现傅立叶变换。3利用MATLAB软件实现数字图像傅立叶变换的程序

7、：I=imread(原图像名.gif); %读入原图像文件imshow(I); %显示原图像fftI=fft2(I); %二维离散傅立叶变换sfftI=fftshift(fftI); %直流分量移到频谱中心RR=real(sfftI); %取傅立叶变换的实部II=imag(sfftI); %取傅立叶变换的虚部A=sqrt(RR.2+II.2); %计算频谱幅值A=（A-min(min(A)）/(max(max(A)-min(min(A)*225 %归一化figure; %设定窗口imshow(A); %显示原图像的频谱三、 实验步骤1 将图像内容读入内存；2 用Fourier变换算法，对图像作

8、二维Fourier变换；3 将其幅度谱进行搬移，在图像中心显示；4 用Fourier系数的幅度进行Fourier反变换；5 用Fourier系数的相位进行Fourier反变换；6 比较4、5的结果，评价人眼对图像幅频特性和相频特性的敏感度。7 记录和整理实验报告。四、 实验仪器1计算机；2 MATLAB程序；3移动式存储器（软盘、U盘等）。4记录用的笔、纸。五、 实验报告内容1叙述实验过程；2提交实验的原始图像和结果图像。六、 思考题1傅里叶变换有哪些重要的性质?2图像的二维频谱在显示和处理时应注意什么?七、实验图片number.tif实验七 图像增强频域滤波一、 实验目的1掌握怎样利用傅立叶

9、变换进行频域滤波2掌握频域滤波的概念及方法3熟练掌握频域空间的各类滤波器4利用MATLAB程序进行频域滤波二、 实验原理及知识点频域滤波分为低通滤波和高通滤波两类，对应的滤波器分别为低通滤波器和高通滤波器。频域低通过滤的基本思想：G(u,v)=F(u,v)H(u,v)F(u,v)是需要钝化图像的傅立叶变换形式，H(u,v)是选取的一个低通过滤器变换函数，G(u,v)是通过H(u,v)减少F(u,v)的高频部分来得到的结果，运用傅立叶逆变换得到钝化后的图像。理想地通滤波器(ILPF)具有传递函数：其中，为指定的非负数，为(u,v)到滤波器的中心的距离。的点的轨迹为一个圆。n阶巴特沃兹低通滤波器(

10、BLPF)(在距离原点处出现截至频率)的传递函数为与理想地通滤波器不同的是，巴特沃兹率通滤波器的传递函数并不是在处突然不连续。高斯低通滤波器(GLPF)的传递函数为其中，为标准差。相应的高通滤波器也包括：理想高通滤波器、n阶巴特沃兹高通滤波器、高斯高通滤波器。给定一个低通滤波器的传递函数，通过使用如下的简单关系，可以获得相应高通滤波器的传递函数：利用MATLAB实现频域滤波的程序f=imread('room.tif');F=fft2(f); %对图像进行傅立叶变换%对变换后图像进行队数变化，并对其坐标平移，使其中心化S=fftshift(log(1+abs(F);S=gscal

11、e(S); %将频谱图像标度在0-256的范围内imshow(S) %显示频谱图像h=fspecial('sobel'); %产生空间sobel模版freqz2(h) %查看相应频域滤波器的图像PQ=paddedsize(size(f); %产生滤波时所需大小的矩阵H=freqz2(h,PQ(1),PQ(2); %产生频域中的sobel滤波器H1=ifftshift(H); %重排数据序列，使得原点位于频率矩阵的左上角imshow(abs(H),) %以图形形式显示滤波器figure,imshow(abs(H1),)gs=imfilter(double(f),h); %用模版h

12、进行空域滤波gf=dftfilt(f,H1); %用滤波器对图像进行频域滤波figure,imshow(gs,) figure,imshow(gf,)figure,imshow(abs(gs),)figure,imshow(abs(gf),)f=imread('number.tif'); %读取图片PQ=paddedsize(size(f); %产生滤波时所需大小的矩阵D0=0.05*PQ(1); %设定高斯高通滤波器的阈值H=hpfilter('gaussian',PQ(1),PQ(2),D0); %产生高斯高通滤波器g=dftfilt(f,H); %对图像进行滤波figure,imshow(f) %显示原图像figure,imshow(g,) %显示滤波后图像三、 实验步骤：1调入并显示所需的图片；2利用MATLAB提供的低通滤波器实现图像信号的滤波运算，并与空间滤 波进行比较。3利用MATLAB提供的高通滤波器对图像进行处理。4记录和整理实验报告。四、实验仪器1计算机；2MATL