数字图像处理-实验三

1、实验报告课程名称数字图像处理实验名称图像滤波器姓 名吴瑾学 号 201507120213专业班级数媒1502实验日期2017年12月15日 成绩指导教师李湘春一、实验目的1、继续熟悉仿真工具matlab2、巩固图像读取与显示的方法3、掌握给图像添加噪声的方法4、4、掌握图像空间域的滤波方法5、掌握图像频率域的滤波方法二、实验原理1、二值分割确定一个阈值t,对于图像中的每个像素，若其灰度值大于t,则将其设 为目标点(值为1),否则置为背景点(值为0),从而将图像分为目标区域和背 景区域。2、迭代阈值法(1) 选择一个初始阈值t1(2) 根据初始阈值t1将图像分割为g1和g2两个部分，分别求出g1

2、和 g2的平均灰度值口和(12；(3) 计算新的阈值t2二(|11+2)/2；如果丨t1 - t2 to,终止迭代。否则令t1二t2,重复步骤(2) 和(3),最后的t2就是所求的最优阈值。三、实验环境windows 7matlab r2014a四、实验内容与步骤1、实现固定阈值分割，完成对一幅灰度图像的二值分割，调整阈值。代码：a=imread(，c:uscrsadministratordcsktoptimg3 jpg');a=rgb2gray(a);imshow(a)b=im2bw (a, 0. 3);subplot (222), imshow(b), title ('阈值

3、 0. 3 图像');c=im2bw (a, 0. 5);subplot (223), imshow(c), title(* 阈值 0. 5 图像');d=im2bw(a, 0. 8) ;subplot (224), imshow(d), title(，阈值0. 8图像');e=im2bw(a, 0. 3) ;subplot (221), imshow(e), title ('阈值0. 1图像');从上面四幅图看出，随着阈值增大，轮廓变得明显，边界变得清晰，但翅膀内部 细节丢失。2、编写迭代阈值法程序，记录迭代得出的最优阈值，利用该阈值实现图像的分 割；

4、 代码：j二double(a); t=(min(j (:)+max(j (:)/2;done=false;i 二0;while 'donerl=find(j<=t);r2=find(j>t) ; tnew= (mean (j (rl)+mcan(j (r2)/2; done=abs(tnew-t) <1;t=tnew;i二i+1;endj(rl)=0;j (r2)=l;figure;imshow(j);qh9ur«liew设置初始阈值，再计算新阈值，设置小于阈值的为黑，否则为白。经过结果显示，迭代阈值法比固定阈值的分割要更精准，人物轮廓明显，细节仍 在。五、实验结果与分析在上述变换中，我发现，阈值分割的关键是如何确定适合的阈值点。不同阈值其处理结果差异很大，阈值过大，会把背景像素错分为目标。阈值过小，目标就会错位。比如实验1 屮四幅图对比，第一幅图阈值过小，任务轮廓变散，最后一幅阈值过大，羽毛区域变得没有 t细节。而实验二中的迭代阈值法，经过前后两次对阈值的运算，能够较为准确的把目标和背景 区分开，较于二值分割，更方便于提取我们想要的目标。六' 实验心得与体会第三次试验算是较为简单。比起第二个试验，实验内容少，试验思想明确，而瓦已经能 够较为熟练地使用mat lab,没有遇到太多麻