数字图象处理实验-空域滤波

实验四空域滤波实验目的1、理解空间滤波的含义；2、熟悉MATLAB中的各种滤波函数；3、掌握MATLAB中实现空间滤波的方法。二、实验步骤及内容1、MATLAB实现空间滤波的方法在MATLAB中两种方法来实现空间滤波，一种是使用MATLAB中提供的滤波函数，另一种是直接对数据进行操作。(1)滤波函数filter2J=filter2(h,X)其中，X为图像，h为滤波器，J为滤波后的图像。通过改变滤波器掩模，可实现平滑滤波和锐化滤波。或滤波函数imfilterJ=imfilter(X,h)其中，X为图像，h为滤波器，J为滤波后的图像。例：X=imread('Fig3.35(a).jpg');%读入实验图像h=[0.1110.1110.1110.1110.1120.1110.1110.1110.111];%定义均值滤波器J=filter2(h,X);%均值滤波imshow(X,[0,255]);figure(2),imshow(J,[0,255]);%显示均值滤波后的图像(2)中值滤波函数medfilt2J=medfilt2(X,[hood,hood])其中，X为图像，hood为滤波器尺寸，J为滤波后的图像，用中值滤波可去除椒盐噪声，到达平滑图像的目的。例：X=imread('Fig3.35(a).jpg');J=medfilt2(X,[5,5]);%[5,5]为滤波模板的规格〔3〕直接对图像数据进行操作使用for循环直接对图像数据进行模板卷积的操作，过程直观，便于理解，可实现各种形式的滤波。注意直接操作时要考虑边缘的处理。模板卷积的主要步骤为：将模板在图像中漫游，并将模板中心与图中某个像素位置重合；将模板上的各个系数与模板下各对应像素点的灰度值相乘；将所有乘积相加〔为保持灰度范围，常将结果再除以模板系数之和〕；将上述运算结果赋给输出图像的对应模板中心位置的像素。例：以下程序实现了均值滤波x=imread('Fig3.35(a).jpg');xd=double(x);%图像数据类型转换c=xd;[xh,xw]=size(x);%xh图像的高〔行值),xw图像的宽〔列值〕forj=2:xh-1%图像边缘保存原值fori=2:xw-1,c(i,j)=(xd(i+1,j)+xd(i,j+1)+xd(i-1,j)+xd(i,j-1)+xd(i,j))/5;%在四邻域内平均endendc=uint8(c);imshow(c)2、空间平滑滤波平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。它的目的有两类：一类是模糊；另一类是消除噪音。空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行，就是求邻近像元点的平均亮度值。(1)平滑线性滤波器用h=fspecial(‘average’)得到的h为3×3的邻域平均模板，然后用h来对图象cameraman.tif进行平滑处理。例：x=imread('Fig3.35(a).jpg');h=fspecial('average');%定义均值模板y=imfilter(x,h);%滤波函数滤波subplot(1,2,1)imshow(x)subplot(1,2,2)imshow(y)思考题1：查看fspecial函数的使用说明。分别定义不同尺寸的均值滤波器，如3x3、5x5、9x9等等，对课本中96页的图像Fig3.35(a)进行处理并显示处理后的图像，对实验结果进行分析解释。答：3*3x=imread('Fig3.35(a).jpg');h=fspecial('average',[33]);y=imfilter(x,h);subplot(1,2,1);imshow(x);subplot(1,2,2);imshow(y)5*5x=imread('Fig3.35(a).jpg');h=fspecial('average',[55]);y=imfilter(x,h);subplot(1,2,1);imshow(x);subplot(1,2,2);imshow(y)9*9x=imread('Fig3.35(a).jpg');h=fspecial('average',[99]);y=imfilter(x,h);subplot(1,2,1);imshow(x);subplot(1,2,2);imshow(y)分析：噪声减小，边缘模糊中值滤波器〔非线性滤波〕用imnoise()函数给图象加噪声。如对图象增加高斯白噪声或椒盐噪声。使用中值滤波函数medfilt2，对图像进行中值滤波，到达去噪目的。例： x=imread('eight.tif'); yg=imnoise(x,'gaussian');%对图像添加高斯白噪声ys=imnoise(x,'salt&pepper');%对图像添加椒盐噪声subplot(121);imshow(yg);subplot(122);imshow(ys);思考题2：用imnoise()函数分别对eight.tif添加高斯噪声及椒盐噪声，然后分别进行均值滤波、中值滤波，观察结果并分析解释。 图4_1分别添加高斯和椒盐噪声的eight.tif图像答：〔1〕对eight.tif添加高斯噪声再进行均值滤波的图x=imread('eight.tif');yg=imnoise(x,'gaussian');%对图像添加高斯白噪声h=fspecial('average');%定义均值模板y=imfilter(yg,h);%滤波函数滤波subplot(1,2,1);imshow(yg);subplot(1,2,2);imshow(y);第一个图为eight.tif添加高斯噪声后图片，第二个图为eight.tif添加高斯噪声再进行均值滤波后的图〔2〕对eight.tif添加椒盐噪声再进行均值滤波x=imread('eight.tif');ys=imnoise(x,'salt&pepper');%对图像添加椒盐噪声h=fspecial('average');%定义均值模板y=imfilter(ys,h);%滤波函数滤波subplot(1,2,1);imshow(yg);subplot(1,2,2);imshow(y);第一个图为eight.tif添加椒盐噪声，第二个图为对eight.tif添加椒盐噪声再进行均值滤波〔3〕对eight.tif添加高斯噪声再进行中值滤波x=imread('eight.tif');yg=imnoise(x,'gaussian');%对图像添加高斯白噪声J=medfilt2(yg,[55]);subplot(1,2,1);imshow(yg);subplot(1,2,2);imshow(J)第一个图为对eight.tif添加高斯噪声，第二个图为对eight.tif添加高斯噪声再进行中值滤波〔4〕对eight.tif添加椒盐噪声然后进行中值滤波x=imread('eight.tif');ys=imnoise(x,'salt&pepper');%对图像添加椒盐噪声J=medfilt2(ys,[55]);subplot(1,2,1);imshow(ys);subplot(1,2,2);imshow(J)第一个图为对eight.tif添加椒盐噪声，图二为对eight.tif添加椒盐噪声然后进行中值滤波分析：由图象知，由对图象添加椒盐噪声然后进行中值滤波的图像效果最好。3、空间锐化滤波空间锐化滤波是高频增强的空间域滤波技术。锐化的目的是增强图像轮廓和细节，使图象清晰，但处理后噪声也会增强。〔1〕拉普拉斯算子锐化〔二阶微分〕常用的拉普拉斯算子为h=[-1-1-1;-18-1;-1-1-1;]也可以fspecial('laplacian')函数得到拉普拉斯锐化模板；例： a=imread('Fig3.40(a).jpg');h=[-1-1-1;-18-1;-1-1-1;]%拉普拉斯算子%或者h=fspecial('laplacian');b=imfilter(a,h);%用拉普拉斯算子锐化滤波imshow(b,[])%显示滤波结果思考题3：使用拉普拉斯算子，对课本102页图像Fig3.40(a)锐化，然后再进行增强处理，结果类似图4_2。对实验结果进行说明解释。〔提示：如果使用的拉普拉斯算子的中心系数是负数，那么必须将原始图像减去拉普拉斯变换后的图像，才能得出锐化的结果〕图4_2拉普拉斯算子增强图像答：a=imread('Fig3.40(a).jpg');h=[-1-1-1;-18-1;-1-1-1;]%拉普拉斯算子b=imfilter(a,h);%用拉普拉斯算子锐化滤波I=imread('Fig3.40(a).jpg');K=imadd(I,b);imshow(K,[])说明：拉普拉斯锐化后得到的图像与原图像相加，得到锐化等处理的图像，月球外表的凹坑轮廓更清晰。用加法是因为拉普拉斯算子中心系数是正的。〔2〕梯度法图像锐化〔一阶微分〕利用梯度掩模匹配法也可以实现锐化，常用的梯度模板有三种：a)Roberts模板b)Prewitt模板c)Sobel模板它们可以直接定义，也可以通过fspecial函数获得。思考题4：定义Sobel算子为 或分别使用h1和h2模板对中108页的图Fig3.45(a)进行Sobel梯度算子处理。注意观察到Sobel算子的方向性。答：a=imread('Fig3.45(a).jpg');h1=[-101;-202;-101];b=imfilter(a,h1);imshow(b,[])分析：用h1的算子发现处理后图像的水平方向锐化有增强，用h2的算子处理后图像的垂直方向锐化有增强。思考题5：使用直接对图像数据操作的方法，对Fig3.45(a)进行Sobel梯度算子处理。Sobel算子取h1或h2。答：h1=[-101;-202;-101];x=imread('Fig3.40(a).jpg');xd=double(x);