《数字图像处理（第5版）》-实验三、四 均值滤波编程实验、拉普拉斯算子边缘检测与图像增强编程

实验三均值滤波编程实验姓名学号专业班级教师评分第一部分目的与要求1.1实验目的（1）理解和掌握图像线性均值滤波方法的基本原理。（2）熟悉用噪声产生函数（imnoise）给图像添加不同噪声的方法。（3）熟悉常用的Matalb函数，掌握利用Matlab编程实现图像线性均值滤波的思路和方法。1.2实验内容（1）利用Matlab语言环境中的噪声产生函数给原图像叠加噪声。（2）利用Matlab语言环境编写实现图像线性均值滤波的程序。（2）对比地将原图像、加噪图像和平滑结果图像显示在一行上。1.3编程涉及的部分Matlab函数（1）%：注释符号，在其后的同一行中的内容是注释，不会被执行。（2）clc：清除命令窗口中的内容。（3）clearall：清除工作空间的所有变量、函数和MEX文件。（4）closeall：关闭所有的Figure窗口。（5）imread('path_filename')：读入指定路径及文件名为path_filename的图像。（6）[m,n,color]=size(I)：获取图像矩阵I的行数h和列数w及颜色数color。当color值等于3时，说明图像I是彩色图像。缺省color的形式为[m,n]=size(I)。（7）double(x)：将其它类型的数据x转换为双精度型数据。在MATLAB的矩阵运算中，要求所有的运算变量为double型(双精度型)。（8）imnoise：给一幅图像添加噪声的噪声污染图像函数。典型的应用格式有：①imnoise(f,‘salt&pepper’,d)：用椒盐噪声污染图像f，其中d是噪声密度（即包括噪声值的图像区域的百分比），默认的噪声密度为0.05。②imnoise(f,‘gaussian’,m,var)：将均值m，方差为var的高斯噪声加到图像f上，默认值是均值m为0，方差var为0.01的噪声。比如，Noisy_img=imnoise(img0,'salt&pepper',0.03);含义是加入噪声密度为0.03的椒盐噪声图像。（9）figure：创建一个用来显示图形输出的一个窗口对象。（10）subplot(m,n,p)：将多幅图像输出到一个平面（figure）上。其中，m表示将图像排成m行，n表示将图像排成n列，也即整个figure中有n幅图像排成一行，一共m行。p表示图所在的位置，p=1表示从左到右从上到下的第一个位置。（11）imshow(I,[lowhigh])：显示灰度图像I，并以二元素向量[lowhigh]指定显示范围。显示方法是将值low（以及任何小于low的值）显示为黑色；将值high（以及任何大于high的值）显示为白色。缺省[lowhigh]的imshow(I)为显示灰度图像。（12）title('heading')：给输出显示的图像加标题，单引号内的内容为图像的标题内容。1.4实验要求（1）简述实验内容原理。（2）编写完成实验内容的Matalb程序。（3）通过Matlab环境中的程序截图、按实验内容要求对原图像和实验结果图像截图，说明实验完成情况。（4）对实验过程的相关问题及实验工作进行总结，最好有实验收获和体会等部分内容。

第二部分实验报告根据实验内容及相关要求，我完成了各项实验工作，现将实验中的相关情况汇总如下。2.1图像线性均值滤波原理及编程思路{提示：均值滤波算子为：}2.2图像线性均值滤波Matlab源程序2.3图像线性均值滤波Matlab程序环境截屏{是指Matlab软件运行环境中带部分窗体信息的截屏信息}2.4程序运行结果截屏2.5实验总结{实验中的做法，遇到的困难，解决难题的方法，收获体会}实验四拉普拉斯算子边缘检测与图像增强编程实验姓名学号专业班级教师评分第一部分目的与要求1.1实验目的（1）理解和掌握利用二阶拉普拉斯微分算子检测图像边缘和进行图像增强的原理。（2）熟悉利用空间域模板进行图像相关处理的实际计算方法。（3）熟悉常用的Matalb函数，初步掌握利用Matlab编程分别实现检测图像边缘和进行图像增强的思路和方法。1.2实验内容（1）利用Matlab编程实现二阶拉普拉斯微分算子检测图像中边缘的功能。（2）利用Matlab编程实现二阶拉普拉斯微分算子增强图像的功能。（2）对比地显示原图像、边缘检测结果图像、增强后的结果图像。1.3编程涉及的部分Matlab函数（1）%：注释符号，在其后的同一行中的内容是注释，不会被执行。（2）clc：清除命令窗口中的内容。（3）clearall：清除工作空间的所有变量、函数和MEX文件。（4）closeall：关闭所有的Figure窗口。（5）imread('path_filename')：读入指定路径及文件名为path_filename的图像。（6）[m,n,color]=size(I)：获取图像矩阵I的行数h和列数w及颜色数color。当color值等于3时，说明图像I是彩色图像。缺省color的形式为[m,n]=size(I)。（7）double(x)：将其它类型的数据x转换为双精度型数据。在MATLAB的矩阵运算中，要求所有的运算变量为double型(双精度型)。（8）uint8(x)：将其它形式的数据x转换为无符号整数，取值范围为0～255，也即灰度图像的灰度值取值范围。（9）subplot(m,n,p)：将多幅图像输出到一个平面（figure）上。其中，m表示将图像排成m行，n表示将图像排成n列，也即整个figure中有n幅图像排成一行，一共m行。p表示图所在的位置，p=1表示从左到右从上到下的第一个位置。（10）imshow(I,[lowhigh])：显示灰度图像I，并以二元素向量[lowhigh]指定显示范围。显示方法是将值low（以及任何小于low的值）显示为黑色；将值high（以及任何大于high的值）显示为白色。缺省[lowhigh]的imshow(I)为显示灰度图像。（11）title('heading')：给输出显示的图像加标题，单引号内的内容为图像的标题内容。1.4实验要求（1）简述实验内容原理。（2）编写完成实验内容的Matalb程序。（3）通过Matlab环境中的程序截图、按实验内容要求对原图像和实验结果图像截图，说明实验完成情况。（4）对实验过程的相关问题及实验工作进行总结，最好有实验收获和体会等部分内容。

第二部分实验报告根据实验内容及相关要求，我完成了各项实验工作，现将实验中的相关情况汇总2.1拉普拉斯算子图像边缘检测和图像增强原理及编程思路{提示：边缘检测算子可选如下二者之一：图像增强算子可对应地选如下二者之一：