实验7图像滤波

课程实验报告

课程名称：数字图像处理A

实验项目名称：图像滤波

实验题目：

图像滤波

实验目的及要求：

1.掌握图像平滑与图像的锐化的原理

2.掌握图像平滑和锐化的应用

所需实验环境：

Matlab

实验内容及过程：

提取图像信息，提取红波段；

input二C:\Users\30600\Desklop\数字图像处理'实验三\shiyan.tiF;

[in_data,geo]=geotiffread(input);

info=gcotiffinfo(input);

in_datal=in_data;

in_data_im2double=im2double(in_datal);

in_data_mat2gray=mat2gray(in_data_im2double);

data=im2uint8(in_data_mat2gray);

data_R=data(:,:,3)；

figure;imshow(data_R),title('提取红波段')；

不-OX

女何力Mil31XJkT)746gWWBMi■

1.对影像添加高斯噪声和椒盐噪声；

代码如下：

gauss=imnoise(data_R,'gaussian1,0,0,001);

figure;imshow(gauss),title('高斯噪声')；

salt=imnoise(data_R,'salt&pepper',0.0005);

figure;imshow(sall),title('椒盐噪声’)；

^Figure2-OX

文件(F)SME)>«V)・入⑴TJKT)AS(D)Bn(W)98KXH)

口目Q3

ifii斯联声

^Figures-OX

文件伊）«KE）aa（v）陆入⑴UI（T）鼻面①）«a（w）«SXH）

DcJd,00目QB

做盐啜而名日。

2

2.选择不同尺寸的滤波器（中值和均值）对含有椒盐噪声和高斯噪声的图像进行处

理，根据结果分析不同窗口对噪声图像处理的影响，并筛选出最佳窗口

代码如下：

h_3=fspecial（'average'）;

data_3=imfilter（gauss,h_3,'conv,,'replicate',,same'）;

figure;imshow（data_3）,title（'W3*3模板滤波处理'）；

3，加-OX

x«（f）«aif）M（V）axil）UKT）aa（D）wn（w）«R（H）*

以33模板戏潴处野七目

h_5=fspecial('average\5);

data_5=imfilter(gauss,h_5,,conv','replicale\'same,);

figure;imshow(data_5),title(,5*5滤波处理')；

7F*gur»1-OX

文n(f)■■(Y)MAQ)XJKT)MBCD1BOtW)

OQ

3

h_7=fspecial('average\7);

data_7=imfiltcr(gauss,h_7,,conv','rcplicatc\,same,);

figure;imshow(data_7),title(7*7滤波处理')；

B_3=medfilt2(data_3,[3,3]);

figure;imshow(B_3),title('中值滤波处理');

।^Figures-□X

文杯(F)M(V)*A(I)工JUD«S(D)gW)

□□J<3□QQh

中你浊波处理Adcada

4

3.对遥感影像进行锐化处理，选择最佳锐化滤波器，并进行锐化图像的输出。

代码如下:

h_log=fspecial('log',5,0.5);

bl_log=imfilter(data_R,h_log,'conv','replicate');

b1_LOG=data_R-bl」og;figure;imshow(bl_LOG),tiUe('锐化图像输出');

实验结果:

5

实验总结、收获及体会：

本次实验较为简单，大多是套用公式，代入数据，进行处理，从中学习得到了如何但

波段运用高斯滤噪声、椒盐噪声处理，套用中值滤波，均值滤波处理噪声图像，并对遥

感影像进行锐化处理，只要上课的时候仔细听讲理解，公式中各个参数的意义，就能成

功完成。

指

导

教

师

评

语

及

实

验

成

绩

实验成绩：