图像平滑处理

图像平滑处理 数字图像处理实验 专业:计算机应用技术 姓名:魏丽娜 学号:1203210037 图像平滑处理 1、实验任务 ? 理解图像噪声～模板等概念, ? 掌握邻域平滑法原理及实现方法, ? 掌握中值滤波法原理及实现方法, ? 通过Matlab或VC++环境编程实现对一幅有噪声的灰度图象的邻域平滑 处理和中值滤波处理去除噪声。 2、实验条件 微机一台、vc++6.0集成开发环境。 3、实验原理: ? 邻域平均法 图像平滑处理就是用平滑模板对图像进行处理～以减少图像的噪声。平滑模板的思想是通过一点和周围邻域内像素点的平均来去除突然变化的点～从而滤掉一定的噪声～其代价是图像有一定程度的模糊～减少图像的模糊是图像平滑处理研究的主要问题之一。当模板中所有系数都取同样的值时～称其为Box模板～常用的3×3和5×5模板如下: 3×3平滑模板 5×5平滑模板 利用Box模板对图像进行平滑处理又称为邻域平均法平滑处理。Box模板 对当前像素及其相邻的的像素点都一视同仁～统一进行平均处理～这样就可以滤去图像中的噪声。 ? 中值滤波法 中值滤波是一种非线性的信号处理方法～与其对应的中值滤波器是一种 非线性的滤波器。中值滤波在一定的条件下可以克服线性滤波如最小均方滤 波、均值滤波等带来的图像细节模糊问题～而且对滤除脉冲干扰及图像扫描 噪声最为有效。由于在实际运算过程中不需要图像的统计特征～因此也带来 不少方便。 中值滤波一般采用一个含有奇数个点的滑动窗口～将窗口中各点灰度值 的中值来替代指定点,一般是窗口的中心点,的灰度值。对于奇数个元素～ 中值是指按大小排序后～中间的数值,对于偶数个元素～中值是指排序后中 间两个元素灰度值的平均值。对二维中值滤波来说～窗口的形状和尺寸对滤 波器的效果影响很大。不同图像内容和不同应用往往选用不同的窗口形状和 尺寸。常用的二维中值滤波窗口形状有线状、方形、圆形、十字形等。 4、实验步骤 ? 实现灰度图像读取、保存模块, ? 读入灰度图像并加入椒盐噪声, ? 对图像进行中值滤波处理～并显示处理后的图像。 5、程序 I=imread('F:\couple.bmp'); J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); K=medfilt2(J,[3 3]); figure; subplot(1,3,1) imshow(I); title('原始图像') subplot(1,3,2) imshow(J); title('加椒盐噪声后的图像') subplot(1,3,3) imshow(K); title('中值滤波后的图像') 6、实验结果 实验采用大小为256×256的灰度图像couple.bmp。原始图像、加噪后 的图像和中值滤波后的图像分别如图所示。 原始图像加椒盐噪声后的图像中值滤波后的图像 7、实验心得 在实验过程中～学会了如何加椒盐噪声～通过查阅资料知道了不同噪声的格 式～实验结果显示～中值滤波器对椒盐噪声的滤除效果很好