中值滤波属于图像锐化处理

北京理工大学珠海学院实验报告

ZHUHAI CAMPAUS OF BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY

班级 学号 姓名 指导教师 成绩 实验题目 实验时间 1. 题目概述

1. 中值滤波：设计中值滤波器，处理peppterN

2. 图像锐化：先将lana图像均值滤波（3*3，或5*5），作为原图像，设计锐化滤波器，处理。

2. 设计思路和流程图

【正文用小五号，宋体字体】 【不得改变格式】

1. 中值滤波：设计中值滤波器，处理peppterN

此题根据实验要求以及图片可知，需要处理的对象图片是一副充满“椒盐”的图像，而我们的实验要求是

处理图片中的椒盐，让图片变得正常。根据题目要求我们应该使用中指滤波器来处理图像。而中指滤波的原理是给图像进行一个设定的模板的像素大小的排序。而我在本题中使用的是3*3的模板来处理图像。 第一步：读取原图片（pepperN.ppm）

通过读取原图片，我们可以与处理后图片进行比较。 代码：P = imread('pepperN.ppm');

图像平滑和锐化变换处理

一、实验内容和要求

1、 灰度变换：灰度拉伸、直方图均衡、伽马校正、log变换等。 2、 空域平滑：box、gauss模板卷积。 3、 频域平滑：低通滤波器平滑。 4、空域锐化：锐化模板锐化。 5、频域锐化：高通滤波器锐化。

二、实验软硬件环境

PC机一台、MATLAB软件

三实验编程及调试

1、 灰度变换：灰度拉伸、直方图均衡、伽马校正、log变换等。 ①灰度拉伸程序如下： I=imread('kids.tif');

J=imadjust(I,[0.2,0.4],[]); subplot(2,2,1),imshow(I); subplot(2,2,2),imshow(J); subplot(2,2,3),imhist(I); subplot(2,2,4),imhist(J);

②直方图均衡程序如下： I=imread('kids.tif'); J=histeq(I); Subplot(2,2,1); Imshow(I);

Title('原图像'); Subplot(2,2,2); Imshow(J);

Title('直方图均衡化后的图像') ; Subplot(2,2,3) ; Imhist(

图像平滑滤波

学号：A01314063 姓名：陈文鹏

1.实验目的：

分别使用空域法、频域法实现图像平滑滤波，分析空域滤波器和频域滤波器之间的转化过程

2.实验方法和步骤：

1.空域法图像平滑滤波： 方法：邻域平均法

步骤：1.imread()读取图像。

2.rgb2gray()函数将原图转换为灰度图。 3.imnoise()函数为原图加高斯白噪声。 4.double()将加了噪声的图转换为双精度型。5.创建3*3模板，用模板对噪声图邻域平均，理后的图像。

6.创建5*5模板，用模板对噪声图邻域平均，理后的图像。

7.创建7*7模板，用模板对噪声图邻域平均，理后的图像。 其源程序代码如下： clear; clc;

显示处显示处显示处

Image()Image()Image()close all;

I=imread('E:\\cwp.jpg'); %读取图像 f=rgb2gray(I);%将原图转换为灰度图

subplot(2,3,1);%分割2*3个窗口。取第一个窗口，下面在第一个窗口处显示图像

imshow (f);%显示灰度图 colormap(gray);

title('原始图')%给显示的图像命名为“原始图”

J=imn

2.1.1 中值滤波原理

中值滤波是一种非线性滤波，由于它在实际运算过程中并不需要图像的统计特性，所以比较方便。中值滤波首先是被应用在一维信号处理技术中，后来被二维图像信号处理技术所应用。在一定的条件下，可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。中值滤波的目的是保护图像边缘的同时去除噪声。

在一维的情况下，中值滤波器是一个含有奇数个像素的窗口，在处理之后，将窗口正中的像素灰度值用窗口内各像素灰度值的中值来代替。设有一个维序列f1，f2，…，fn，取窗口长度为奇数m，对此序列进行中值滤波，就是从输入序列中相续抽出m个数，fi-v，…fi，…fi+v，其中为窗口的中心值v=(m-1)／2，再将这m个点的数值按其数值大小排列，取其序号为正中间的那个数作为滤波输出。中值滤波表达式为：

Fi?Med?fi?v,?,fi,?,fi?v? （2-1）

对二维序列{Xi,j}的中值滤波，滤波窗口也是二维的，但这种二维窗口可以有各种不同的形状，如线状、方形、圆形、十字形、圆环形等。二维中值滤波可表示为：

Fi,j?Med?xi,j?，A为滤波窗口 （2-2）

A在实

I 摘要

对于许多图像处理问题，传统的线性滤波方法存在着固有的缺陷，为此，最近30年来，发展起来了一类新的非线性滤波器结构—中值滤波器。这类滤波器在图像信号处理中具有独特的优势，目前已成为非线性滤波领域的一个研究热点。本文主要针对图像的低级处理(主要是滤噪声)问题，对中值滤波器做了一些初步研究工作，从而给出一些新的滤波器算法。

主要工作包括以下几个方面：

1．结合新的算法结构，改进了传统多级中值滤波器算法，得到一种新的中值滤波算法，并且进行编程,在MATLAB中生成M文件，在M文件下建立函数体，通过在函数体下对滤波器算法的编程，使函数体达到滤波的功能，然后进行滤波，并且和MATLAB中的算法比较，仿真显示这种算法具有比较好的图像滤噪和细节保护性能。

2．结合新的递归算法结构，改进了传统多级中值滤波器算法，得到一种新的中值滤波算法一一新型递归中值滤波器。

3．提出了基于FPGA的数字图像中值滤波器的设计算法，并且对算法进行了初步的分析。

关键词: 图像处理，滤噪，中值滤波，算法

I Abstract

For many image p

I 摘要

对于许多图像处理问题，传统的线性滤波方法存在着固有的缺陷，为此，最近30年来，发展起来了一类新的非线性滤波器结构—中值滤波器。这类滤波器在图像信号处理中具有独特的优势，目前已成为非线性滤波领域的一个研究热点。本文主要针对图像的低级处理(主要是滤噪声)问题，对中值滤波器做了一些初步研究工作，从而给出一些新的滤波器算法。

主要工作包括以下几个方面：

1．结合新的算法结构，改进了传统多级中值滤波器算法，得到一种新的中值滤波算法，并且进行编程,在MATLAB中生成M文件，在M文件下建立函数体，通过在函数体下对滤波器算法的编程，使函数体达到滤波的功能，然后进行滤波，并且和MATLAB中的算法比较，仿真显示这种算法具有比较好的图像滤噪和细节保护性能。

2．结合新的递归算法结构，改进了传统多级中值滤波器算法，得到一种新的中值滤波算法一一新型递归中值滤波器。

3．提出了基于FPGA的数字图像中值滤波器的设计算法，并且对算法进行了初步的分析。

关键词: 图像处理，滤噪，中值滤波，算法

I Abstract

For many image p

2.1.1 中值滤波原理

中值滤波是一种非线性滤波，由于它在实际运算过程中并不需要图像的统计特性，所以比较方便。中值滤波首先是被应用在一维信号处理技术中，后来被二维图像信号处理技术所应用。在一定的条件下，可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。中值滤波的目的是保护图像边缘的同时去除噪声。

在一维的情况下，中值滤波器是一个含有奇数个像素的窗口，在处理之后，将窗口正中的像素灰度值用窗口内各像素灰度值的中值来代替。设有一个维序列f1，f2，…，fn，取窗口长度为奇数m，对此序列进行中值滤波，就是从输入序列中相续抽出m个数，fi-v，…fi，…fi+v，其中为窗口的中心值v=(m-1)／2，再将这m个点的数值按其数值大小排列，取其序号为正中间的那个数作为滤波输出。中值滤波表达式为：

Fi?Med?fi?v,?,fi,?,fi?v? （2-1）

对二维序列{Xi,j}的中值滤波，滤波窗口也是二维的，但这种二维窗口可以有各种不同的形状，如线状、方形、圆形、十字形、圆环形等。二维中值滤波可表示为：

Fi,j?Med?xi,j?，A为滤波窗口 （2-2）

A在实

2.1.1 中值滤波原理

中值滤波是一种非线性滤波，由于它在实际运算过程中并不需要图像的统计特性，所以比较方便。中值滤波首先是被应用在一维信号处理技术中，后来被二维图像信号处理技术所应用。在一定的条件下，可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。中值滤波的目的是保护图像边缘的同时去除噪声。

在一维的情况下，中值滤波器是一个含有奇数个像素的窗口，在处理之后，将窗口正中的像素灰度值用窗口内各像素灰度值的中值来代替。设有一个维序列f1，f2，…，fn，取窗口长度为奇数m，对此序列进行中值滤波，就是从输入序列中相续抽出m个数，fi-v，…fi，…fi+v，其中为窗口的中心值v=(m-1)／2，再将这m个点的数值按其数值大小排列，取其序号为正中间的那个数作为滤波输出。中值滤波表达式为：

Fi?Med?fi?v,?,fi,?,fi?v? （2-1）

对二维序列{Xi,j}的中值滤波，滤波窗口也是二维的，但这种二维窗口可以有各种不同的形状，如线状、方形、圆形、十字形、圆环形等。二维中值滤波可表示为：

Fi,j?Med?xi,j?，A为滤波窗口 （2-2）

A在实

数

学号：专业：

字 图 像 处 理

姓名：XXXXXXXXXX

XXXXXXXXXXXXXXXX XX

非线性平滑——中值滤波

一. 实验目的

1. 了解统计排序滤波器在数字图象处理中的作用； 2. 理解中值滤波的原理、特点、适用对象； 3. 掌握中值滤波的各种方法。

二. 实验原理

中值滤波是一种非线性信号处理方法，与其对应的中值滤波器是一种统计排序滤波器，用象素邻域内各灰度级排序的中值来代替该象素的灰度级（用一个奇数点的移动窗口，将窗口中心点的值用窗口内的中值代替），一定条件下，可以克服线性滤波器（如邻域平滑滤波等）所带来的图象细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图象扫描噪声最为有效（中值滤波的输出与输入噪声的密度分布有关，对随机噪声的抑制能力，中值滤波比平均值滤波要差一些；但对脉冲干扰，特别是脉冲宽度小于窗口一半、相距较远的窄脉冲干扰，中值滤波的效果较好）。

设有一个一维序列f1, f2, …, fn，取窗口长度（点数）为m（m为奇数），对其进行中值滤波，就是从输入序列中相继抽出m个数fi-v, …, fi-1, fi, fi+1, …, fi+v（其中fi为窗口中心点值，v=(m-1)／2），再将这m个点按其数值大小排序，取

数

学号：专业：

字 图 像 处 理

姓名：XXXXXXXXXX

XXXXXXXXXXXXXXXX XX

非线性平滑——中值滤波

一. 实验目的

1. 了解统计排序滤波器在数字图象处理中的作用； 2. 理解中值滤波的原理、特点、适用对象； 3. 掌握中值滤波的各种方法。

二. 实验原理

中值滤波是一种非线性信号处理方法，与其对应的中值滤波器是一种统计排序滤波器，用象素邻域内各灰度级排序的中值来代替该象素的灰度级（用一个奇数点的移动窗口，将窗口中心点的值用窗口内的中值代替），一定条件下，可以克服线性滤波器（如邻域平滑滤波等）所带来的图象细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图象扫描噪声最为有效（中值滤波的输出与输入噪声的密度分布有关，对随机噪声的抑制能力，中值滤波比平均值滤波要差一些；但对脉冲干扰，特别是脉冲宽度小于窗口一半、相距较远的窄脉冲干扰，中值滤波的效果较好）。

设有一个一维序列f1, f2, …, fn，取窗口长度（点数）为m（m为奇数），对其进行中值滤波，就是从输入序列中相继抽出m个数fi-v, …, fi-1, fi, fi+1, …, fi+v（其中fi为窗口中心点值，v=(m-1)／2），再将这m个点按其数值大小排序，取