中值滤波属于图像锐化处理
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中值滤波,均值滤波,锐化滤波原理
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');
数字图像处理-图像平滑和锐化变换处理
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(
图像滤波处理
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
中值滤波
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
数字图像中值滤波器的研究
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
数字图像中值滤波器的研究
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
中值滤波
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
中值滤波
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
中值滤波 - 图文
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
中值滤波 - 图文
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