图像高斯滤波的作用

图像高斯平滑滤波分析(转)

摘 要 在图像预处理中，对图像进行平滑，去除噪声，恢复原始图像是一个重要内容。本文设计了一个平滑尺度和模板大小均可以改变的高斯滤波器，用它对多幅加入各种噪声后的图像进行平滑，经过对各个结果图像的对比可知高斯滤波对服从正态分布的噪声去除效果比较好，并且相比各个不同参数，在平滑尺度为2，模板大小为7时效果最佳。

关键词 图像预处理；平滑处理；平滑尺度；模板大小；高斯滤波

1 引言

一幅原始图像在获取和传输过程中会受到各种噪声的干扰，使图像质量下降，对分析图像不利。反映到图像画面上，主要有两种典型的噪声。一种是幅值基本相同，但出现的位置随机的椒盐噪声，另一种则每一点都存在，但幅值随机分布的随机噪声。为了抑制噪声、改善图像质量，要对图像进行平滑处理。图像平滑处理的方法多种多样，有邻域平均、中值滤波，高斯滤波、灰度最小方差的均值滤波等。这里主要就是分析高斯滤波器的平滑效果。以下即为本课题研究的主要内容及要求：

第一，打开显示对应图像；

第二，编写给图像加噪声的程序；

第三，程序中实现不同平滑尺度、不同模板大小的高斯模板设计，并将设计结果显示出来；

第四，以Lena图像为例，进行加噪声，分析平滑的实验效果。

2 高斯平滑滤波器的原理

高斯滤波器是

《医学图像处理》实验报告

实验五：图像的空域滤波

摘要

本次实验的主要内容是：对图像分别进行均值滤波、加权平均滤波、拉普拉斯滤波、高提升滤波。

本次实验的实验目的是：了解空间滤波的原理；了解平滑空间滤波器的原理及使用；了解锐化空间滤波器（拉普拉斯算子）的原理及使用；了解高提升滤波的原理及应用。

1

一、技术讨论

1.1实验原理

空间滤波机理：就是在待处理图像中逐点地移动掩模。在每一点(x,y)处，滤波器在该点的响应通过事先定义的关系来计算。对于线性空间滤波，其响应由滤波器系数与滤波掩模扫过区域的相应像素值的乘积之和给出。

均值滤波器：使用滤波器模板确定的平均灰度值代替图像中的每个像素的灰度值，这种处理的结果降低了图像灰度的“尖锐”变化。由于典型的的随机噪声有灰度级的急剧变化组成，因此，常见的均值滤波器处理应用就是降低噪声。但是由于图像边缘也是由图像灰度尖锐变化带来的特性，所以均值滤波处理还是存在着不希望有的边缘模糊的负面效应。

加权平均滤波器：所谓加权是指用不同的系数乘以像素，使得一些像素的重要性（权重）比另一些像素的重要性更大。如果赋予中心点最高权重，然后随着距中心点距离的增加而减小系数的加权权重，其目的是在平滑处理中试图降低模糊

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

实验四 图像的滤波处理与图像空间变换

一、 实验目的：

1、了解MATLAB 工具箱中滤波器 2、掌握用滤波方式去除图像噪声算法 3、学会对图像的空间变换 二、 实验内容

1、生成含有噪声的图像

分别用imnoise()，imnoise2()，imnoise3()函数生成含有噪声的图像，改变相应参数，观察图像变化，理解各参数的作用。

Imnoise2()的使用：在图像‘Fig0704(Vase).tif.tif’中加入均值为0，标准差为0.1 的高斯噪声。 程序：

i=imread('Fig0704(Vase).tif.tif'); g1=imnoise(i,'gaussian',0,0.01); [M,N]=size(i);

n2=imnoise2('gaussian',M,N,0,0.1); g2=im2double(i)+n2; figure;imshow(g2);

2、噪声估计

用roipoly()、histroi()、statmoments()等函数进行图像噪声参数估计。显示图如下。 程序：

f=imread('Fig0704(Vase).tif.tif'); [M,N]=size(f);

n2=imnoi

武汉理工大学

现代数字信号处理（论文）

目 录

摘 要 ............................................................................................................................................... I Abstract ............................................................................................................................................ II 1 绪论 .............................................................................................................................................. 1 1.1 研究背景及意义 ................................

改变图像质量的几种滤波方法比较

一、概述

滤波是图像处理重要技术之一，是提高图像质量的主要手段。对输入的图像实现直方图均衡化；设计完成同态滤波器，并用之改善图象质量；对某图像加入不同类型﹑不同强度的噪声（周期﹑椒盐噪声），并分别用空间域和频率域的方法抑制噪声。

二、图像处理过程

1.直方图均衡化

输入一幅图片，统计原图直方图数组，用一个数组hf记录hf(i)；i从0到255，令pa(i)=pa(i-1)+hf(i)，其中hf(i)为灰度值为i的像素点占总像素点的概率；一个数组F记录新的索引值，即令F(i,j)= (pa(f(i,j)+1))*255；依次循环每一个像素，取原图的像素值作为数组F的下标值，取该下标对应的数组值为均衡化之后的像素值。结果显示原图图像、原图直方图，均衡化后的图像和直方图，并用于对比。

pr?rk??nkn，k=0,1,2,…,L-1。而变换

1

其中图像中灰度级出现的概率近似为：

函数为：

sk?T(rk)??pr(rj)??j?0j?0kknjn,k?0,1,2,?,L?1

2.巴特沃斯同态滤波器：

图像f(x,y)是由光源照度场(入射分量)fi(x,y)和场景中物体反射光(反射分量)的反射场fr(x,y)两部分乘积产生

FPGA图像处理

第2卷 第5期 光 学 与 光 电 技 术 Vol. 2, No. 5 文章编号 1672-3392(2004)05-0061-04

基于FPGA的图像预处理滤波算法

尹业宏 王 涛 陈 颖

（华中科技大学光电子工程系 武汉 430074）

摘 要 论述了现场可编程逻辑门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）在实时数字图像处理中的应用，同时给出了滤波算法的基本原理、系统的组成框图、VHDL程序的流程图等，图像处理的速度能满足实时性的要求。 关键词 现场可编程逻辑门阵列；VHDL；实时图像处理；并行处理 中图分类号 TN911.73 文献标识码 A

括高斯滤波和高通滤波处理。

１　　前　　言　

对计算机视觉、多媒体应用、通信技术等领域来说，实时的数字图像处理是其中的重点学科之一。传统的前端数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）算法，例如FFT、FIR、IIR滤波器，大多都是利用ASIC或者PDSP来构建的，在硬件的实现中很难满足实时性的要

FPGA图像处理

第2卷 第5期 光 学 与 光 电 技 术 Vol. 2, No. 5 文章编号 1672-3392(2004)05-0061-04

基于FPGA的图像预处理滤波算法

尹业宏 王 涛 陈 颖

（华中科技大学光电子工程系 武汉 430074）

摘 要 论述了现场可编程逻辑门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）在实时数字图像处理中的应用，同时给出了滤波算法的基本原理、系统的组成框图、VHDL程序的流程图等，图像处理的速度能满足实时性的要求。 关键词 现场可编程逻辑门阵列；VHDL；实时图像处理；并行处理 中图分类号 TN911.73 文献标识码 A

括高斯滤波和高通滤波处理。

１　　前　　言　

对计算机视觉、多媒体应用、通信技术等领域来说，实时的数字图像处理是其中的重点学科之一。传统的前端数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）算法，例如FFT、FIR、IIR滤波器，大多都是利用ASIC或者PDSP来构建的，在硬件的实现中很难满足实时性的要

实验三 常用图像滤波方法

一、实验目的

1、熟悉并掌握MATLAB图像处理工具箱的使用；

2、理解并掌握常用的图像的滤波技术。 二、实验环境

MATLAB 6.5以上版本、WIN XP或WIN7计算机 三、相关知识 1 imnoise

imnoise函数用于对图像生成模拟噪声，如： i=imread('e:\\w01.tif');

j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);模拟均值为0方差为0.02的高斯噪声， j=imnoise(i,'salt&pepper', 0.04) 模拟叠加密度为0.04的椒盐噪声 2 fspecial

fspecial函数用于产生预定义滤波器，如： h=fspecial('sobel');%sobel水平边缘增强滤波器 h=fspecial('gaussian');%高斯低通滤波器 h=fspecial('laplacian');%拉普拉斯滤波器 h=fspecial('log');%高斯拉普拉斯（LoG）滤波器 h=fspecial('average');%均值滤波器

3 基于卷积的图像滤波函数

计算机与信息工程学院综合性、设计性实验报告

专业：通信工程 年级/班级： 2011 2013—2014学年第一学期 课程名称 数字图像处理 指导教师 本组成员 学号姓名 实验地点 实验时间 项目名称 图形增强——空域滤波 实验类型 综合性/设计性 一、 实验目的

1、进一步了解MatLab软件/语言，学会使用MatLab对图像作滤波处理，掌握滤波算法，体会滤波效果。

2、了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合，培养处理实际图像的能力。

二、实验设备与软件

1、 IBM-PC计算机系统；

2、 MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)； 3、 实验所需要的图片。

三、实验要求

1、完成对于给定图像+噪声，使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声进行滤波处理； 2、能够正确地评价处理的结果； 3、能够从理论上作出合理的解释。

四、实验内容与步骤

1、调入并显示原始图像Sample2-1.jpg 。

2、 利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jpg 上加入高斯(gaussian) 噪声 3、利用预定义函数fspecial 命