图像的空间域滤波实验

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

第三章、空间域图像增强

电气信息学院 自动化系

本章内容 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 背景知识 基本灰度变换 直方图处理 空间滤波基础 平滑空间滤波器 锐化空间滤波器 混合空间增强法

图象增强的含义和目的 一、什么是图象增强？图像增强是要突出图像中的某些信息，同时削弱 或去除某些不需要信息的一种处理方法，以得到 对具体应用来说视觉效果更“好”,或更“有用” 的图像的技术.

二、为什么要增强图象？图像在传输或者处理过程中会引入噪声或使图像变 模糊，从而降低了图像质量，甚至淹没了特征，给 分析带来了困难。

图象增强的含义和目的

图象增强的含义和目的

三、目的：(1)改善图象的视觉效果，提高图像的清晰度； (2)将图象转换成更适合于人眼观察和机器分析识 别的形式，以便从图象中获取更有用的信息。

四、基本方法：空间域处理：点处理(图象灰度变换、直方图均衡等); 邻域处理(线性、非线性平滑和锐化等); 频域处理 ：高、低通滤波、同态滤波等

3.1 背景知识空间域增强是指增强构成图像的像素，可由下式定义： g(x,y)=T[f(x,y)] (3.1-1)

邻域和预定义的操作一起 称为空间滤波器(掩模、 其中

第三章、空间域图像增强

电气信息学院 自动化系

本章内容 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 背景知识 基本灰度变换 直方图处理 空间滤波基础 平滑空间滤波器 锐化空间滤波器 混合空间增强法

图象增强的含义和目的 一、什么是图象增强？图像增强是要突出图像中的某些信息，同时削弱 或去除某些不需要信息的一种处理方法，以得到 对具体应用来说视觉效果更“好”,或更“有用” 的图像的技术.

二、为什么要增强图象？图像在传输或者处理过程中会引入噪声或使图像变 模糊，从而降低了图像质量，甚至淹没了特征，给 分析带来了困难。

图象增强的含义和目的

图象增强的含义和目的

三、目的：(1)改善图象的视觉效果，提高图像的清晰度； (2)将图象转换成更适合于人眼观察和机器分析识 别的形式，以便从图象中获取更有用的信息。

四、基本方法：空间域处理：点处理(图象灰度变换、直方图均衡等); 邻域处理(线性、非线性平滑和锐化等); 频域处理 ：高、低通滤波、同态滤波等

3.1 背景知识空间域增强是指增强构成图像的像素，可由下式定义： g(x,y)=T[f(x,y)] (3.1-1)

邻域和预定义的操作一起 称为空间滤波器(掩模、 其中

空间滤波实验

0引言

《光信息技术》是光信息科学与技术、测控技术与仪器、电子信息工程专业的一门专业课。光学信息处理技术是近20多年来发展起来的新的研究领域，在现代光学中占有重要的位置。光学信息处理可完成对二维图像的识别、增强、恢复、传输、变换、频谱分析等。从物理光学的角度，光学信息处理是基于傅里叶变换和光学频谱分析的综合技术，通过在空域对图像的调制或在频域对傅里叶频谱的调制，借助空间滤波的技术对光学信息（图像）进行处理。即通过有意识地改变像的频谱，使像实现所希望的变化。

在阿贝成像理论的教学中，单纯依靠数学推演来讲解，效果不好，特别是空间频率、空间滤波等概念的形成有一定的困难。虽然可以通过空间滤波实验来加强教学效果，但由于受仪器、场地等方面的限制，实验现象不太理想。为此，我们在原有的实验基础上设计出空间滤波实验与计算机模拟实验相结合, 可以获得较好的教学效果。

1.设计原理及思想

1）设计原理

光学信息处理的理论基础是阿贝（Abbe）二次衍射成像理论和著名的阿贝－波特（Abbe－Porter）实验。

根据阿贝成像原理，相干光学成像过程可分为两步：第一步称为分频过程，即从物平面到光源的共轭像平面或称频谱面，由输入的物作为衍射屏对照射光波产生夫琅

第三章、空间域图像增强

电气信息学院 自动化系

本章内容 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 背景知识 基本灰度变换 直方图处理 空间滤波基础 平滑空间滤波器 锐化空间滤波器 混合空间增强法

图象增强的含义和目的 一、什么是图象增强？图像增强是要突出图像中的某些信息，同时削弱 或去除某些不需要信息的一种处理方法，以得到 对具体应用来说视觉效果更“好”,或更“有用” 的图像的技术.

二、为什么要增强图象？图像在传输或者处理过程中会引入噪声或使图像变 模糊，从而降低了图像质量，甚至淹没了特征，给 分析带来了困难。

图象增强的含义和目的

图象增强的含义和目的

三、目的：(1)改善图象的视觉效果，提高图像的清晰度； (2)将图象转换成更适合于人眼观察和机器分析识 别的形式，以便从图象中获取更有用的信息。

四、基本方法：空间域处理：点处理(图象灰度变换、直方图均衡等); 邻域处理(线性、非线性平滑和锐化等); 频域处理 ：高、低通滤波、同态滤波等

3.1 背景知识空间域增强是指增强构成图像的像素，可由下式定义： g(x,y)=T[f(x,y)] (3.1-1)

邻域和预定义的操作一起 称为空间滤波器(掩模、 其中

1

图像处理实验

实验报告

院(系)名称 专业名称 学生姓名 学 号 任课老师

年 月 日

北京航空航天大学实验报告

1 实验目的

利用MATLAB实现图像滤波，边界检测，从空间域与频域上加深对图像滤波的理解。

2 实验内容

1. 对lena.bmp分别添加高斯、椒盐、泊松噪声，并比较高斯滤波与中值滤波的效果。(使用matlab自带函数即可)

2. 对lena.bmp实现laplace算子、Sobel算子、Kirch算子、Canny算子等边界检测算子中的任何两个；（不使用matlab自带函数）

3. 通过观察rect.bmp和rect-45度.bmp的傅立叶频谱，了解图像傅立叶变换的旋转、平移等特性；

4. 对grid.bmp实现理想低通；

5. 对cave.jpg实现同态滤波算法，观察光照校正的效果（使用高斯型高通滤波器的离散化结果作为模板）。

3 实验步骤及算法流程

开始 转换成double类型 空间与转换为频用fftshift对频域进行处理 利用特定的卷积核进行滤波过程 频域还原为空间域 用ifftshift还原频域 显示图像 结束 - 1 -

北京航空航天大学实验报告

4 实验结果分析

4.1 空间域滤波

图1 加高斯噪声与滤

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

实验报告三

姓名：学号： 班级：

实验日期： 2016.5.10 实验成绩：

实验题目：图像的平滑滤波

一．实验目的

（1）熟练掌握空域平滑滤波的原理、方法及其MATLAB实现。 （2）分析模板大小对空域平滑滤波的影响，线性和非线性方法对空

域平滑滤波增强效果的影响，比较不同滤波器的处理效果，分析其优缺点。

二．实验原理

平滑滤波器用于模糊处理和降低噪声，它经常用于预处理任务中，例如在大目标中提取之前去除图像中的一些琐碎细节，它使用模板确定的领域内图像的平均灰度值代替图像中每个像素的值，但结果降低了图像灰度的尖锐变化；而中值滤波器则是对邻域内的灰度值进行排序后取其中值作为该点的值，能降低噪声的同时减少模糊度。

三．实验内容及结果

（1）选择一副图像fig620.jpg，分别选择3×3，7×7，25×25等平均

模板进行均值滤波模糊处理，并对不同尺寸的滤波器模板操作后的图像进行比较。

图1不同大小模板的均值滤波图

（2）选择一副图像circuit.jpg，对图像加入椒盐噪声，检验两种滤波

模板（3×3平均模板和3×3的非线性模板中值滤波器）对噪声的滤波效果。

、

图2均值和中值滤波图

四．

《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