图像空域滤波与卷积计算

《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

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

深 圳 大 学 实 验 报 告

课程名称：数字图像处理

实验项目名称：图像的灰度变换与空域滤波

学院：信息工程学院

专业：电子信息工程

指导教师：张坤华

报告人：学号：班级：

实验时间：2016.4.14

实验报告提交时间：2016.4.20

教务部制

实验目的与要求： 1、掌握Matlab 显示直方图的方法。 2、掌握Matlab 对比度调整与灰度直方图均衡化的方法。 3、理解图像滤波的基本定义及目的，掌握Matlab 空域滤波的基本原理及方法。 实验原理： 1、MATLAB 中灰度直方图的显示 MATLAB 图像处理工具箱提供了imhist 函数来计算和显示图像的直方图，imhist 函数 的语法格式为： imhist(I, n) imhist(X, MAP) 其中imhist(I,n)计算和显示灰度图像I 的直方图，n 为指定的灰度级数目，默认值为256。 imhist(X, MAP)计算和显示索引色图像X 的直方图，map 为调色板。 2、对比度调整 如果原图像f(x, y)的灰度范围是[m, M]，我们希望对图像的灰度范围进行线性调整，调 整后的图像g(x, y)的灰度范围是[n, N]，那么下述变换： [f x y

深 圳 大 学 实 验 报 告

课程名称：数字图像处理

实验项目名称：图像的灰度变换与空域滤波

学院：信息工程学院

专业：电子信息工程

指导教师：张坤华

报告人：学号：班级：

实验时间：2016.4.14

实验报告提交时间：2016.4.20

教务部制

实验目的与要求： 1、掌握Matlab 显示直方图的方法。 2、掌握Matlab 对比度调整与灰度直方图均衡化的方法。 3、理解图像滤波的基本定义及目的，掌握Matlab 空域滤波的基本原理及方法。 实验原理： 1、MATLAB 中灰度直方图的显示 MATLAB 图像处理工具箱提供了imhist 函数来计算和显示图像的直方图，imhist 函数 的语法格式为： imhist(I, n) imhist(X, MAP) 其中imhist(I,n)计算和显示灰度图像I 的直方图，n 为指定的灰度级数目，默认值为256。 imhist(X, MAP)计算和显示索引色图像X 的直方图，map 为调色板。 2、对比度调整 如果原图像f(x, y)的灰度范围是[m, M]，我们希望对图像的灰度范围进行线性调整，调 整后的图像g(x, y)的灰度范围是[n, N]，那么下述变换： [f x y

数字图像处理 实验三 空域滤波 实验报告

一、实验目的

? 了解空域滤波的方法； ? 掌握几种模板的基本原理。

二、实验内容

? ? ?

使用函数fspecial( ) 生成几种特定的模板；

使用函数imfilter( ) 配合模板对图象数据进行二维卷积； 比较各种滤波器的效果。

三、实验步骤及结果

（1）线性平滑（低通）滤波器

1.用h=fspecial(‘average’) 得到的h 为3×3的邻域平均模板，然后用h进行平滑处理。 x=imread(‘cameraman.tif’); h=fspecial(‘average’) ;

%h=fspecial(‘average’,[7,7]); y=imfilter(x,h); figure(1); imshow(x) figure(2); imshow(y) 原图：

滤波效果：

2. 改变模板大小重试 x=imread('cameraman.tif'); %h=fspecial(‘average’); h=fspecial('average',[7,7]); y=imfilter(x,h); figure(1); imshow(x) figure(2); imshow(y) 原图：

里仁学院

课 程 设 计 说 明 书

题目：空域滤波和频域滤波的实现及比较

学院（系）：里仁学院

年级专业： 09工业自动化仪表2班 学 号： 0912030211120 学生姓名： 苏胜

指导教师： 赵彦涛、程淑红 教师职称： 讲师 、副教授

燕山大学课程设计（论文）任务书

院（系）：电气工程系 基层教学单位：自动化仪表系 学 号 设计题目 设 计 技 术 参 数 设 计 要 求 要求用不同的滤波器分别实现图像的空域和频域滤波，然后比较结果。 091203021120 学生姓名 苏胜 专业（班级） 09工业自动化仪表2班 5空域滤波和频域滤波的实现及比较 数字信号处理中，图像的空域滤波和频域滤波可以实现相同的目的，用不同的滤波器实现其空域和频域滤波，然后比较其结果。要求用不同的滤波器同时实现图像的空域和频域滤波。设计中应具有自己的设

生物图像分割的卷积网络U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image SegmentationOlaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox Computer Science Department and BIOSS Centre for Biological Signalling Studies,University of Freiburg, Germany

周东浩

浩

论文的优势深度网络的成功训练需要大量的样本 本论文中使用数据增长策略来提高数据的利用率 包含一个收缩路径来捕捉内容 包含一个扩张路径来实现精准定位 两个路径是对称的，形成一个u形，我们称这种方法 是u-net

优点：使用的样本少，速度快，效果更好 (对比滑窗卷积网络)

Company Logo

滑窗法的原理：滑窗法是将一个像素的局部区域作为 输入来预测像素的类标签 优点：①能够定位 ②局部区域法输入的训练数据比训练图像数目 大得多 缺点：①很慢，因为网络要为每个块运行，重叠的块 导致冗余信息很多 ②定位和获得图像信息不能兼得

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u-net

Com

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

实验五 循环卷积与线性卷积的实现

一、实验目的

（1） 进一步理解并掌握循环卷积与线性卷积的概念； （2） 理解掌握二者的关系。

二、实验原理

两个序列的N点的循环卷积定义为

[h(n)?x(n)]N??h(m)x((n?m))N (0?n?N)k?0N?1从定义中可以看到，循环卷积和线性卷积的不同之处在于：两个N点序列的N点循环

卷积结果仍为N点序列，而它们的线性卷积的结果长度则为2N-1；循环卷积对序列的移位采取循环移位，而线性卷积对序列采取线性移位。正是这些不同，导致了线性卷积和循环卷积有不同的结果和性质。

两个序列的N点循环卷积是它们的线性卷积以N为周期的周期延拓。设序列h(n)的长度为N1，序列x(n)的长度为N2，此时线性卷积结果的序列点数为N'?N1?N2?1；因此如果循环卷积的点数N小于N1?N2?1，那么上述周期性延拓的结果就会产生混叠，从而两种卷积会有不同的结果。而如果满足N?N'的条件，就有循环卷积与线性卷积的结果在0?n?N范围内相同。

根据DFT循环卷积性质中的卷积定理

DFT{[h(n)?x(n)]N}?DFT[x(n)]?DFT[h(n)]

因此可以根据性质先分别求两个序列的N点DFT，并相乘，然后取ID