實驗二 圖像空域平滑濾波

1、數(shù)字圖像處理實驗報告姓名：田蕾 學號：20091202098 專業(yè)：信號與信息處理 年級：09 實驗一 圖像空域平滑濾波一、 實驗目的理解圖象平滑的概念，掌握鄰域平均技術及中值濾波技術。進一步加深理解和掌握平滑濾波的原理和具體算法，理解圖象平滑濾波的處理過程和特點。二、 實驗內(nèi)容1、鄰域平均設計程序，實現(xiàn)3×3鄰域平均和7×7鄰域平均的平滑處理。觀察處理前后圖像效果，分析實驗結果和算法特點。2、中值濾波設計程序，實現(xiàn)3×3鄰域中值濾波。觀察處理前后圖像效果，分析實驗結果和算法。三、 實驗原理1、鄰域平均實驗原理：對于給定的n1*n2鄰域均值濾波，即將n1*n2模板

2、矩陣取值為1，用模板矩陣分別與相應圖像上n1*n2區(qū)域相乘之后除以總的點數(shù)就得到了一個均值濾波器的均值，并用均值代替相應地值，將模板在圖像上不停的滑動重復上述不驟，輸出圖像則得到圖像的均值濾波效果。2、中值濾波實驗原理：對于給定的n個數(shù)值a1, a2, an, 將它們按大小有序排列。當n為奇數(shù)時，位于中間位置的那個數(shù)值稱為這n個數(shù)值的中值。記作 ：med a1, a2, an設x為M×N待處理圖像，經(jīng)窗口為Wn的中值濾波后，被處理像點（i, j）的y(i,j) med(x(i,j)輸出為: Wn(i,j)，式中Wn (i, j)表示點（i, j）的鄰域，它含有n個像素。四、 算法設計

3、（含程序設計流程圖）1、鄰域平均算法：如圖（1）所示2、中值濾波算法：如圖（2）所示圖（1） 圖（2）五、 實驗結果及分析（需要給出原始圖像和處理后的圖像）原圖3*3均值濾波后圖像7*7均值濾波后圖像3*3中值濾波后圖像實驗結果的分析：（1）對于均值濾波，當n=3時，整幅圖像有輕微的模糊，圖像中有些細節(jié)受到的影響較大，利用n=7時，圖像的邊緣和細節(jié)部分模糊程度減輕，但是，整幅圖像的模糊程度變大。即，均值濾波的效果和窗口的大小有關。（2）中值濾波的效果比均值濾波的效果好，均值濾波的噪聲減少，但是所付出的代價是圖像變得模糊。中值濾波比均值濾波更適合去除椒鹽噪聲，模糊程度有所下降。附：程序源代碼（1

4、）鄰域平均程序：clear;I=imread('D:Matlabproject平滑濾波實驗原圖.jpg');figure(1);Imshow(I);title('原圖 ')a(1:3,1:3)=1; %a即3×3模板,元素全是1,(若做7*7的鄰域，則將所有的3換成7) p=size(I);x1=double(I);x2=x1;for i=1:p(1)-3+1 %若做7*7的鄰域，則將所有的3換成7for j=1:p(2)-3+1 %若做7*7的鄰域，則將所有的3換成7c=x1(i:i+(3-1),j:j+(3-1).*a; %若做7*7的鄰域，則將所

5、有的3換成7 s=sum(sum(c);x2(i+(3-1)/2,j+(3-1)/2)=s/(3*3); %若做7*7的鄰域，則將所有的3換成7 endendd=uint8(x2);figure(2);imshow(d);title('3*3均值濾波后圖像 ') % title('7*7均值濾波后圖像 ')（2）中值濾波程序：clear;r=imread('D:Matlabproject平滑濾波實驗原圖.jpg');imshow(r);title('原圖像');m n=size(r);s=r;for i=2:m-1for j=2:n-1window=r(i-1:i+1,j-1:j+1);k,p=size(window);a=reshape(window,1,k*p);newm=sort(a);mi