圖像平滑實(shí)驗(yàn)報(bào)告

圖像平滑實(shí)驗(yàn)報(bào)告一.實(shí)驗(yàn)?zāi)康睦斫舛鄠€(gè)平滑解決技術(shù)的特點(diǎn)和用途，掌握平滑技術(shù)的仿真與實(shí)現(xiàn)辦法。學(xué)會(huì)用Matlab中的函數(shù)對(duì)輸入圖像進(jìn)行55區(qū)域的鄰域平均法和55中值濾波法的計(jì)算，感受不同平滑解決辦法對(duì)最后圖像效果的影響。二．實(shí)驗(yàn)內(nèi)容認(rèn)真閱讀Matlab協(xié)助文獻(xiàn)中有關(guān)以上函數(shù)的使用闡明，重要有nlfilter、mean2、std2、fspecial、filter2、medfilt2、imnoise等函數(shù)。用nlfilter對(duì)test3_1.jpg圖像文獻(xiàn)進(jìn)行55鄰域平均和計(jì)算鄰域原則差。顯示鄰域平均解決后的成果，以及鄰域原則差圖像。在test3_1.jpg圖像中用imnoise添加均值為0，方差為0.02的高斯噪聲，對(duì)噪聲污染后的圖像用nlfilter進(jìn)行55鄰域平均，并顯示解決后的成果。用fspecial函數(shù)生成一55鄰域平均窗函數(shù)，再用filter2函數(shù)對(duì)test3_2.jpg圖像求鄰域平均，并比較與用nlfilter函數(shù)求鄰域平均的速度。用medfilt2函數(shù)對(duì)test3_2.jpg圖像進(jìn)行中值濾波，并顯示解決成果。編寫(xiě)中值濾波程序（函數(shù)），對(duì)test3_2.jpg圖像進(jìn)行中值濾波，并顯示解決成果。三．實(shí)驗(yàn)成果與分析1.對(duì)圖像進(jìn)行鄰域平均和鄰域原則差計(jì)算的成果原圖像鄰域平均解決鄰域原則差解決從圖中能夠看出，通過(guò)鄰域平均后，造成圖像邊沿位置變化和圖像的細(xì)節(jié)含糊甚至丟失，但還是大致保持圖像的清晰度。通過(guò)鄰域原則差計(jì)算后，圖像中的邊沿輪廓都能很清晰的體現(xiàn)出來(lái)。2，對(duì)圖像加入噪聲后和濾除噪聲后的成果示意圖原圖像加入高斯噪聲鄰域平均去噪聲同樣如上所述，該辦法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)樸，且濾波效果較好，但存在以上所述的問(wèn)題。3.用平均窗函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行鄰域?yàn)V波原圖像濾波后圖像用此種辦法做鄰域平均的速度很快，是上訴所顯示辦法的幾倍，濾除效果差不多一致。4.直接用medfilt2函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行中值濾波原圖像濾波后圖像如圖所示，對(duì)于椒鹽噪聲，中值濾波效果要比均值濾波效果好，因素：（1）椒鹽噪聲是幅值近似相等但隨機(jī)分布在不同的位置上，圖像中有干凈點(diǎn)也有污染點(diǎn)（2）中值濾波是選擇適宜的點(diǎn)來(lái)替代污染點(diǎn)的值，因此解決效果較好（3）由于噪聲的均值不為0，因此均值濾波不能較好的去濾除噪聲點(diǎn)5.編寫(xiě)中值濾波函數(shù)，對(duì)圖像進(jìn)行濾波原圖像濾波后圖像四．實(shí)驗(yàn)結(jié)論平滑技術(shù)用于平滑圖像的噪聲，平滑噪聲能夠在空間域中進(jìn)行，基本辦法是求像素灰度的平均值或中值。但是這些很容易引發(fā)邊沿的