数字图像处理实验报告——图像复原实验计算机图形图像_计算机-图形图像.pdf
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1、 实 验 报 告 课程名称 数字图像处理导论 专业班级 _ 姓 名 _ 学 号 _ 电气与信息学院 和谐 勤奋 求是 创新 实验题目 图像复原实验-空域滤波复原 实验室 DSP 室&信号室 实验时间 2015 年 10 月 13 日 实验类别 设计 同组人数 2 成 绩 指导教师签字:一实验目的 1.掌握图像滤波的基本定义及目的。2.理解空间域滤波的基本原理及方法。3.掌握进行图像的空域滤波的方法。二实验内容 1.读出这幅图像,给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图显示在同一图像窗口中。2.对加入噪声图像选用不同的平滑(低通)模板做运算,对比不同模板所形成的效果,要求在同一窗口中显
2、示。3.使 用 函 数imfilter时,分 别 采 用 不 同 的 填 充 方 法(或 边 界 选 项,如 零 填充、replicate、symmetric、circular)进行低通滤波,显示处理后的图像。4.运用 for 循环,将加有椒盐噪声的图像进行 10 次,20 次均值滤波,查看其特点,显示均值处理后的图像(提示:利用 fspecial函数的average类型生成均值滤波器)。5.对加入椒盐噪声的图像分别采用均值滤波法,和中值滤波法对有噪声的图像做处理,要求在同一窗口中显示结果。6.自己设计平滑空间滤波器,并将其对噪声图像进行处理,显示处理后的图像。三实验具体实现 1.读出(自己选
3、定.tif)这幅图像,给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图显示在同一图像窗口中。I=imread();subplot(1,3,1)imshow(I);title(Original Image);J=imnoise(I,salt&pepper,;%noise density=subplot(1,3,2)imshow(J);title(salt&pepper);K=imnoise(I,gaussian,;subplot(1,3,3)imshow(K);title(gaussian)空域滤波复原实验室室信号室实验时间年月日实验类别设计同组人数指导教师签字成绩一实验目的掌握图像滤波的基本
4、定义及目的理解空间域滤波的基本原理及方法掌握进行图像的空域滤波的方法二实验内容读出这幅图像给这幅图做运算对比不同模板所形成的效果要求在同一窗口中显示使用函数时分别采用不同的填充方法或边界选项如零填充进行低通滤波显示处理后的图像运用循环将加有椒盐噪声的图像进行次次均值滤波查看其特点显示均值处理后的图像处理要求在同一窗口中显示结果自己设计平滑空间滤波器并将其对噪声图像进行处理显示处理后的图像三实验具体实现读出自己选定这幅图像给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图显示在同一图像窗口中对加入噪 2.对加入噪声图像选用不同的平滑(低通)模板做运算,对比不同模板所形成的效果,要求在同一窗口中显
5、示。I=imread();H=fspecial(sobel);subplot(2,2,1)imshow(I);title(Qriginal Image);Sobel=imfilter(I,H,replicate);subplot(2,2,2)imshow(Sobel);title(Sobel Image)H=fspecial(laplacian,;lap=imfilter(I,H,replicate);subplot(2,2,3)imshow(lap);title(Laplacian Image)H=fspecial(gaussian,3 3,;gaussian=imfilter(I,H,re
6、plicate);subplot(2,2,4)imshow(gaussian);title(Gaussian Image)3.使 用 函 数imfilter时,分 别 采 用 不 同 的 填 充 方 法(或 边 界 选 项,如 零 填充、replicate、symmetric、circular)进行低通滤波,显示处理后的图像。originalRGB=imread();subplot(3,2,1)imshow(originalRGB);title(Qriginal Image);h=fspecial(motion,50,45);%motion blurred filteredRGB=imfilt
7、er(originalRGB,h);subplot(3,2,2)imshow(filteredRGB);title(Motion Blurred Image);boundaryReplicateRGB=imfilter(originalRGB,h,replicate);subplot(3,2,3)imshow(boundaryReplicateRGB);title(0-Padding);boundary0RGB=imfilter(originalRGB,h,0);subplot(3,2,4)空域滤波复原实验室室信号室实验时间年月日实验类别设计同组人数指导教师签字成绩一实验目的掌握图像滤波的基本
8、定义及目的理解空间域滤波的基本原理及方法掌握进行图像的空域滤波的方法二实验内容读出这幅图像给这幅图做运算对比不同模板所形成的效果要求在同一窗口中显示使用函数时分别采用不同的填充方法或边界选项如零填充进行低通滤波显示处理后的图像运用循环将加有椒盐噪声的图像进行次次均值滤波查看其特点显示均值处理后的图像处理要求在同一窗口中显示结果自己设计平滑空间滤波器并将其对噪声图像进行处理显示处理后的图像三实验具体实现读出自己选定这幅图像给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图显示在同一图像窗口中对加入噪imshow(boundary0RGB);title(Replicate);boundarysym
9、metricRGB=imfilter(originalRGB,h,symmetric);subplot(3,2,5)imshow(boundarysymmetricRGB);title(Symmetric);boundarycircularRGB=imfilter(originalRGB,h,circular);subplot(3,2,6)imshow(boundarycircularRGB);title(Circular);4.运用 for 循环,将加有椒盐噪声的图像进行 10 次,20 次均值滤波,查看其特点,显示均值处理后的图像(提示:利用 fspecial函数的average类型生成均
10、值滤波器)。I=imread();J=imnoise(I,salt&pepper,;subplot(1,3,1)imshow(J);title(salt&pepper Noise);h=fspecial(average);%Averaging Filtering J1=imfilter(J,h);for i=1:10 J1=imfilter(J,h);subplot(1,3,2)imshow(J1);title(10 Averaging Filtering);end J2=imfilter(J,h);for i=1:20 空域滤波复原实验室室信号室实验时间年月日实验类别设计同组人数指导教师签字
11、成绩一实验目的掌握图像滤波的基本定义及目的理解空间域滤波的基本原理及方法掌握进行图像的空域滤波的方法二实验内容读出这幅图像给这幅图做运算对比不同模板所形成的效果要求在同一窗口中显示使用函数时分别采用不同的填充方法或边界选项如零填充进行低通滤波显示处理后的图像运用循环将加有椒盐噪声的图像进行次次均值滤波查看其特点显示均值处理后的图像处理要求在同一窗口中显示结果自己设计平滑空间滤波器并将其对噪声图像进行处理显示处理后的图像三实验具体实现读出自己选定这幅图像给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图显示在同一图像窗口中对加入噪J2=imfilter(J,h);subplot(1,3,3)im
12、show(J2);title(20 Averaging Filtering);end 5.对加入椒盐噪声的图像分别采用均值滤波法,和中值滤波法对有噪声的图像做处理,要求在同一窗口中显示结果。I=imread();J=imnoise(I,salt&pepper,;subplot(1,3,1)imshow(J);title(Original Image);h=fspecial(average);%Averaging Filtering J1=imfilter(J,h);subplot(1,3,2)imshow(J1);title(Averaging Filtering);J2=medfilt2(J
13、);%Median Filtering subplot(1,3,3)imshow(J2);title(Median Filtering);空域滤波复原实验室室信号室实验时间年月日实验类别设计同组人数指导教师签字成绩一实验目的掌握图像滤波的基本定义及目的理解空间域滤波的基本原理及方法掌握进行图像的空域滤波的方法二实验内容读出这幅图像给这幅图做运算对比不同模板所形成的效果要求在同一窗口中显示使用函数时分别采用不同的填充方法或边界选项如零填充进行低通滤波显示处理后的图像运用循环将加有椒盐噪声的图像进行次次均值滤波查看其特点显示均值处理后的图像处理要求在同一窗口中显示结果自己设计平滑空间滤波器并将其对
14、噪声图像进行处理显示处理后的图像三实验具体实现读出自己选定这幅图像给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图显示在同一图像窗口中对加入噪 6.自己设计平滑空间滤波器,并将其对噪声图像进行处理,显示处理后的图像。domain=0 0 8 0 0;0 0 8 0 0;8 8 8 8 8;0 0 8 0 0;0 0 8 0 0;I=imread();J=imnoise(I,salt&pepper,;subplot(1,2,1)imshow(J);title(Original Image);K1=ordfilt2(J,5,domain);subplot(1,2,2)imshow(K1);tit
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