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图像处理实验报告
一、实验目的:
1、通过实验观察,了解滤波器去除噪声的原理及方法,掌握图像增强方法;
2、掌握如何运用Matlab编写一个图像增强程序并运行。
二、实验内容:
1、选图像Blood、噪声类型Salt & Pepper、滤波器类型Median、邻域3x3,比较原始图像、受噪声污染图像、滤波后图像:
观察可见,原始图像最为清晰,受到噪声污染的图像十分模糊,很难表达出图像的原始信息,但是通过滤波后的图像虽然不及原始图像清晰,却可以完全表达出原始图像的信息,可见滤波实现了良好的效果。
2、改变参数重复实验,通过观察,思考何种滤波器对抑制何种类型噪声更有效,邻域大小对抑制噪声效果及图像模糊程度的影响:
比较不同尺寸的滤波器:
通过本人观察,邻域越大,经滤波后的图像越模糊;从截图可见,邻域为3-by-3、5-by-5、7-by-7的同一类型滤波器对同一类型噪声污染程度相同的图片,进行滤波后,清晰度依次降低;可见,欲提高滤波效果,需要选择较小邻域。
2)比较不同类型的滤波器对椒盐噪声的不同结果:
通过观察,Median滤波器对椒盐噪声的滤除效果最好,Adaptive及A 内容过长,仅展示头部和尾部部分文字预览,全文请查看图片预览。 晰地表达更多的信息。
2)去噪声:( 先添加噪声salt & pepper):
I=imread('pout.tif');
imshow(I)
J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
figure,imshow(J) 这样得到的原图I如下:
添加噪声后的J图:
然后,用均值滤波对有噪声的图像进行滤波:
K=filter2(fspecial('average',3),J)/255;
figure,imshow(K)
得到K图:
可见,均值滤波效果不是很好;现在尝试
利用中值滤波:
L=medfilt2(J,[3,3]);
figure,imshow(L)
得到图像L:
可见,中值滤波对于“salt & pepper”噪声
的滤除效果比较好,得到了较为清晰的图像。
三、个人小结
1、通过本次实验,观察了Median、Averaging和Adaptive型滤波器对各种噪声的滤波效果图像,让本人对于图像处理的图像增强部分(尤其是滤波)有了更为深刻的认识;
2、在实验中,本人进一步学习了图像增强的原理及Matlab进行图像增强(尤其是滤除噪声)的编程方法,感受到了Matlab编程的人性化特点,这些都提升了本人对于图像处理的兴趣,让我学到了很多知识。
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