图像处理实验

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告。

2016—2017学年第一学期）

课程名称：数字图像基础开课实验室：445 2023年11月 28日。

一、实验目的及内容。

目的：掌握和熟悉空域滤波的基本原理及方法。

内容：1. 调试教材p47页例2.8，掌握函数imfilter的使用。

2. 调试教材p53页例2.11。可以看出中心为-8的拉普拉斯滤波器得到的结果比中心为-4的拉普拉斯滤波器更清晰，基于这个例子完成下一题。

3. 写一个m函数，该函数生成任意奇数尺寸的拉普拉斯滤波器，拉普拉斯滤波器的边长由该函数的参数n指定。例如n=3时生成上题中中心为-8，周围为1的3×3拉普拉斯滤波器；若n=5，则生成中心为-24，周围为1的5×5的拉普拉斯滤波器。

4. 使用上题的函数，分别采用n=3，5，9，15和25得到的5个拉普拉斯滤波器对教材p53页图2.18（a）进行拉普拉斯锐化处理，并比较结果。

5. （1）调试教材p54页例2.12；（2）学习教材p53页ordfilt2函数的使用，利用ordfilt2函数分别实现一个3×3邻域的最小滤波器、中值滤波器和最大滤波器，并对教材p54页图2.

19（b）的噪声图像进行去噪处理，比较三个非线性滤波器的去噪效果。

二、要求。1. 对于程序调试题，在报告中给出调试运行的**及运行结果，并对运行结果进行说明。

2. 对于程序设计题（第题），在报告中描述程序的设计思想、实现（**）和结果，并对结果进行分析。

3. 程序的源**及实验报告的电子版，打包后于12月4日（周日）晚上0点前发送到马颢瑄同学邮箱：

三、结果。1.**：

f=imread('c:\documents and settings\student\桌面\test4\fig0216(a).tif');

f=im2double(f);

subplot(2,3,1);

imshow(f);

title('a');

w=ones(31);

gd=imfilter(f,w);

subplot(2,3,2);

imshow(gd,

title('b');

gr=imfilter(f,w,'replicate');

subplot(2,3,3);

imshow(gr,

title('c');

gs=imfilter(f,w,'symmetric');

subplot(2,3,4);

imshow(gs,

title('d');

gc=imfilter(f,w,'circular');

subplot(2,3,5);

imshow(gc,

title('e');

f8=im2uint8(f);

g8r=imfilter(f8,w,'replicate');

subplot(2,3,6);

imshow(g8r,

title('f');

实验结果：2.**：

f=imread('c:\documents and settings\student\桌面\test4\')

w4=fspecial('laplacian',0);

w8=[1 1 1;1 -8 1;1 1 1];

f=tofloat(f);

g4=f-imfilter(f,w4,'replicate');

g8=f-imfilter(f,w8,'replicate');

subplot(1,3,1);

imshow(f);

title('a');

subplot(1,3,2);

imshow(g4);

title('b');

subplot(1,3,3);

imshow(g8);

title('c');

实验结果：3.设计：先创建申请n个的全1矩阵，中心位置用四舍五入法的ceil函数，然后用-1*(n*n-1)公式算出中心位置的值。

**：function gn = laplaciann(f,n)

untitled3 summary of this function goes here

detailed explanation goes here

f=imread('c:\documents and settings\student\桌面\test4\')

w=ones(n);

x=ceil(n/2);

w(x,x)=-1*(n*n-1);

gn=f-imfilter(f,w,'replicate');

subplot(1,2,1);

imshow(f);

subplot(1,2,2);

imshow(gn);

end实验结果：

n=3n=5

n=9n=15

比较结果：n值越大，**纹理越清晰。

1）**：f=imread('c:\documents and settings\student\×\test4\')

fn=imnoise(f,'salt & pepper',0.2);

gm=medfilt2(fn);

gms=medfilt2(fn,'symmetric');

subplot(2,2,1)

imshow(f);

title('a');

subplot(2,2,2)

imshow(fn);

title('b');

subplot(2,2,3)

imshow(gm);

title('c');

subplot(2,2,4)

imshow(gms);

title('d');

实验结果：2)**：n=3

f=imread('c:\users\administrator\desktop\学习\数字图像处理\实验四\test4\')

g1=ordfilt2(f,1,ones(n));

g2=ordfilt2(f,(n+1)/2,ones(n));

g3=ordfilt2(f,n,ones(n));

subplot(1,3,1);

imshow(g1);

title('a');

subplot(1,3,2);

imshow(g2);

title('b');

subplot(1,3,3);

imshow(g3);

title('c');

实验结果：比较：经过中值滤波后的图像既适合人眼的视觉感觉又能够消除图像中的干扰影响。

可以看到中值滤波对于滤除图像的“椒盐”噪声非常有效，它可以做到既去除噪声又能保护图像的边缘，从而获得较满意的复原效果，尤其在滤除叠加白噪声和长尾叠加噪声方面显出极好的性能。而采用最大值滤波方式，发现它对椒噪声有效，善于发现图像中的亮点。最小值滤波的方式，发现它对盐噪声有效，善于发现图像中的暗点。

图像处理实验

数字图像处理实验作业

数字图像处理实验作业

图像处理函数

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