实验四空域滤波。
一、 实验目的。
1、理解空间滤波的含义；
2、熟悉matlab中的各种滤波函数；
3、掌握matlab中实现空间滤波的方法。
二、实验步骤及内容。
1、matlab实现空间滤波的方法。
在matlab中两种方法来实现空间滤波，一种是使用matlab中提供的滤波函数，另一种是编写m程序直接对数据进行操作。
1) 滤波函数filter2
j=filter2(h,x)
其中，x为图像，h为滤波器，j为滤波后的图像。通过改变滤波器掩模，可实现平滑滤波和锐化滤波。
或。滤波函数 imfilter
j=imfilter(x,h)
其中，x为图像，h为滤波器，j为滤波后的图像。
例： x=imread('fig3.35(a).jpg');读入实验图像。
h=[0.111 0.111 0.111
0.111 0.111 0.111]; 定义均值滤波器。
j= filter2 (h,x); 均值滤波。
imshow(x);
figure(2),imshow(j,显示均值滤波后的图像。
2) 中值滤波函数medfilt2
j=medfilt2(x,[hood,hood])
其中，x为图像，hood为滤波器尺寸，j为滤波后的图像，用中值滤波可去除椒盐噪声，达到平滑图像的目的。
例： x=imread('fig3.35(a).jpg ')
j=medfilt2(x,[5, 5]);5, 5]为滤波模板的规格。
3）直接对图像数据进行操作。
使用for循环直接对图像数据进行模板卷积的操作，过程直观，便于理解，可实现各种形式的滤波。注意直接操作时要考虑边缘的处理。模板卷积的主要步骤为：
将模板在图像中漫游，并将模板中心与图中某个像素位置重合；
将模板上的各个系数与模板下各对应像素点的灰度值相乘；
将所有乘积相加（为保持灰度范围，常将结果再除以模板系数之和）；
将上述运算结果赋给输出图像的对应模板中心位置的像素。
例：以下程序实现了均值滤波。
x= imread('fig3.35(a).jpg ')
b=double(x); 图像数据类型转换。
c=b;xh,xw]=size(x); xh图像的高（行值),xw图像的宽（列值）
for i=2:xh-1 %图像边缘保留原值。
for j=2:xw-1,c(i,j)=(b(i-1,j-1)+b(i-1,j)+b(i-1,j+1)+b(i,j-1)+b(i,j)+b(i,j+1)+.
b(i+1,j-1)+ b(i+1,j)+b(i+1,j+1))/9; %在八邻域内平均。
endend
c=uint8(c);
imshow(c)
2、空间平滑滤波。
平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。它的目的有两类：一类是模糊；另一类是消除噪音。空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行，就是求邻近像元点的平均亮度值。
1) 平滑线性滤波器。
用 h=fspecial(‘**erage’) 得到的h 为3×3的邻域平均模板，然后用h来对图象 进行平滑处理。
例： x=imread('fig3.35(a).jpg');
h=fspecial(‘**erage’);定义均值模板。
y=imfilter(x,h); 滤波函数滤波。
subplot(1,2,1)
imshow(x)
subplot(1,2,2)
imshow(y)
图4_1 3*3均值滤波。
思考题1：查看fspecial函数的使用说明。分别定义尺寸大小为3xxx9的均值滤波器，对课本中96页的图像fig3.
35(a) .jpg进行处理并显示处理后的图像，仔细观察并与课本中的结果进行比较。写出命令及实验结果。
3*3尺寸：x=imread('fig3.35(a).jpg');
h=fspecial('**erage');定义均值模板。
y=imfilter(x,h); 滤波函数滤波。
subplot(1,2,1)
imshow(x)
subplot(1,2,2)
imshow(y)
5*5尺寸：x=imread('fig3.35(a).jpg');
h=fspecial('**erage',[5 5]);定义均值模板。
y=imfilter(x,h); 滤波函数滤波。
subplot(1,2,1)
imshow(x)
subplot(1,2,2)
imshow(y)
9*9尺寸：
x=imread('fig3.35(a).jpg');
h=fspecial('**erage',[9 9]);定义均值模板。
y=imfilter(x,h); 滤波函数滤波。
subplot(1,2,1)
imshow(x)
subplot(1,2,2)
imshow(y)
由此可知：尺寸越大，模板越模糊。
2) 中值滤波器（非线性滤波）
用 imnoise( )函数给图象加噪声。如对图象增加高斯白噪声或椒盐噪声。使用中值滤波函数medfilt2，对图像进行中值滤波，达到去噪目的。
例： x=imread(''
yg=imnoise(x,'gaussian');对图像添加高斯白噪声。
ys=imnoise(x,'salt & pepper');对图像添加椒盐噪声。
subplot(121);imshow(yg);
subplot(122);imshow(ys);
思考题2：用imnoise( )函数分别对添加高斯噪声及椒盐噪声，然后分别进行均值滤波、中值滤波。分析结果，并写出命令及实验结果。
图4_2 添加高斯和椒盐噪声的图像。
添加高斯噪声：
x=imread(''
yg=imnoise(x,'gaussian');
h=fspecial(‘**erage’);
y=imfilter(yg,h);
j=medfilt2(yg,[5, 5]);
subplot(141);imshow(x);
subplot(142);imshow(yg);
subplot(143);imshow(y);
subplot(144);imshow(j);
添加椒盐噪声：
x=imread(''
ys=imnoise(x,'salt & pepper');
h=fspecial(‘**erage’);
y=imfilter(yg,h);
j=medfilt2(yg,[5, 5]);
subplot(141);imshow(x);
subplot(142);imshow(ys);
subplot(143);imshow(y);
subplot(144);imshow(j);
3、空间锐化滤波。
空间锐化滤波是高频增强的空间域滤波技术。锐化的目的是增强图像轮廓和细节，使图象清晰，但处理后噪声也会增强。
1）拉普拉斯算子锐化（二阶微分）
常用的拉普拉斯算子为h=[ 1 -1 -1;
也可以fspecial('laplacian') 函数得到拉普拉斯锐化模板；
例： a= imread('fig3.40(a).jpg');
h=[ 1 -1 -1; -1 8 -1; -1 -1 -1;] 拉普拉斯算子。
或者h=fspecial('laplacian');
b=imfilter(a,h用拉普拉斯算子锐化滤波。
imshow(b显示滤波结果。
思考题3：使用拉普拉斯算子，对课本102页图像fig3.40(a) .
jpg进行锐化增强处理，结果类似图4_2。（提示：如果使用的拉普拉斯算子的中心系数是负数，那么必须将原始图像减去拉普拉斯变换后的图像，才能得出锐化的结果）
图4_3 拉普拉斯算子增强图像。
a= imread('fig3.40(a).jpg');
h=[ 1 -1 -1;
1 -1 -1;];拉普拉斯算子。
b=imfilter(a,h用拉普拉斯算子锐化滤波。
imshow(b显示滤波结果。
m,n]=size(a); 取图像的尺寸。m为行数、n为列数。
for i=1:m
for j=1:n
k(i,j)=(double(a(i,j))+double(b(i,j)))2+30; %两图像的像素点进行相加。
endend
k=uint8(k); 相加的结果转换为uint8型。
subplot(1,3,1)
imshow(a)
title('原图')
subplot(1,3,2)
imshow(b,
title('拉氏锐化')
subplot(1,3,3)
imshow(k)
title('锐化增强')
思考题4：使用直接对图像数据操作的方法，编写m程序，对fig3.45(a) .jpg进行sobel算子锐化。
定义sobel算子为。
或。注意观察到sobel算子的方向性。结果类似图4_3。
图4_4 sobel算子锐化。
x= imread('fig3.45(a).jpg ')
b=double(x); 图像数据类型转换。
c=b;xh,xw]=size(x); xh图像的高（行值),xw图像的宽（列值）
for i=2:xh-1 %图像边缘保留原值。
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