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数字图像处理实验报告-数字图像空间与频率滤波.docx
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更新于2023-05-14
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数字图像空间与频率滤波 word版本 可编辑 附带分析与总结 自己设计理想低通滤波转移函数H(u,v),并通过该转移函数进行低通滤波和高通滤波计算;参考matlab代码如下: 仅对相位部分进行傅立叶反变换后查看结果图像(提示:记傅立叶变换的相位a,利用ifft2对exp(a*i)进行反变换);仅对幅度部分进行傅立叶反变换后查看结果图像;并图像显示; 编写函数w = genlaplacian(n),自动产生任一奇数尺寸n的拉普拉斯算子,如5×5的拉普拉斯算子 等实验
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《数字图像处理》
上机实验报告
实验四 数字图像空间与频率滤波
一、 实验目的
进一步了解 MatLab 软件/语言,学会使用 MatLab 对图像作滤波处理,使学生有机会
掌握滤波算法,体会滤波效果。
了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合,培养处理实际图像的能力,并为课堂教
学提供配套的实践机会。
二、实验内容与步骤
空间平滑滤波:
Step1、读出 这幅图像,把图像由彩色图转化为黑白图像,然后给这幅图像分别加
入椒盐噪声和高斯噪声,自己尝试多个噪音因子参数,体会不同噪音水平的图像,最终选
取一组合适噪音水平的图像与原图显示在同一图像窗口中;(提示:加噪音函数为
);
代码:
椒盐噪音
高斯噪音
!"#$原始图像
!"#$椒盐噪音图像
!!"#$高斯噪音图像
()高斯噪声就是 维分布都服从高斯分布的噪声。
()椒盐噪声往往由图像切割引起椒盐噪声。通常是由图像传感器,传输信道,
解压处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声(椒%黑,盐%白)。
直观来看,高斯噪音噪点分布很均匀,很密集;椒盐噪音分布零散。
Step2、对加入噪声图像选用不同的平滑(低通)模板(自己设计不同模板,不同尺寸)做
运算,对比不同模板所形成的效果,要求在同一窗口中显示;(提示 &'(、 ) 或
)或自己编码实现);
思路:首先创建不同模板(!*!+*+ 两种模板),再代入不同滤波器中计算
方法一(使用 ))
代码:
,'(,!
,'(,+
-),.++均值滤波 !/!
0),.++均值滤波 +/+
-),.++均值滤波 !/!
0),.++均值滤波 +/+
!"#$椒盐噪音
!"#-$椒盐噪音均值滤波 !*!
!!"#0$椒盐噪音均值滤波 +*+
!1"#$高斯噪音
!+"#-$高斯噪音均值滤波 !*!
!2"#0$高斯噪音均值滤波 +*+
方法二(使用 ) 函数)
代码:
,'(,!
,'(,+
3),均值滤波 !/!
4),均值滤波 +/+
3),均值滤波 !/!
4),均值滤波 +/+
!"#$椒盐噪音
!"#3$椒盐噪音均值滤波 !*!
!!"#4$椒盐噪音均值滤波 +*+
!1"#$高斯噪音
!+"#3$高斯噪音均值滤波 !*!
!2"#4$高斯噪音均值滤波 +*+
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