数字图像处理实验：谱分析与滤波

"许录平的数字图像处理上机实验题答案参考，涵盖了图像处理的基础操作，包括图像的幅度谱分析、图像旋转、滤波、边缘检测和图像二值化等核心概念。" 实验题详解： 1. 图像处理基础： - 本题要求生成特定形状的图像并进行傅里叶变换，幅度谱图可以反映图像的频域特性。题目中亮条代表高频成分，暗处代表低频成分。通过比较不同操作（如旋转）后的幅度谱，可以理解旋转对图像频域分布的影响。当图像顺时针旋转90度时，幅度谱会呈现出轴对称的变化，因为傅里叶变换是线性的。 2. 平均滤波与中值滤波： - 二值图像的平均滤波和中值滤波是常见的降噪方法。平均滤波通过像素邻域的平均值来代替中心像素值，对全局平滑有效，但可能会模糊边缘；中值滤波则使用邻域像素的中值，能有效去除椒盐噪声，但对高斯噪声的去除效果不佳。题目中的结果表明，在边界未考虑的情况下，这两种滤波器对没有噪声的图像没有影响。 3. 加噪与滤波： - 高斯白噪声和椒盐噪声是常见的图像噪声类型。高斯噪声是连续的，而椒盐噪声是离散的，因此中值滤波对椒盐噪声有较好效果。平均滤波可以部分减小高斯噪声的影响，但在椒盐噪声环境下表现不佳。 4. 边缘检测与锐化： - Roberts、Prewitt和Sobel算子是经典的边缘检测方法，它们通过计算梯度强度和方向来定位边缘。同时，这些算子也可用于锐化，使图像细节更加突出。锐化是边缘检测的一种增强形式，通常会导致图像对比度增加。 5. 图像门限化分割： - 迭代阈值算法是一种自动二值化方法，适用于灰度图像的分割。通过对图像像素值进行迭代更新，将像素分配到前景或背景类，直到满足预设的停止条件。这种方法可以适应不同的图像场景，提高二值化的准确性和鲁棒性。 综上，这些实验题覆盖了数字图像处理的基础理论和实际操作，旨在让学生深入理解图像的频域表示、降噪、边缘检测和二值化等关键技术。通过实践，学生能够掌握如何运用这些技术解决实际问题。