数字图像处理：空域滤波与噪声消除

"该实验是关于数字图像处理的，主要关注图像增强中的空域滤波技术，特别是平均滤波器和中值滤波器在消除高斯噪声和椒盐噪声中的应用。实验要求学生能够使用MATLAB编程实现滤波过程，并对结果进行评估和理论解释。" 在图像处理领域，空域滤波是一种常见的图像增强方法，通过在像素级别上操作来改善图像质量。本实验主要探讨两种空域滤波技术：平均滤波和中值滤波，它们都是用来抑制图像噪声和提高图像清晰度的有效手段。 平均滤波是一种线性滤波技术，通过计算邻域内像素的平均值来替换中心像素的值。在实验中，使用了`fspecial`函数创建不同大小的平均滤波器模板（3x3和5x5），然后应用`filter2`函数进行滤波处理。平均滤波器对高斯噪声有较好的平滑效果，但可能会影响图像边缘，导致边缘模糊。 中值滤波则是一种非线性的滤波方法，它不计算像素的平均值，而是取邻域内像素的中值。在处理椒盐噪声（即像素值突然跳跃的噪声）时，中值滤波表现优异，因为它可以有效地去除这些极端值。实验中使用了`medfilt2`函数，应用3x3和4x4的模板对含有椒盐噪声的图像进行中值滤波。 实验要求学生不仅能够执行上述滤波操作，还要能评价处理结果并从理论上解释其效果。这要求学生理解滤波器如何影响图像的频谱特性，以及不同类型的噪声如何影响图像质量。通过对原始图像添加高斯噪声和椒盐噪声，学生可以直观地观察到滤波前后的对比，从而更好地理解滤波器的工作原理。 实验设备包括IBM-PC计算机和MATLAB软件，其中Image Processing Toolbox是进行图像处理的重要工具，提供了丰富的函数库，如`imread`、`imnoise`、`fspecial`、`filter2`和`medfilt2`等，方便学生进行图像读取、噪声模拟、滤波器构造和滤波操作。 这个实验旨在帮助学生深入理解图像增强技术，特别是空域滤波在噪声抑制中的应用，同时提升他们的MATLAB编程技能和理论分析能力。通过实际操作，学生可以更好地掌握不同滤波器的特点，以及它们在处理不同类型噪声时的选择和权衡。