图像处理实验 图像增强和图像分割

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1、图像处理实验图像增强和图像分割一、实验目的：掌握用空间滤波进行图像增强的基本方法，掌握图像分割的基本方法。二、实验要求：1、测试图像1中同时含有均值为零的均匀分布噪声和椒盐噪声。用大小为5×5的算术均值滤波器和中值滤波器对图像进行处理，在不同窗口中显示原图像及各处理结果图像，并分析哪一种滤波器去噪效果好？2、对测试图像2进行图像分割，求出分割测试图像2的最佳阈值。分别显示原图、原图的直方图（标出阈值）、和分割后的二值图。实验内容：1.实验原理开始1)图像增强：流程图：读取图像构建滤波函数滤波处理结束图像增强可以通过滤波的方式来完成，即

2、消除一部分的噪声。滤波又可以分为均值滤波和中值滤波。1.中值滤波原理：中值滤波就是选用一个含有奇数个像素的滑动窗口，将该窗口在图像上扫描，把其中所含像素点按灰度级的升（或降）序排列，取位于中间的灰度值来代替窗口中心点的灰度值。对于一维序列{}：对于二维序列{}：1.均值滤波原理：对于含噪声的原始图像g(s,t)的每一个像素点去一个领域N，用N中所包含的相速的灰度平均值，作为领域平均处理后的图像f(x,y)的像素值，即：1)图像分割：设置阈值容差T0计算平均值T1由T1分割成G1，G2分别计算出G1，G2的平均值m1，m2T2=（m1+

3、m2）/2

4、T2-T1

5、>T0是否255*(I>T2)+0*(I<=T2)\255*(I>T2)+0*(I<=T2)))))0*(I<=T2)图像分割：依据图像的灰度、颜色等特征，将一幅图像分为若干个互不重叠的、具有某种同质特征的区域。本实验中我们是根据灰度值，将灰度值大于阈值T的像素统一置为255，小于的则置为0。如何求出最合适的分割阈值，则需要用到迭代算法。迭代法算法步骤：(1)初始化阈值T(一般为原图像所有像素平均值)。(2)用T分割图像成两个集合：G1和G2，其中G1包含所有灰度值小于T的像素，G2包含所有灰度值大于T的像素

6、。(3)计算G1中像素的平均值m1及G2中像素的平均值m2。(4)计算新的阈值：T＝（m1＋m2）/2。(5）如果新阈值跟原阈值之间的差值小于一个预先设定的范围，停止循环，否则继续（2）－（4）步。2.程序代码与分析：1)图像增强：clearall;clc;%读入图像I1=imread('Fig5.12(b).jpg');%均值滤波模板h1=ones(5,'uint8');%获取分辨率[a,b]=size(I1);%创建变量I2=zeros(a+4,b+4,'uint8');I3=zeros(a+4,b+4,'uint8');%复制原

7、始图像forn=3:a+2form=3:b+2I2(n,m)=I1(n-2,m-2);I3(n,m)=I1(n-2,m-2);endend%边界值设定forn=1:a+4form=1:b+4%左上角设定ifn<3&&m<3I2(n,m)=I2(6-n,6-m);I3(n,m)=I3(6-n,6-m);%右下角设定elseifn>a+2&&m>b+2I2(n,m)=I2(2*a+4-n,2*b+4-m);I3(n,m)=I3(2*a+4-n,2*b+4-m);%右上角设定elseifn<3&&m>b+2I2(n,m)=I2(6-n,2*

8、b+4-m);I3(n,m)=I3(6-n,2*b+4-m);%左下角设定elseifm<3&&n>a+2I2(n,m)=I2(2*a+4-n,6-m);I3(n,m)=I3(2*a+4-n,6-m);%上两行设定elseifn<3I2(n,m)=I2(6-n,m);I3(n,m)=I3(6-n,m);%下两行设定elseifn>a+2I2(n,m)=I2(2*a+4-n,m);I3(n,m)=I3(2*a+4-n,m);%左两列设定elseifm<3I2(n,m)=I2(n,6-m);I3(n,m)=I3(n,6-m);%右两列设定

9、elseifm>b+2I2(n,m)=I2(n,2*b+4-m);I3(n,m)=I3(n,2*b+4-m);endendendendendendendendendend%图像处理forn=3:a+2form=3:b+2%均值滤波temp0=I2(n-2:n+2,m-2:m+2);temp0=temp0.*h1;temp1=mean(temp0(:));temp1=uint8(floor(temp1));I2(n,m)=temp1;%中值滤波temp2=I3(n-2:n+2,m-2:m+2);temp3=median(double(t

10、emp2(:)));temp3=uint8(floor(temp3));I3(n,m)=temp3;endend%保持分辨率I4=I2(3:a+2,3:b+2);I5=I3(3:a+2,3:b+2);%显示图像figur