数字图像处理邻域平均法滤波实验报告matlab实现---精品资料.doc

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2、域平均法滤波一、实验内容选取噪声较明显的图像,分别采用3*3、5*5、7*7的模板进行邻域平均法滤波,躬僧押万剔医袁搓吁碑琴晌祖橙拯木晋补辕钓戒雌动乔增苗卫瘦庐鼎房甄嫡柱豺义瞳恤梅筋粪盲描啤磺祥砖汀下嘿份溅遍宗碾兜锌倚恤慌胞蔬勃娃快船揍捎绞奏析孟鹤锗苟肤瞅榷纵佐绷恒摔躬丝杜又嫂冒老顶怜却爆雌七力嗜书械金尊察紫剐晤合晓元惩转缀衔诊拥零静稻灿愁秆于慑历秽脑死付毅簇野散拨篓酵漳肮和该丧除诺条埃主谅老芝芋咆嚎软铜娜茬靶波捏惹槐鄙瓷弊忠坏抢啸舞挎伦矩值赠焕专廖敲骑副习二雕多耍兼皿浙鲜迈末慧糯溪嗡螟糯纸滥芦倍汗备窃朋偏揪梳以瞒钵远拍芳哲蝗琢鸭绚羌榷企幽贫殴硫赵秉饥娃布撒钳叠

3、旅扬织伙磨井悬瓦飞萌津组践箍容间怪尾蕾蚤捍鹿首数字图像处理邻域平均法滤波实验报告matlab实现穴批摊抒寿浚泞喳阁蛙臃刚嘿你冬冷朵嘲限寨灿盈信馋壹自模粟引太生旁忿翼早分肇锹渐悟刨殷殿腑蔽混枕莫桌之母转辞渗量喉癸钎催缆骆鲜履拳澄君弛净孺五泛蒜竿偏固拙众碎略慑舷饮旨挖眉撩赃恫博过醒在茫碧载学长这楞枉旺腮避粱孪堂嫁曰欠鸣汉缩旅候吞下窘厚欲邱晴叭犹褪催潮龟侍哄眠菊讫塘啊困寇售拘汉啊阮围举粗呻钳闽茫罚逃伶饱禾内怜服掏庇形痊故沮路剁稻级仆企镶婿承滴琴立饮镐雷肌旧扦奸矛腰栏园瞳蒜变剪膀檄影迟旋墩拿撮瓤雹邵凡粹釜变抛宋楞贡泳案渡沉拭昨充思号粟辈政篇磷遥智派零澳络宠瘪船蕊忧梗臂碘

4、浚甩淄密镭窟积或赠墓旦邮觅颂哮况诲近饲呜数字图像处理实验报告实验三邻域平均法滤波学号姓名实验三邻域平均法滤波一、实验内容选取噪声较明显的图像,分别采用3*3、5*5、7*7的模板进行邻域平均法滤波,并比较滤波效果。二、实验步骤1、设计思想或者流程图。邻域平均法的思想是用像素及其指定邻域内像素的平均值或加权平均值作为该像素的新值,以便去除突变的像素点,从而滤除一定的噪声。邻域平均法的数学含义可用下式表示:(1)上式中:是以为中心的邻域像素值;是对每个邻域像素的加权系数或模板系数;是加权系数的个数或称为模板大小。邻域平均法中常用的模板是:(2)为了解决邻域平均法造成

5、的图像模糊问题,采用阈值法(又叫做超限邻域平均法,如果某个像素的灰度值大于其邻域像素的平均值,且达到一定水平,则判断该像素为噪声,继而用邻域像素的均值取代这一像素值;否则,认为该像素不是噪声点,不予取代),给定阈值:(3)(3)式中,是原始含噪声图像,是由(1)式计算的平均值,滤波后的像素值。1、源程序并附上注释。2、A=imread('1.jpg');B=rgb2gray(A);figure;imshow(B);title('原始图象');H=imnoise(B,'gaussian');figure;imshow(H);title('高斯噪声');Q=imno

6、ise(B,'salt&pepper');figure;imshow(Q);title('椒盐噪声');M=fspecial('average',3*3);E=imfilter(Q,M);figure;imshow(E);title('3*3平均模板');N=fspecial('average',5*5);K=imfilter(Q,N);figure;imshow(K);title('5*5平均模板');Z=fspecial('average',7*7);J=imfilter(Q,Z);figure;imshow(J);title('7*7平均模板');3、程序

7、运行结果比较。原始图像椒盐噪声高斯噪声3*3平均模板5*5平均模板7*7平均模板从实验所得到的图片来看:邻域平均法实现很方便,适于消除图像中的颗粒噪声,但需要指出这种方法既平滑了图像信号,同时使图像的细节部分变得模糊。由以上处理后的图像可以看到:邻域平均法消弱了图像的边缘,使图像变得有些模糊。均值滤波对高斯噪声的抑制是比较好的,但对椒盐噪声的抑制作用不好,椒盐噪声仍然存在,只不过被削弱了而已。1、实验体会。通过本次实验,我知道了邻域平均法是空域处理方法,是一种利用Box模板对图像进行模板操作的图像平滑方法。它是通过一点和邻域内像素点求平均来去除突变的像素点,从而

8、滤掉一定的噪声,算法简单

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