作业1_图像滤波去噪

实验报告课程名称：指导老师：成绩：实验名称：实验类型：同组学生姓名：一、实验目的和要求（必填）二、实验内容和原理（必填）三、主要仪器设备（必填）四、操作方法和实验步骤五、实验数据记录和处理六、实验结果与分析（必填）七、讨论、心得一、图像处理结果原图像：专业：姓名：学号：日期：地点：[作者][备注]图像处理技术作业1设计型无装订线P.2/7实验名称：___________________姓名：____________学号：____________作业1加入高斯噪声：对高斯噪声图像进行均值滤波：装订线P.3/7实验名称：___________________姓名：____________学号：____________作业1对高斯噪声图像进行中值滤波：加入椒盐噪声：P.4/7实验名称：___________________姓名：____________学号：____________作业1对椒盐噪声图像进行均值滤波：对椒盐噪声图像进行中值滤波：装订线P.5/7实验名称：___________________姓名：____________学号：____________作业1高斯噪声滤波窗口为5*5时：高斯噪声滤波窗口为7*7时：P.6/7实验名称：___________________姓名：____________学号：____________作业1二、滤波结果评价对于两种滤波器：均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊。中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。对于高斯噪声图像：高斯噪声是一种加性噪声，其幅度分布是按高斯分布的，也就是正态分布。观察两种滤波器的滤波结果，可以看出均值滤波的结果要稍好于中值滤波的结果。基于高斯噪声的原理分析也不难得出这个结论，但是两个滤波结果与原来的图像相比均有一定程度的模糊，并且在整个图像边缘会出现黑边。对于椒盐噪声图像：椒盐噪声是指两种噪声，一种是盐噪声（saltnoise），另一种是胡椒噪声（peppernoise）。盐=白色，椒=黑色。前者是高灰度噪声，后者属于低灰度噪声。一般两种噪声同时出现，呈现在图像上就是黑白杂点。观察两种滤波器的滤波结果，可以看出中值滤波的滤波结果要远远好于均值滤波的结果。均值滤波还存在很多噪点，而中值滤波除了在一些物体的边缘和整幅图像的边缘，已经基本不存在黑白噪点，滤波效果非常好。所以可以看出中值滤波对椒盐噪声具有很强的适用性，而均值滤波则不具有这样的适用性。对于滤波窗口大小的对比：观察高斯滤波默认窗口（3*3），以及窗口大小为5*5、7*7的对比，可以看出，窗口越大，滤波后的噪点越少，然而图像也越模糊。所以滤波窗口大小的选择也是很重要的，要针对自己对结果斟酌选择合适的窗口大小。装订线P.7/7实验名称：___________________姓名：____________学号：____________作业1三、Matlab代码g0=imread('before.jpg','jpg');%读取图像g1=imnoise(g0,'gaussian',0,0.01);%加高斯噪声，均值为0，方差为0.01g2=imnoise(g0,'salt&pepper',0.1);%加椒盐噪声，密度为0.1imwrite(g1,'gussian.jpg','jpg');imwrite(g2,'saltandpepper.jpg','jpg');%对高斯噪声采用均值滤波器h=fspecial('average');g11=imfilter(g1,h);imwrite(g11,'gussian_average.jpg','jpg');%对椒盐噪声采用均值滤波器g21=imfilter(g2,h);imwrite(g21,'saltandpepper_average.jpg','jpg');%对高斯噪声采用中值滤波器g12=medfilt2(g1);imwrite(g12,'gussian_med.jpg','jpg');%对椒盐噪声采用中值滤波器g22=medfilt2(g2);imwrite(g22,'saltandpepper_med.jpg','jpg');%对高斯噪声采用5*5窗口的均值滤波器h2=fspecial('average',[5,5]);g13=imfilter(g1,h2);imwrite(g13,'gussian_average_5.jpg','jpg');%对高斯噪声采用7*7窗口的均值滤波器h3=fspecial('average',[7,7]);g14=imfilter(g1,h3);imwrite(g14,'gussian_average_7.jpg','jpg');