1、班級(jí)：姓名：學(xué)號(hào)：實(shí)驗(yàn)三圖像的平滑濾波比較目的1、理解圖像濾波的基本定義及目的；2、掌握空域?yàn)V波的基本原理及方法；3、掌握用MATLAB語(yǔ)言進(jìn)行圖像的空域?yàn)V波的方法。原理一、多次相加求平均降噪1完成人為的往一幅圖像中加入噪聲，并通過(guò)多次相加求平均的方法消除所加入的噪聲。在MATLAB中提供了給圖像加入噪聲的函數(shù)imnoiseimnoise的語(yǔ)法格式為J=imnoise(I,type)J=imnoise(I,type,parameters)其中J=imnoise(l,type)返回對(duì)原始圖像I添加典型噪聲的有噪圖像J。參數(shù)type和parameters用于確定噪聲的類(lèi)型和相應(yīng)的參數(shù)。下面的命令是

2、對(duì)圖像eight.tif分別加入高斯噪聲、椒鹽噪聲和乘性噪聲，其結(jié)果如圖所示：例：I=imread(eight.tif);J1=imnoise(I,gaussian,0,0.02);J2=imnoise(I,salt&pepper,0.02);J3=imnoise(I,speckle,0.02);subplot(2,2,1),imshow(l),title(原圖像);subplot(2,2,2),imshow(J1),title(加高斯噪聲);subplot(2,2,3),imshow(J2),title(加椒鹽噪聲);subplot(2,2,4),imshow(J3),title(加乘性噪聲

3、);代數(shù)運(yùn)算中需要有若干幅帶有隨機(jī)噪聲的圖像數(shù)據(jù)，在這里我們運(yùn)用MATLAB中的FOR循環(huán)語(yǔ)句來(lái)完成產(chǎn)生多幅帶有噪聲的圖像數(shù)據(jù)及將這些圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行相加運(yùn)算。MATLAB中FOREND循環(huán)的用法如下：forend循環(huán)這種循環(huán)允許一組命令以固定的和預(yù)定的次數(shù)重復(fù)，循環(huán)的一般形式為：forvariable=expressionstatementsend2、均值濾波模塊系數(shù)都是1,為保持灰度值范圍(算得R后要將其除以系數(shù)總個(gè)數(shù))在MATLAB圖像處理工具箱中，提供了medfilt2函數(shù)用于實(shí)現(xiàn)中值濾波。Medfilt2函數(shù)的語(yǔ)法格式為：B=medfilt2(A)用3X3的濾波窗口對(duì)圖像A進(jìn)行中值濾波。

4、B=medfilt2(A,mn)用指定大小為mXn的窗口對(duì)圖像A進(jìn)行中值濾波。3、中值濾波在一維的情況下，中值濾波器是一個(gè)含有奇數(shù)個(gè)像素的窗口。在處理之后，位于窗口正中的像素的灰度值，用窗口內(nèi)各像素灰度值的中值代替。中值濾波很容易推廣到二維的情況。二維窗口的形式可以是正方形、近似圓形的或十字形的。4、自適應(yīng)濾波能根據(jù)圖像的局部方差調(diào)整濾波器的輸出。局部方差越大，平滑作用越強(qiáng)。目標(biāo)是使恢復(fù)圖像f*(x,y)與原始圖像f(x,y)的均方誤差e二Ef(x,y)f*(x,y)2最小5、卷積與濾波的關(guān)系MATLAB中提供了卷積運(yùn)算的函數(shù)命令conv2,其語(yǔ)法格式為：C=conv2(A,B)C=conv2(A,B)返回矩陣A和B的二維卷積C。若A為maXna的矩陣，B為mbXnb的矩陣，則C的大小為(ma+mb+1)X(na+nb+1)。MATLAB圖像處理工具箱提供了基于卷積的圖象濾波函數(shù)filter2，filter2的語(yǔ)法格式為：Y=filter2(h,X)其中Y二filter2(h,X)返回圖像X經(jīng)算子h濾波后的結(jié)果，默認(rèn)返回圖像Y與輸入圖像X大小相同。例如：Fspecial函數(shù)用于創(chuàng)建預(yù)定義的濾波算子，其語(yǔ)法格式為：h=fspecial(type)h=fspecial(type,paramete