数字图像处理邻域平均法滤波实验报告matlab实现

1、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、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：g(x,y)二Wi上式中：Zi是以（x, y）为中心的邻域像素值；w是对每个邻域像素的加权系i 4(1)数或模板系数； 板是：mn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1 1 11Tbx =11*19为了解决邻域平均

2、法造成的图像模糊问题， 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To :h(x,y)(x,y) 卫(x,y)f(x, y) -g(x, y) T f (x, y) -g(x, y) 一 To(3)（3）式中，f（x，y）是原始含噪声图像，g（x，y）是由（i）式计算的平均值,h（x, y）滤波后的像素值。2、源程序并附上注释3、A=imread(1.jpg);B=rgb2gray(A);原始图象）;figure; imshow(B

3、); title(H=i mn oise(B,gaussia n); figure; imshow(H); title(Q=i mn oise(B,salt & pepper); figure; imshow(Q); title(M=fspecial(average,3*3); E=imfilter(Q,M);figure; imshow(E); title(3*3 N=fspecial(average,5*5); K=imfilter(Q,N);figure; imshow(K); title(5*5Z=fspecial(average,7*7); J=imfilter(Q,Z);figur

4、e; imshow(J); ti tle(7*7高斯噪声);椒盐噪声);平均模板);平均模板);平均模板);4、程序运行结果比较原始图像椒盐噪声高斯噪声3*3平均模板j d d命0 16 X T | Q百口 o回国|/ FiQi eFelt EcLi t Yiew Insert To-ls Desktop Vindov Help3*3平均磺板5*5平均模板7*7平均模板El5! Firue 更 B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。5、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，从而滤掉一定的噪声，算