课程实验报告-图像滤波

PAGEPAGE7课程实验报告课程名称：数字图像处理A实验项目名称：图像滤波实验题目：图像滤波实验目的及要求：掌握图像平滑与图像的锐化的原理掌握图像平滑和锐化的应用所需实验环境：Matlab实验内容及过程：对影像添加高斯噪声和椒盐噪声；选择不同尺寸的滤波器(中值和均值)对含有椒盐噪声和高斯噪声的图像进行处理，根据结果分析不同窗口对噪声图像处理的影响，并筛选出最佳窗口对遥感影像进行锐化处理，选择最佳锐化滤波器，并进行锐化图像的输出。读取文件16位转8位input='C:\Users\lc148\Desktop\data\新建文件夹\ronhe.tif';[in_data,geo]=geotiffread(input);info=geotiffinfo(input);[m,n,band]=size(in_data);%16转8data=mat2gray(in_data);data=im2uint8(data);%单波段统计特征data_A=data(:,:,1);%添加高斯噪声gauss_A=imnoise(data_A,'gaussian',0,0.01);figure;imshow(gauss_A);%添加椒盐噪声salt_A=imnoise(data_A,'salt&pepper',0.05);figure;imshow(salt_A);如下依次是原始单波段影像，高斯噪声图像，椒盐噪声不同尺度的窗口有3*35*57*7，根据最佳显示效果选择最佳尺寸对于高斯噪声h_3=fspecial('average');h_5=fspecial('average',5);h_7=fspecial('average',7);A=imfilter(gauss_A,h_3,'conv','replicate');figure;imshow(A);B=imfilter(gauss_A,h_5,'conv','replicate');figure;imshow(B);C=imfilter(gauss_A,h_7,'conv','replicate');figure;imshow(C);由此可知3*3尺寸为最佳。对于椒盐噪声D=imfilter(salt_A,h_3,'conv','replicate');figure;imshow(D);E=imfilter(salt_A,h_5,'conv','replicate');figure;imshow(E);F=imfilter(salt_A,h_7,'conv','replicate');figure;imshow(F);由此可知5*5效果最佳中值滤波处理椒盐噪声效果极佳G=medfilt2(salt_A,[33]);figure;imshow(G);%拉普拉斯算子h_lap=fspecial('laplacian',0.999);b1_lap=imfilter(data_A,h_lap,'conv','replicate');figure;imshow(b1_lap);%高斯拉普拉斯算子h_log=fspecial('log',5,0.5);b1_log=imfilter(data_A,h_log,'conv','replicate');figure;imshow(b1_log);%锐化图像输出b1_LAP=data_A-b1_lap;figure;imshow(b1_LAP);b1_LOG=data_A-b1_log;figure;imshow(b1_LOG);实验总结、收获及体会：1利用MATLAB自带函数对影像添加高斯噪声和椒盐噪声。2不同尺寸的滤波器对不同噪声的图像进行处理有不同的校正效果，依据视觉感受以及分析不同窗口对噪声图像处理的影响选择最佳尺寸窗口。3对影像进行锐化处理，选择最佳锐化滤波器。4以上都是为了满足人们所需得到我们想要的，去除不需要