中值濾波及均值濾波

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1、《數(shù)字圖像處理》實(shí)驗(yàn)報(bào)告（三）學(xué)號：_______姓名：_______專業(yè)：__機(jī)械設(shè)計(jì)制造及其自動化課序號：__________計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院《數(shù)字圖像處理》實(shí)驗(yàn)報(bào)告（三）實(shí)驗(yàn)3中值濾波一、實(shí)驗(yàn)學(xué)時：2學(xué)時+2課外學(xué)時（本部分占實(shí)驗(yàn)成績的25%）二、實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?、理解中值濾波（圖像平滑處理）的原理及步驟；2、編程實(shí)現(xiàn)灰度圖像的中值濾波。三、必須學(xué)習(xí)和掌握的知識點(diǎn)：空域中值濾波是一種有效且便捷的圖像平滑方法，常用于處理有獨(dú)立噪聲點(diǎn)的圖像，效果也非常好，在對圖像的平滑處理中常用到。要求掌握該算法并能夠編程實(shí)現(xiàn)之。四、實(shí)驗(yàn)題目：編程實(shí)現(xiàn)灰度圖像的中值濾波平滑處理。

2、濾波模板的大小自定（可為3×3、5×5、7×7、15×15等）。實(shí)驗(yàn)圖像可從提供的實(shí)驗(yàn)圖像集中的噪聲圖像中選取。五、思考題：（選做，有加分）編程實(shí)現(xiàn)灰度圖像的均值濾波平滑處理；也可嘗試實(shí)現(xiàn)灰度圖像的銳化處理，包括Sobel、Prewitt、Roberts、Laplace等。六、實(shí)驗(yàn)報(bào)告：請按照要求完成下面報(bào)告內(nèi)容并提交源程序、可執(zhí)行程序文件和實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖像。-12-《數(shù)字圖像處理》實(shí)驗(yàn)報(bào)告（三）1、請?jiān)敿?xì)描述本實(shí)驗(yàn)的原理：1.中值濾波的原理：中值濾波法是一種非線性平滑技術(shù)，它將每一像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為該點(diǎn)某鄰域窗口內(nèi)的所有像素點(diǎn)灰度值的中值.中值濾波是基于排序統(tǒng)計(jì)理論

3、的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術(shù)，中值濾波的基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個鄰域中各點(diǎn)值的中值代替，讓周圍的像素值接近的真實(shí)值，從而消除孤立的噪聲點(diǎn)。方法是用某種結(jié)構(gòu)的二維滑動模板，將板內(nèi)像素按照像素值的大小進(jìn)行排序，生成單調(diào)上升（或下降）的為二維數(shù)據(jù)序列。二維中值濾波輸出為g（x,y）=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)}，其中，f(x,y)，g(x,y)分別為原始圖像和處理后圖像。W為二維模板，通常為3*3，5*5區(qū)域，也可以是不同的的形狀，如線狀，圓形，十字形，圓環(huán)形等。對于一串連續(xù)輸入的信號（量化后是一組數(shù)據(jù)）。如下圖所

4、示，是輸入的原信號。中值濾波的原理為，重新計(jì)算每一個x的輸出值(y)，新的輸出值。相當(dāng)于y=new(x)，new的操作是，從在以x為中心，長度為2k的原信號中（區(qū)間為[x-k+1,x+k]），提取出這段區(qū)間內(nèi)中間的那個值，作為y=new(x)的結(jié)果。步驟閱讀-12-《數(shù)字圖像處理》實(shí)驗(yàn)報(bào)告（三）1.2?舉例來說，輸入：Y[1-10]:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10.取區(qū)間2k=4,所以k=2;執(zhí)行中值濾波K=中值濾波(Y)由x-k+1>=1，所以當(dāng)k=2時，x>=2濾波時：K[1]=Y[1]K[2]=(Y[1]、Y[2]、Y[3]、Y[4])的中間值，即為

5、2或3?2.3?matlab的中值濾波實(shí)現(xiàn)方式：調(diào)用函數(shù)：A=medfilt1(B,n)B為輸入信號，A為濾波后的信號，即結(jié)果。n為控制濾波區(qū)間的參數(shù)。具體定義如下：1、若n為基數(shù)，區(qū)間為[k-(n-1)/2,k+(n-1)/2],2、若n為偶數(shù),區(qū)間為[k-n/2,k+n/2+1],中值濾波表示用這個區(qū)間內(nèi)的中間值代替這一點(diǎn)的值。3.4?對于輸入信號（最開頭的圖），以下分別為設(shè)置區(qū)間n=8和n=16得到的濾波圖像。中值濾波可以過濾尖峰脈沖。目的在于我們對于濾波后的數(shù)據(jù)更感興趣。濾波后的數(shù)據(jù)保留的原圖像的變化趨勢，同時去除了尖峰脈沖對分析造成的影響。-12-《數(shù)字圖

6、像處理》實(shí)驗(yàn)報(bào)告（三）步驟閱讀步驟閱讀END-12-《數(shù)字圖像處理》實(shí)驗(yàn)報(bào)告（三）-12-《數(shù)字圖像處理》實(shí)驗(yàn)報(bào)告（三）2、請給出本實(shí)驗(yàn)的核心源碼（Matlab或C語言）：中值濾波>>I=imread('C:UserswhDesktopphotoRockies.bmp');>>subplot(2,2,1),imshow(I);title('原圖');%顯示原圖像>>J=imnoise(I,'salt&pepper',0.005);%加上椒鹽噪聲>>subplot(2,2,2),imshow(J);title('椒鹽噪聲圖');%顯示加上椒鹽的圖像>>H=m

7、edfilt2(J);%中值濾波>>subplot(2,2,3),imshow(H);title('處理后圖');%顯示中值濾波后的圖像均值濾波I=imread('C:UserswhDesktopphotoRockies.bmp');%讀入預(yù)處理圖像imshow(I)%顯示預(yù)處理圖像J=imnoise(I,'GAUSS',0.005);%加上高斯噪聲K1=filter2(fspecial('average',3),I)/255;%進(jìn)行3*3均值濾波K2=filter2(fspecial('average',5),I)/255;%進(jìn)行5*5均值濾波K3=