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中南大学
数字图像处理实验 实验名称：空间滤波和频域滤波
班级：电子信息0802班
姓名：李哲 学号：0909080609 实验日期：2010年12月22日
目录
一，实验目的„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„3 二，给图像添加噪声„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„4 三，对被噪声污染的图像进行中值滤波和均值滤波„„„„„„„5 四，对图像进行空间域的锐化„„„„„„„„„„„„„„„„6 五，MATLAB以外函数空间滤波和图像锐化„„„„„„„„„„7 六，自带函数傅立叶变换和反变换„„„„„„„„„„„„„„8 七，低通滤波器程序„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„9 八，心得体会 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„10 九，参考文献 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„10
一、实验目的 1，空间滤波：
图像平滑主要目的是减少噪声。噪声有很多种类，不同的噪声有不同的抑制措施。本实验要求用平滑线性滤波和中值滤波2种最典型、最常用的处理算法进行程序设计，学习如何对已被噪声污染的图像进行“净化”。通过平滑处理，对结果图像加以比较，得出自己的实验结论。学习如何用锐化处理技术来加强图像的目标边界和图像细节，对图像进行梯度算子、拉普拉斯算子，使图像的某些特征（如边缘、轮廓等）得以进一步的增强及突出。本实验锐化处理主要在空间域中进行 2，频域滤波：
掌握傅里叶变换的基本性质； 掌握傅里叶正变换和反变换； 通过实验了解二维频谱的分布特点； 掌握怎样利用傅立叶变换进行频域滤波
利用MATLAB程序数字图像的傅立叶变换并且进行频域滤波
二，给图像添加椒盐噪声或者高斯噪声： 原理：利用MATLAB自带函数添加噪声 程序代码：A=imread('onion.png');I=rgb2gray(A);imshow(I);J = imnoise(I,'salt & pepper',0.05);figure,imshow(J),title('椒盐噪声');%添加椒盐噪声 K = imnoise(I,'gauian',0,0.03);
figure,imshow(K),title('高斯噪声');%添加高斯噪声
三，对被噪声污染的图像进行中值滤波和均值滤波： 原理：自带函数进行中值滤波和均值滤波 源程序：A=imread('onion.png');I=rgb2gray(A);J = imnoise(I,'salt & pepper',0.05);k2=medfilt2(J,[5 5]);k3=medfilt2(J,[7 7]);imshow(J),title('原图');figure,imshow(k2),title('中值滤波5*5模板');figure,imshow(k3),title('中值滤波7*7模板');
四，对图像进行空间域的锐化： 原理：自带函数进行空间锐化。源程序：I=imread('coins.png');subplot(121),imshow(I),title('原图像');H=fspecial('sobel');I2=filter2(H ,I);subplot(122),imshow(I2),title('sobel算子锐化图像');
五，MATLAB以外函数空间滤波和图像锐化：
源程序：I = imread('eight.tif');J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02);K = medfilt2(J);imshow(J);title('噪声干扰图像')figure, imshow(K);title('medfilt2滤波图像')X=J;a=2;b=2;k=floor(a*b/2)+1;[M,N]=size(X);uint8 Y=zeros(M,N);funBox=zeros(a,b);temp=zeros(a*b);
for i=1:M-a
for j=1:N-b
funBox=X(i:i+a,j:j+b);
temp=funBox(:);
tempSort=sort(temp);
Y(i,j)=tempSort(k);
end;end;figure, imshow(Y);title('滤波图像')
六，利用Matlab的图像处理工具箱中提供的函数实现图像的傅立叶变换和反变换： 源程序：
A=imread('onion.png');f=rgb2gray(A);subplot(131),imshow(f),title('原图');F=fft2(f);% 快速傅立叶变换
subplot(132),imshow(F),title('傅里叶变换')Fabs=abs(F);% 求幅频绝对值 Fc=fftshift(Fabs);% 中心移位 SFc=log(1+Fc);% 对数变换
iFc1=ifftshift(Fc);% 中心移位的逆变换，绝对值 iF2=ifft2(iFc1);% 快速傅立叶变换的逆变换
subplot(133),imshow(iF2),title('快速傅立叶变换的逆变换')
七，低通滤波器程序：
I=imread('testpat1.png');subplot(221),imshow(I);title('原始图像')J1=imnoise(I,'gauian',0.02);% 叠加高斯白噪声
subplot(222),imshow(J1);title('添加高斯白噪声的图像')f=double(J1);
% 数据类型转换 g=fft2(f);
% 傅立叶变换 g=fftshift(g);
[M,N]=size(g);nn=2;
% 二阶巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器 d0=50;
% 设置截止频率 m=fix(M/2);n=fix(N/2);for i=1:M for j=1:N
d=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);
h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn));% 计算低通滤波器传递函数
result(i,j)=h*g(i,j);end end result=ifftshift(result);J2=ifft2(result);J3=uint8(real(J2));subplot(223),imshow(J3);title('低通滤波后图像')
心得体会
1，进一步熟悉了Matlab软件、编程以及图像处理工具箱 2，学会利用自带函数对图像做简单的处理，例如：均值化等。3，熟练了一些基本函数的运用，例如fspecial，imfilter等。4，加深了对MATLAB编程的理解。
5，对于试验中的出现的一些问题，懂得怎样去处理。6，通过实际操作，增强了自己的动手能力，把理论用于实践。
参考文献：数字图像处理第二版
MATLAB教程
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