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图像处理实验报告

一、实验目的：

1、通过实验观察，了解滤波器去除噪声的原理及方法，掌握图像增强方法；

2、掌握如何运用Matlab编写一个图像增强程序并运行。

二、实验内容：

1、选图像Blood、噪声类型Salt & Pepper、滤波器类型Median、邻域3x3，比较原始图像、受噪声污染图像、滤波后图像：

观察可见，原始图像最为清晰，受到噪声污染的图像十分模糊，很难表达出图像的原始信息，但是通过滤波后的图像虽然不及原始图像清晰，却可以完全表达出原始图像的信息，可见滤波实现了良好的效果。

2、改变参数重复实验，通过观察，思考何种滤波器对抑制何种类型噪声更有效，邻域大小对抑制噪声效果及图像模糊程度的影响：

比较不同尺寸的滤波器：

通过本人观察，邻域越大，经滤波后的图像越模糊；从截图可见，邻域为3-by-3、5-by-5、7-by-7的同一类型滤波器对同一类型噪声污染程度相同的图片，进行滤波后，清晰度依次降低；可见，欲提高滤波效果，需要选择较小邻域。

2）比较不同类型的滤波器对椒盐噪声的不同结果：

通过观察，Median滤波器对椒盐噪声的滤除效果最好，Adaptive及A 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 晰地表达更多的信息。

2）去噪声：（ 先添加噪声salt & pepper）:

I=imread('pout.tif');

imshow(I)

J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);

figure,imshow(J) 这样得到的原图I如下：

添加噪声后的J图：

然后，用均值滤波对有噪声的图像进行滤波：

K=filter2(fspecial('average',3),J)/255;

figure,imshow(K)

得到K图：

可见，均值滤波效果不是很好；现在尝试

利用中值滤波：

L=medfilt2(J,[3,3]);

figure,imshow(L)

得到图像L：

可见，中值滤波对于“salt & pepper”噪声

的滤除效果比较好，得到了较为清晰的图像。

三、个人小结

1、通过本次实验，观察了Median、Averaging和Adaptive型滤波器对各种噪声的滤波效果图像，让本人对于图像处理的图像增强部分（尤其是滤波）有了更为深刻的认识；

2、在实验中，本人进一步学习了图像增强的原理及Matlab进行图像增强（尤其是滤除噪声）的编程方法，感受到了Matlab编程的人性化特点，这些都提升了本人对于图像处理的兴趣，让我学到了很多知识。

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