数字图像处理实验报告.docx
数字图像处理实验报告(1)
K = imsubtract(all_white_uint8,J);
subplot(2,2,3);imshow(K);
imwrite(K,'football_iverse.jpg');
实验数据
实验总结
指导教师意见
签名：年月日
（3）计算图像的有关统计参数。
①图像的大小
②图像的灰度平均值。
③协方差矩阵。
④图像的灰度标准差。
⑤图像的相关系数。
实验仪器
（1）微型计算机：Internet Pentium及更高。
（2）基于MATLAB计算机软件。
（3）典型的灰度、彩色图像文件。
实验步骤
（1）利用“读图像文件I/O”函数读入图像。
（2）利用“读图像文件I/O”的iminfo函数了解图像文件的基本信息。利用“像素和统计处理”函数计算读入图像的二维相关系数（corr2函数）、确定像素颜色值（impixel函数）、确定像素的平均值（mean2函数）、显示像素信息（pixval函数）、计算像素的标准偏移（std2函数）等。
I = imread('football.jpg');
subplot(2,2,1);imshow(I);
J = rgb2gray(I);
subplot(2,2,2);imshow(J);
Ave = mean2(J)
SD = std2(double(J))
s = size(J);
all_white = 255*ones(s(1), s(2));
（3）利用“几何操作”剪切图像、改变图像大小（imresiaze函数）、旋转图像（函数imrotate）等。
(完整word版)数字图像处理 实验报告(完整版)
数字图像处理实验一 MATLAB数字图像处理初步一、显示图像1．利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为lily.tif，存入一个数组中；2．利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息；3．利用imshow()函数来显示这幅图像；实验结果如下图：源代码：>>I=imread('lily.tif')>> whos I>> imshow(I)二、压缩图像4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息；5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,设为lily.jpg；语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q), q取0-100。
6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像，设为flily.bmp。
7．用imread()读入图像Sunset.jpg和Winter.jpg；8．用imfinfo()获取图像Sunset.jpg和Winter.jpg的大小；9．用figure,imshow()分别将Sunset.jpg和Winter.jpg显示出来，观察两幅图像的质量。
其中9的实验结果如下图：源代码：4~6(接上面两个) >>I=imread('lily.tif')>> imfinfo 'lily.tif'；>> imwrite(I,'lily.jpg','quality',20);>> imwrite(I,'lily.bmp');7~9 >>I=imread('Sunset.jpg');>>J=imread('Winter.jpg')>>imfinfo 'Sunset.jpg'>> imfinfo 'Winter.jpg'>>figure(1),imshow('Sunset.jpg')>>figure(2),imshow('Winter.jpg')三、二值化图像10．用im2bw将一幅灰度图像转化为二值图像，并且用imshow显示出来观察图像的特征。
数字图像处理实验报告Word版
《数字图像处理上机》实验报告班级:电信1101姓名:XXXXXX学号:0703110107数字图像处理上机实验1、实验目的了解matlab软件/语言，学会使用matlab的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）,使学生初步具备使用该软件处理图像信息的能力，并能够利用该软件完成本课程规定的其他实验和作业。
熟悉常用的图像文件格式与格式转换；熟悉图像矩阵的显示方法（灰度、索引、黑白、彩色）；熟悉图像矩阵的格式转换。
，学会使用MatLab对图像作滤波处理，使学生有机会掌握滤波算法，体会滤波效果。
了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合，培养处理实际图像的能力.2、实验要求学生应当基本掌握matlab的操作，掌握matlab图像处理工具箱中最常用的函数用法。
练习图像读写命令imread和imwrite并进行图像文件格式之间的转换。
学生应当完成对于给定图像+噪声，使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声，进行滤波处理；能够正确地评价处理的结果；能够从理论上作出合理的解释。
3、实验内容及步骤1、图像的显示与格式转换（1）学习matlab的基本操作；（2）使用imread函数读入图像；（3）使用figure函数创建窗口；（4）使用image或imshow函数显示图像；（5）使用colorbar函数在图像的右侧显示图像的亮度条。
2、图像的滤波(1) 考察平均滤波器对高斯噪声污染的图象去噪效果；(2) 考察中值滤波器对高斯噪声污染的图象去噪效果；(3) 考察平均滤波器对椒盐噪声污染的图象去噪效果；(4) 考察中值滤波器对椒盐噪声污染的图象去噪效果。
(5) 考察滤波器模板大小对平均滤波器滤波效果的影响；(6) 考察滤波器模板大小对中值滤波器滤波效果的影响；3、图像的频域变换在Matlab workspace中生成一幅大小为256×256像素的8位灰度图, 背景为黑色，中心有一个宽80像素高40像素的白色矩形。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告数字图像处理实验报告（一）实验目的1.理解数字图像处理的基本概念与原理。
2.掌握数字图像处理的基本方法。
3.掌握常用数字滤波器的性质和使用方法。
4.熟练应用数字图像处理软件进行图像处理。
实验器材计算机、MATLAB软件实验内容1.图像的读写与显示首先，我们需要在MATLAB中读入一幅图像，并进行显示。
% 导入图像文件I = imread('myimage.jpg');% 显示图像imshow(I);2.图像的分辨率与色彩空间转换数字图像处理中的一个重要概念是图像的分辨率，通常用像素数量表示。
图像的分辨率越高，代表着图像包含更多的像素，从而更具细节和清晰度。
在数字图像处理中，常常需要将一幅图像从一种色彩空间转换为另一种色彩空间。
RGB色彩空间是最常见的图像色彩空间之一，并且常常作为其他色彩空间的基础。
% 转换图像色彩空间J = rgb2gray(I);% 显示转换后的图像imshow(J);3.图像的增强与滤波图像的增强通常指的是对图像的对比度、亮度和清晰度等方面进行调整，以改善图像的质量和可读性。
数字图像处理中的滤波是一种常用的图像增强方法。
滤波器是一个能够对图像进行局部操作的矩阵，它能够提取或抑制特定的图像特征。
% 对图像进行平滑滤波K = imgaussfilt(J, 1);% 显示滤波后的图像imshow(K);4.数字图像处理在实际应用中的例子数字图像处理在很多实际应用中被广泛应用。
这些应用包括医疗成像、计算机视觉、人脸识别、安防监控等。
下面是数字图像处理在人脸识别应用中的一个简单例子。
% 导入图像文件I = imread('face.jpg');% 进行人脸检测faceDetector = vision.CascadeObjectDetector;bbox = step(faceDetector, I);% 在图像上标记人脸位置IFaces = insertObjectAnnotation(I, 'rectangle', bbox, 'Face');imshow(IFaces);实验结论通过本次实验，我已经能够理解数字图像处理的基本概念与原理，掌握数字图像处理的基本方法，熟练应用数字图像处理软件进行图像处理。
数字图像处理实验报告(图像灰度变换处理)
数字图像处理实验报告班级：姓名：学号：数字图像处理实验报告一．实验名称：图像灰度变换二．实验目的：1 学会使用Matlab；2 学会用Matlab软件对图像灰度进行变换，感受各种不同的灰度变换方法对最终图像效果的影响。
三．实验原理：Matlab中经常使用的一些图像处理函数：读取图像：img=imread('filename'); //支持TIFF,JPEG,GIF,BMP,PNG,XWD等文件格式。
显示图像：imshow(img,G); //G表示显示该图像的灰度级数，如省略则默认为256。
保存图片：imwrite(img,'filename'); //不支持GIF格式，其他与imread相同。
亮度变换：imadjust(img,[low_in,high_in],[low_out,high_out]); //将low_in至high_in之间的值映射到low_out至high_out之间，low_in 以下及high_in以上归零。
绘制直方图：imhist(img);直方图均衡化：histeq(img,newlevel); //newlevel表示输出图像指定的灰度级数。
像平滑与锐化（空间滤波）：w=fspecial('type',parameters);imfilter(img,w); //这两个函数结合将变得十分强大，可以实现photoshop里的任意滤镜。
图像复原：deconvlucy(img,PSF); //可用于图像降噪、去模糊等处理。
四.实验步骤：1．获取实验用图像：Fig3.10(b).jpg. 使用imread函数将图像读入Matlab。
2．产生灰度变换函数T1，使得：0.3r r < 0.35s = 0.105+2.6333(r–0.35) 0.35 ≤ r ≤ 0.65 1+0.3(r–1) r > 0.65用T1对原图像Fig3.10(b).jpg进行处理，打印处理后的新图像。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告数字图像处理实验报告1一. 实验内容:主要是图像的几何变换的编程实现,具体包括图像的读取、改写,图像平移,图像的镜像,图像的转置,比例缩放,旋转变换等.具体要求如下:1.编程实现图像平移，要求平移后的图像大小不变;2.编程实现图像的镜像;3.编程实现图像的转置;4.编程实现图像的比例缩放，要求分别用双线性插值和最近邻插值两种方法来实现，并比较两种方法的缩放效果;5.编程实现以任意角度对图像进行旋转变换，要求分别用双线性插值和最近邻插值两种方法来实现，并比较两种方法的旋转效果.二.实验目的和意义:本实验的目的是使学生熟悉并掌握图像处理编程环境,掌握图像平移、镜像、转置和旋转等几何变换的方法，并能通过程序设计实现图像文件的读、写操作，及图像平移、镜像、转置和旋转等几何变换的程序实现.三.实验原理与主要框架:3.1 实验所用编程环境:Visual C++(简称VC)是微软公司提供的基于C/C++的应用程序集成开发工具.VC拥有丰富的功能和大量的扩展库，使用它能有效的创建高性能的Windows应用程序和Web应用程序.VC除了提供高效的C/C++编译器外，还提供了大量的可重用类和组件，包括著名的微软基础类库(MFC)和活动模板类库(ATL)，因此它是软件开发人员不可多得的开发工具.VC丰富的功能和大量的扩展库，类的重用特性以及它对函数库、DLL库的支持能使程序更好的模块化，并且通过向导程序大大简化了库资源的使用和应用程序的开发，正由于VC具有明显的优势，因而我选择了它来作为数字图像几何变换的开发工具.在本程序的开发过程中，VC的核心知识、消息映射机制、对话框控件编程等都得到了生动的体现和灵活的应用.3.2 实验处理的对象:256色的BMP(BIT MAP )格式图像BMP(BIT MAP )位图的文件结构:具体组成图: BITMAPFILEHEADER位图文件头(只用于BMP文件) bfType=”BM” bfSize bfReserved1bfReserved2bfOffBitsbiSizebiWidthbiHeightbiPlanesbiBitCountbiCompressionbiSizeImagebiXPelsPerMeterbiYPelsPerMeterbiClrUsedbiClrImportant单色DIB有2个表项16色DIB有16个表项或更少256色DIB有256个表项或更少真彩色DIB没有调色板每个表项长度为4字节(32位)像素按照每行每列的顺序排列每一行的字节数必须是4的整数倍BITMAPINFOHEADER 位图信息头 Palette 调色板 DIB Pixels DIB图像数据1. BMP文件组成BMP文件由文件头、位图信息头、颜色信息和图形数据四部分组成.2. BMP文件头BMP文件头数据结构含有BMP文件的类型(必须为BMP)、文件大小(以字节为单位)、位图文件保留字(必须为0)和位图起始位置(以相对于位图文件头的偏移量表示)等信息.3. 位图信息头BMP位图信息头数据用于说明位图的尺寸(宽度,高度等都是以像素为单位,大小以字节为单位, 水平和垂直分辨率以每米像素数为单位) ,目标设备的级别，每个像素所需的位数, 位图压缩类型(必须是 0)等信息.4. 颜色表颜色表用于说明位图中的颜色，它有若干个表项，每一个表项是一个RGBQUAD类型的结构，定义一种颜色.具体包含蓝色、红色、绿色的亮度(值范围为0-255)位图信息头和颜色表组成位图信息5. 位图数据位图数据记录了位图的每一个像素值，记录顺序是在扫描行内是从左到右,扫描行之间是从下到上.Windows规定一个扫描行所占的字节数必须是4的倍数(即以long为单位),不足的以0填充.3.3 BMP(BIT MAP )位图的显示:①一般显示方法:1. 申请内存空间用于存放位图文件2. 位图文件读入所申请内存空间中3. 在函数中用创建显示用位图, 用函数创建兼容DC,用函数选择显示删除位图但以上方法的缺点是: 1)显示速度慢; 2) 内存占用大; 3) 位图在缩小显示时图形失真大,(可通过安装字体平滑软件来解决); 4) 在低颜色位数的设备上(如256显示模式)显示高颜色位数的图形(如真彩色)图形失真严重.②BMP位图缩放显示 :用视频函数来显示位图，内存占用少，速度快，而且还可以对图形进行淡化(Dithering )处理.淡化处理是一种图形算法，可以用来在一个支持比图像所用颜色要少的设备上显示彩色图像.BMP位图显示方法如下:1. 打开视频函数，一般放在在构造函数中2. 申请内存空间用于存放位图文件3. 位图文件读入所申请内存空间中4. 在函数中显示位图5. 关闭视频函数 ,一般放在在析构函数中以上方法的优点是: 1)显示速度快; 2) 内存占用少; 3) 缩放显示时图形失真小,4) 在低颜色位数的设备上显示高颜色位数的图形图形时失真小; 5) 通过直接处理位图数据，可以制作简单动画.3.4 程序中用到的访问函数Windows支持一些重要的DIB访问函数，但是这些函数都还没有被封装到MFC中，这些函数主要有：1. SetDIBitsToDevice函数：该函数可以直接在显示器或打印机上显示DIB. 在显示时不进行缩放处理.2. StretchDIBits函数：该函数可以缩放显示DIB于显示器和打印机上.3. GetDIBits函数：还函数利用申请到的内存，由GDI位图来构造DIB.通过该函数，可以对DIB的格式进行控制，可以指定每个像素颜色的位数，而且可以指定是否进行压缩.4. CreateDIBitmap函数：利用该函数可以从DIB出发来创建GDI 位图.5. CreateDIBSection函数：该函数能创建一种特殊的DIB，称为DIB项，然后返回一个GDI位图句柄.6. LoadImage函数：该函数可以直接从磁盘文件中读入一个位图，并返回一个DIB句柄.7. DrawDibDraw函数：Windows提供了窗口视频(VFW)组件，Visual C++支持该组件.VFW中的DrawDibDraw函数是一个可以替代StretchDIBits 的函数.它的最主要的优点是可以使用抖动颜色，并且提高显示DIB的速度，缺点是必须将VFW代码连接到进程中.3.5 图像的几何变换图像的几何变换，通常包括图像的平移、图像的镜像变换、图像的转置、图像的缩放和图像的旋转等.数字图像处理实验报告2一、实验的目的和意义实验目的：本实验内容旨在让学生通过用VC等高级语言编写数字图像处理的一些基本算法程序，来巩固和掌握图像处理技术的基本技能，提高实际动手能力，并通过实际编程了解图像处理软件的实现的基本原理。
哈工大数字图像处理实验报告（共10篇）
哈工大数字图像处理实验报告(共10篇) 数字图像处理实验报告实验报告书实验类别数字图像处理学院信息工程学院专业通信工程班级通信1005班姓名叶伟超指导教师聂明新2013 年 6 月 3 日篇二：数字图像处理实验报告(全部)数字图像处理实验指导书125 200912512 班级：学号：姓名：田坤专业：电子信息科学与技术实验一数字图像的运算一．实验目的1．熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用；2．理解和掌握直方图原理和方法；二．实验设备：1.PC机一台；2.软件matlab。
三．程序设计在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用直方图函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。
I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(1,2,1),imshow(I)%输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题四．实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境；2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。
书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像，如:cameraman图像；再调用相应的直方图函数，设置参数；最后输出处理后的图像；3．浏览源程序并理解含义；4．运行，观察显示结果；5．结束运行，退出；五．实验结果：观察图像matlab环境下的直方图分布。
(a)原始图像(b)原始图像直方图六．实验报告要求1、给出实验原理过程及实现代码：I=imread('coins.png');%读取图像subplot(1,2,1),imshow(I)%输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题2、输入一幅灰度图像，给出其灰度直方图结果，并进行灰度直方图分布原理分析。
数字图像处理 实验报告完整版
数字图像处理实验一MATＬAＢ数字图像处理初步一、显示图像１.利用iｍread( )函数读取一幅图像，假设其名为lily.tｉf,存入一个数组中；２．利用wｈos 命令提取该读入图像ｆlower．tif的基本信息;3。
利用ｉmshow（）函数来显示这幅图像；实验结果如下图：源代码：＞＞I=iｍread(’ｌｉlｙ.tif’)〉〉 wｈoｓ I>＞ imshow（I)二、压缩图像4.利用ｉmｆinｆo函数来获取图像文件的压缩,颜色等等其他的详细信息；5.利用imwrｉte（）函数来压缩这幅图象,将其保存为一幅压缩了像素的ｊpｇ文件，设为l ｉly。
ｊpg；语法:imwｒiｔe（原图像,新图像,‘ｑuality’，q), ｑ取0－１0０.6.同样利用iｍwrｉte(）函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像，设为fliｌy。
bmp。
７.用iｍreａｄ（）读入图像Sｕｎset。
jｐg和Winter．jpg；8．用iｍfｉnfo(）获取图像Suｎｓｅt。
jpg和Ｗinｔer。
jpg的大小；９．用figure，imｓｈoｗ（）分别将Sunsｅｔ。
jpg和Winｔer.jｐg显示出来，观察两幅图像的质量。
其中9的实验结果如下图：源代码:4~6（接上面两个) >>I=iｍread(＇liｌｙ.tif')〉〉 iｍｆinfo 'lily.ｔif＇;〉〉 imｗｒｉte(I,＇lily。
jpg','ｑualitｙ'，20）;>〉iｍwrite(I，’lily．ｂmｐ'）；7~9 >>I=imreａｄ（'Ｓunset.jpｇ＇);＞〉J=imread（’Wｉnteｒ.ｊpg＇）>〉imｆinfo ＇Suｎseｔ．jpg’>> imfinfo 'Winｔer.jpg’>＞figure(1）,imsｈow('Sunset.ｊｐg’）〉＞fｉｇｕre(2），imshow（’Wｉｎter.jpｇ'）三、二值化图像10．用ｉm2bw将一幅灰度图像转化为二值图像，并且用iｍｓｈｏw显示出来观察图像的特征。
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谢谢观赏数字图像处理试验报告实验二：数字图像的空间滤波和频域滤波姓名：XX学号：2XXXXXXX 实验日期：2017 年4 月26 日1.实验目的1. 掌握图像滤波的基本定义及目的。
2. 理解空间域滤波的基本原理及方法。
3. 掌握进行图像的空域滤波的方法。
4. 掌握傅立叶变换及逆变换的基本原理方法。
5. 理解频域滤波的基本原理及方法。
6. 掌握进行图像的频域滤波的方法。
2.实验内容与要求1. 平滑空间滤波：1) 读出一幅图像，给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图显示在同一图像窗口中。
2) 对加入噪声图像选用不同的平滑（低通）模板做运算，对比不同模板所形成的效果，要求在同一窗口中显示。
3) 使用函数 imfilter 时，分别采用不同的填充方法（或边界选项，如零填充、’replicate’、’symmetric’、’circular’）进行低通滤波，显示处理后的图像。
4) 运用 for 循环，将加有椒盐噪声的图像进行 10 次，20 次均值滤波，查看其特点, 显示均值处理后的图像（提示:利用fspecial 函数的’average’类型生成均值滤波器）。
5) 对加入椒盐噪声的图像分别采用均值滤波法，和中值滤波法对有噪声的图像做处理，要求在同一窗口中显示结果。
6) 自己设计平滑空间滤波器，并将其对噪声图像进行处理，显示处理后的图像。
2. 锐化空间滤波1) 读出一幅图像，采用3×3 的拉普拉斯算子 w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1, 1, 1]对其进行滤波。
2) 编写函数w = genlaplacian(n)，自动产生任一奇数尺寸n 的拉普拉斯算子，如5×5的拉普拉斯算子w = [ 1 1 1 1 11 1 1 1 11 1 -24 1 11 1 1 1 11 1 1 1 1]3) 分别采用5×5，9×9，15×15和25×25大小的拉普拉斯算子对blurry_moon.tif进行锐化滤波，并利用式g(x, y) ?f (x, y) ??2 f (x, y) 完成图像的锐化增强，观察其有何不同，要求在同一窗口中显示。
4) 采用不同的梯度算子对该幅图像进行锐化滤波，并比较其效果。
5) 自己设计锐化空间滤波器，并将其对噪声图像进行处理，显示处理后的图像；3. 傅立叶变换1) 读出一幅图像，对其进行快速傅立叶变换，分别显示其幅度图像和相位图像。
仅对相位部分进行傅立叶反变换后查看结果图像。
2) 仅对幅度部分进行傅立叶反变换后查看结果图像。
3) 将图像的傅立叶变换F 置为其共轭后进行反变换，比较新生成图像与原始图像的差异。
4. 平滑频域滤波1) 设计理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器和高斯低通滤波器，截至频率自选，分别给出各种滤波器的透视图。
2) 读出一幅图像，分别采用理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器和高斯低通滤波器对其进行滤波（截至频率自选），再做反变换，观察不同的截止频率下采用不同低通滤波器得到的图像与原图像的区别，特别注意振铃效应。
(提示:1)在频率域滤波同样要注意到填充问题；2）注意到(-1);)5. 锐化频域滤波1) 设计理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器和高斯高通滤波器，截至频率自选，分别给出各种滤波器的透视图。
2) 读出一幅图像，分别采用理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器和高斯高通滤波器对其进行滤波（截至频率自选），再做反变换，观察不同的截止频率下采用不同高通滤波器得到的图像与原图像的区别。
3.实验具体实现1. 平滑空间滤波：（1）.读出一幅图像，给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图显示在同一图像窗口中。
img=imread('lena.png')figure,subplot(1,3,1); imshow(img);title('原始图像'); img2=imnoise(img,'salt &pepper',0.02); subplot(1,3,2);imshow(img2); title('椒盐噪声图像');img3=imnoise(img,'gaussian',0.02);subplot(1,3,3),imshow(img3);title('高斯噪声图像');（2）.对加入噪声图像选用不同的平滑（低通）模板做运算，对比不同模板所形成的效果，要求在同一窗口中显示。
平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。
它的目的有两个，一是模糊，二是消除噪声。
将空间域低通滤波按线性和非线性特点有：线性、非线性平滑滤波器，线性平滑滤波器包括均值滤波器，非线性的平滑滤波器有最大值滤波器，中值滤波器，最小值滤波器。
代码如下：img=imread('lena.png') img=rgb2gray(img);figure,subplot(1,3,1);imshow(img);title('原始图像');img2=imnoise(img,'salt & pepper',0.02);subplot(1,3,2);imshow(img2);title('椒盐噪声图像');img3=imnoise(img,'gaussian',0.02);subplot(1,3,3),imshow(img3); title('高斯噪声图像');%对椒盐噪声图像进行滤波处理h=fspecial('average',3);I1=filter2(h,img2)/255;I2=medfilt2(img2,[3 3]);figure,subplot(2,2,1),imshow(img),title('原图像');subplot(2,2,2),imshow(img2),title('椒盐噪声图');subplot(2,2,3),imshow(I1),title('3*3 均值滤波图');subplot(2,2,4),imshow(I2),title('3*3 中值滤波图');%对高斯噪声图像进行滤波处理G1=filter2(h,img3)/255;G2=medfilt2(img3,[3 3]);figure,subplot(2,2,1),imshow(img),title('原图像');subplot(2,2,2),imshow(img3),title('高斯噪声图');subplot(2,2,3),imshow(G1),title('3*3 均值滤波图');subplot(2,2,4),imshow(G2),title('3*3 中值滤波图');(3). 使用函数imfilter 时，分别采用不同的填充方法（或边界选项，如零填充、’replicate’、’symmetric’、’c ircular’）进行低通滤波，显示处理后的图像。
g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options)，其中，f 为输入图像，w 为滤波掩模，g 为滤波后图像。
h=fspecial('motion',50,45); %创建一个运动模糊滤波器filteredimg=imfilter(img,h);boundaryReplicate=imfilter(img,h,'replicate');boundary0=imfilter(img,h,0);boundarysymmetric=imfilter(img,h,'symmetric');boundarycircular=imfilter(img,h,'circular');figure,subplot(3,2,1),imshow(img),title('Original Image');subplot(3,2,2),imshow(filteredimg),title('Motion Blurred Image');subplot(3,2,3),imshow(boundaryReplicate),title('Replicate');subplot(3,2,4),imshow(boundary0),title('0-Padding');subplot(3,2,5),imshow(boundarysymmetric),title('symmetric');subplot(3,2,6),imshow(boundarycircular),title('circular');实验结果如下：（4）.运用for 循环，将加有椒盐噪声的图像进行10 次，20 次均值滤波，查看其特点,显示均值处理后的图像（提示:利用fspecial 函数的’ave rage’类型生成均值滤波器）。
代码如下：h=fspecial('average');for i=1:10J1=imfilter(img2,h);endfor j=1:20J2=imfilter(img2,h);endfigure,subplot(1,3,1),imshow(img2),title('salt & pepper Noise');subplot(1,3,2),imshow(J1),title('10 Average Filtering');subplot(1,3,3),imshow(J2),title('20 Average Filtering');实验结果:（5）.对加入椒盐噪声的图像分别采用均值滤波法，和中值滤波法对有噪声的图像做处理，要求在同一窗口中显示结果。
代码如下：h1=fspecial('average');J=imfilter(img2,h1);J2=medfilt2(img2);figure,subplot(1,3,1),imshow(img2),title('salt & pepper Noise');subplot(1,3,2),imshow(J),title('Averaging Filtering');subplot(1,3,3),imshow(J2),title('Median Filtering');实验结果为：（6）.自己设计平滑空间滤波器，并将其对噪声图像进行处理，显示处理后的图像。