数字图像处理空域滤波
空域平滑滤波矩阵计算方法
空域平滑滤波矩阵计算方法1 空域平滑滤波矩阵基础在数字图像处理领域，空域平滑滤波是常用的一种滤波方法，它可以去除图像中的噪声，平滑图像轮廓，并且可以使图像更加清晰。
在此文章中，我们将会探究什么是空域平滑滤波矩阵计算方法。
2 空域平滑滤波原理空域平滑滤波的原理基于图像的局部像素值之间的平均值。
其目的在于使图像变得更加平滑，这样有助于减少图像中的噪声，同时使得图像的边缘线更加明显。
一种常见的空域平滑滤波方法是均值滤波，其使用的滤波器是一个方框，框中所有的像素点都会取平均值。
而矩阵则是带有权重参数，使得滤波器会根据像素离滤波器中心的距离来分配不同的权重进行滤波，这也正是该方法之所以比均值滤波方法更精细和更加适用于不同场景中的原因。
3 空域平滑滤波矩阵的计算方法对于一张图像I(x, y)，空域平滑滤波矩阵的计算方法如下：1. 定义滤波器的大小n×n，其中n是奇数。
2. 定义规范化参数k，其值为1除以滤波器中的所有值之和。
3. 对于每个像素(x, y)，将滤波器中心放在该点，对于滤波器中的每个点(i, j)，计算权重w(i, j)，并将其与I(x+i-[(n-1)/2],y+j-[(n-1)/2])值相乘后相加，最后乘以规范化参数k，得出滤波后的值。
这种方法虽然看起来比较繁琐，但是它的计算结果却很精细，可以很大程度地保留图像的细节。
4 空域平滑滤波矩阵的应用空域平滑滤波矩阵的应用范围非常广泛。
它可以用于医学影像处理、航空影像处理、人脸识别等多个领域，使图像更加清晰、减少噪声和模糊。
在人脸识别中，空域平滑滤波矩阵可以使角度变化较大的人脸图像更加清晰，并且能够取得更精确的识别结果。
在医学中，它可以减少影像中因为背景噪声引起的错误判别，并且可以使医生更加精确地诊断病情。
5 结论空域平滑滤波矩阵是一种非常常用的图像处理技术，可以有效减少图像中的噪声，并使图像更加清晰平滑。
它虽然涉及到一些复杂的计算方法，但是其应用非常广泛，在医学影像处理、航空影像处理、人脸识别等多个领域中都有着重要的作用。
实验三_数字图像处理空域滤波
实验三空域滤波一实验目的1了解空域滤波的方法。
2掌握几种模板的基本原理。
二实验条件PC微机一台和MATLAB软件。
三实验内容1使用函数fspecial( ) 生成几种特定的模板。
2使用函数imfilter( ) 配合模板对图象数据进行二维卷积。
3比较各种滤波器的效果。
四实验步骤空域滤波一般分为线性滤波和非线性滤波。
空域滤波器根据功能分为平滑滤波器和锐化滤波器。
1）平滑空间滤波：平滑的目的有两种：一是模糊，即在提取较大的目标前去除太小的细节或将目标内的小间断连接起来；另一种是消除噪声。
线性平滑（低通）滤波器：线性平滑空域滤波器的输出是包含在滤波掩膜邻域内像素的简单平均值。
线性平滑滤波器也称为均值滤波器，这种滤波器的所有系数都是正数，对3*3的模板来说，最简单的是取所有系数为1，为了保持输出图像仍然在原来图像的灰度值范围内，模板与像素邻域的乘积都要除以9。
a用h=fspecial(‘average’) 得到的h 为3×3的邻域平均模板，然后用h来对图象lenna.gif进行平滑处理。
>> x=imread('lenna.gif');h=fspecial('average');y=imfilter(x,h);imshow(x);title('原始图像');subplot(1,2,2);imshow(y);title('均值滤波后图像')实验结果如图：b 把模板大小依次改为7×7，9×9和11×11，观察其效果有什么不同？>>x=imread('lenna.gif');subplot(1,4,1);imshow(x);title('原始图像');h=fspecial('average',7);y=imfilter(x,h);subplot(1,4,2);imshow(y);title('模板大小7*7的图像');h1=fspecial('average',9);y1=imfilter(x,h1);subplot(1,4,3);imshow(y1);title('模板大小9*9的图像');h2=fspecial('average',11);y2=imfilter(x,h2);subplot(1,4,4);title('模板大小11*11的图像')比较效果：造成图像的模糊，n选取的越大，模糊越严重。
空域滤波和频域滤波的关系
空域滤波和频域滤波的关系空域滤波是指对图像的像素进行直接操作，通过改变像素的数值来达到滤波的目的。
常见的空域滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
这些方法主要是通过对像素周围的邻域进行计算，然后用计算结果替代中心像素的值，从而达到平滑图像、去噪或者增强图像细节等效果。
空域滤波是一种直观简单的滤波方法，易于理解和实现。
频域滤波则是将图像从空域转换到频域进行滤波处理。
频域滤波基于图像的频谱特性，通过对图像的频率分量进行调整来实现滤波效果。
频域滤波的基本原理是将图像进行傅里叶变换，将图像从空间域转换到频率域，然后在频率域对图像进行滤波处理，最后再将图像进行傅里叶反变换，将图像从频率域转换回空间域。
常见的频域滤波方法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波等。
频域滤波可以有效地去除图像中的噪声、增强图像的细节和边缘等。
空域滤波和频域滤波是两种不同的滤波方法，它们在滤波原理和实现方式上存在一定的差异。
空域滤波是直接对图像像素进行操作，易于理解和实现，但在处理复杂图像时会存在一定的局限性。
频域滤波则是将图像转换到频率域进行处理，可以更加灵活地调整图像的频率特性，适用于处理复杂图像和去除特定频率的噪声。
虽然空域滤波和频域滤波有着不同的原理和实现方式，但它们之间并不是相互独立的。
事实上，这两种滤波方法是可以相互转换和组合的。
在一些实际应用中，我们可以将频域滤波和空域滤波结合起来，通过先对图像进行傅里叶变换，然后在频率域对图像进行滤波处理，最后再将图像进行傅里叶反变换，将图像从频率域转换回空间域。
这种组合使用的方法可以充分发挥两种滤波方法的优势，既可以处理复杂图像，又能够简化计算和提高效率。
空域滤波和频域滤波是数字图像处理中常用的滤波方法。
空域滤波直接对图像像素进行操作，简单直观；频域滤波则是将图像转换到频率域进行处理，更加灵活精确。
虽然它们有着不同的原理和实现方式，但可以相互转换和组合使用，以提高图像处理的效果和质量。
简述空域处理方法和频域处理方法的区别
空域处理方法和频域处理方法是数字图像处理中常见的两种基本处理方法，它们在处理图像时有着不同的特点和适用范围。
下面将从原理、应用和效果等方面对两种处理方法进行简要介绍，并对它们的区别进行分析。
一、空域处理方法1. 原理：空域处理是直接对图像的像素进行操作，常见的空域处理包括图像增强、平滑、锐化、边缘检测等。
这些处理方法直接针对图像的原始像素进行操作，通过像素之间的关系来改变图像的外观和质量。
2. 应用：空域处理方法广泛应用于图像的预处理和后期处理中，能够有效改善图像的质量，增强图像的细节和对比度，以及减轻图像的噪声。
3. 效果：空域处理方法对图像的局部特征和细节有很好的保护和增强作用，能够有效地改善图像的视觉效果，提升图像的清晰度和质量。
二、频域处理方法1. 原理：频域处理是通过对图像的频率分量进行操作，常见的频域处理包括傅立叶变换、滤波、频域增强等。
这些处理方法将图像从空间域转换到频率域进行处理，再通过逆变换得到处理后的图像。
2. 应用：频域处理方法常用于图像的信号处理、模糊去除、图像压缩等方面，能够有效处理图像中的周期性信息和干扰信号。
3. 效果：频域处理方法能够在频率域对图像进行精细化处理，提高图像的清晰度和对比度，对于一些特定的图像处理任务有着独特的优势。
三、空域处理方法和频域处理方法的区别1. 原理不同：空域处理方法直接对图像像素进行操作，而频域处理方法是通过对图像进行频率分析和变换来实现图像的处理。
2. 应用范围不同：空域处理方法适用于对图像的局部特征和细节进行处理，而频域处理方法适用于信号处理和频率信息的分析。
3. 效果特点不同：空域处理方法能更好地保护和增强图像的细节和对比度，频域处理方法能更好地处理图像中的周期性信息和干扰信号。
空域处理方法和频域处理方法是数字图像处理中常用的两种处理方法，它们在原理、应用和效果等方面有着不同的特点和适用范围。
在实际应用中，可以根据图像的特点和处理需求选择合适的方法，以获得更好的处理效果。
《数字图像处理(实验部分)》实验5_空域滤波.
《数字图像处理（实验部分）》教案实验五：空域滤波1．实验目的1．掌握MATLAB 的基本操作。
2．了解数字图像处理在MATLAB中的基本处理过程。
3．学习空域滤波的原理，观察算法处理结果2．实验设备2．1．PC 兼容机一台；操作系统为WindowsWindowsXP。
2．2．数字图像处理开发环境：MATLAB软件3．实验原理中值滤波：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波空域滤波4．实验步骤.1 打开MA TLAB开发环境.2点击MA TLAB窗口上File菜单，选择New-〉M—File，在弹出的Edit编辑器内输入如下程序：clear;close all;I0=imread('abao.bmp');I0=rgb2gray(I0);I=imnoise(I0,'salt & pepper',0.02); % 叠加密度为0.02的椒盐噪声。
I_Filter1=medfilt2(I,[3 3]); %窗口大小为3×3的中值滤波I2=I;I3=I;x=[1 1 1;1 1 1;1 1 1];%3x3平滑模板y=[-1 -2 -1;0 0 0;1 2 1];%3x3锐化模板h=y;[n m]=size(I);for i=2:1:n-1for j=2:1:m-1sumx=0;sumy=0;for p=1:1:3for q=1:1:3h(p,q)=(1/9)*(I(i+(p-2),j+(q-2))); sumx=sumx+h(p,q)*x(p,q);%平滑h(p,q)=(1/4)*(I(i+(p-2),j+(q-2))); sumy=sumy+h(p,q)*y(p,q);%锐化endendI2(i,j)=sumx;if sumy<1I3(i,j)=255-sumy;%去除灰度为0的黑色背景elseI3(i,j)=sumy;endendendI4=I;z=[1 1 1 1 1 1 1;1 1 1 1 1 1 1;1 1 1 1 1 1 1;1 1 1 1 1 1 1;1 1 1 1 1 1 1;1 1 1 1 1 1 1;1 1 1 1 1 1 1];%7x7平滑模板k=z;[n m]=size(I);for i=4:1:n-3for j=4:1:m-3sumz=0;for p=1:1:7for q=1:1:7k(p,q)=(1/49)*(I(i+(p-4),j+(q-4))); sumz=sumz+k(p,q)*z(p,q);endendI4(i,j)=sumz;endendfigure(1);subplot(2,3,1),imshow(I0);title('原始图');subplot(2,3,2),imshow(I);title('加噪声图');subplot(2,3,3),imshow(I_Filter1);title('MATLAB自带3x3中值滤波图');subplot(2,3,4),imshow(I2);title('3x3平滑图');subplot(2,3,5),imshow(I3);title('3x3锐化图');subplot(2,3,6),imshow(I4);title('7x7平滑图');.3将该程序保存，并点击工具栏中Run按钮，程序会自动运行，并显示出结果。
数字图像处理03_灰度变换及空间滤波
2020年5月28日
数字图像处理
13
频率域方法
在图像的某种变换域内，对图像的变换值进行处理。如， 先对图像进行二维傅立叶变换，再对图像的频谱进行某 种修正（滤波），最后将修正后的变换值逆变换到空间 域，从而获得增强后的图像。
2020年5月28日
数字图像处理
6
图像增强的主要方法
图像增强的处理方法
空间域方法:直接以图像中的像素操作为基础。
灰度变换（强度映射、点处理）
➢ 直接灰度变换(图像反转、对数变换、幂次变换、分段线性变换) ➢ 直方图处理（直方图均衡化、直方图匹配、局部直方图） ✓ 关键是寻找一个合适的变换函数T
（b）模板系数以及与图像 像素对应位置关系
f(x,y-1) f(x, y) f(x, y+1) f(x+1,y-1) f(x+1, y) f(x+1,y+1)
（a）模板下的图像像素
ab
g(x, y) w(s,t) f (x s, y t) sa tb
空域滤波的基本原理
2020年5月28日
数字图像处理
例如,伪彩色图像增强：将不同灰度的图像赋以不同的彩色,以 增强人类的视觉感知,在医学图像处理中经常采用；
又如，假彩色增强：不同波段获取的图像赋以不同的彩色,用 在对多波段遥感图像的假彩色显示等
图像的增强是综合和一般性地改善图像质量，解决图像 由于噪声、模糊退化和对比度降低等三类问题,获得最 好的视觉效果。
低质量图像(低对比度、高噪声、低清晰度)
2020年5月28日
数字图像处理
3
3.1 背景知识
图像数据噪声处理方法比较
图像数据噪声处理方法比较图像数据噪声处理是数字图像处理领域的一个重要研究方向。
随着数字摄影技术的快速发展，数字图像在各个领域中得到了广泛的应用，如医学影像、安全监控、计算机视觉等。
然而，由于各种噪声源的存在，如传感器噪声、传输噪声和环境噪声等，导致了图像中出现了各种类型的噪点和伪影。
因此，如何有效地进行图像数据噪声处理成为一个重要问题。
本文将对比和分析几种常见的图像数据噪声处理方法，并对其优缺点进行评估。
这些方法包括空域滤波方法、频域滤波方法和深度学习方法。
一、空域滤波方法空域滤波是一种基于直接操作原始图像空间进行处理的技术。
常见的空域滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
1. 均值滤波均值滤波是一种简单而常用的平均操作，通过计算邻近像素点灰度平均值来对图像进行滤波。
这种方法对高斯噪声有一定的抑制作用，但对于图像细节的保护较差，容易导致图像模糊。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，通过计算邻近像素点的中值来对图像进行滤波。
这种方法在去除椒盐噪声和激光点噪声方面表现出色，但在去除高斯噪声方面效果较差。
3. 高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑技术，通过计算邻近像素点的加权平均值来对图像进行平滑处理。
这种方法在去除高斯噪声方面效果较好，但容易导致图像细节丧失。
二、频域滤波方法频域滤波是一种基于频谱分析的处理技术。
常见的频域滤波方法包括快速傅里叶变换（FFT）和小波变换（Wavelet Transform）。
1. 快速傅里叶变换快速傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的技术。
通过将图像转换到频谱域进行滤波处理，可以有效地去除高频噪声。
然而，该方法对于低频噪声的去除效果较差。
2. 小波变换小波变换是一种多尺度分析技术，可以对图像进行多分辨率处理。
通过分析图像的低频和高频部分，可以有效地去除各种类型的噪声。
然而，小波变换方法的计算复杂度较高，对于大尺寸图像处理效率低下。
三、深度学习方法深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术。
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。
请简述空域处理方法和频域处理方法的区别
空域处理方法和频域处理方法是数字图像处理中常用的两种方法。
它们有着各自独特的特点和应用场景。
本文将从原理、应用和区别三个方面对这两种处理方法进行详细比较。
一、原理1. 空域处理方法空域处理方法是指直接对图像的像素进行操作。
它是一种基于图像的原始信息进行处理的方法。
常见的空域处理操作包括亮度调整、对比度增强、图像锐化等。
这些操作都是基于每个像素点周围的邻域像素进行计算和处理的。
2. 频域处理方法频域处理方法是将图像从空间域转换到频率域进行处理。
其基本原理是利用傅里叶变换将图像信号从空间域转换到频率域，然后对频率域的图像进行滤波、增强等处理，最后再利用傅里叶反变换将图像信号转换回空间域。
二、应用1. 空域处理方法空域处理方法适用于对图像的局部信息进行处理，如调整图像的明暗、对比度和色调等。
它可以直接对原始图像进行处理，因此在实时性要求较高的场景下具有一定优势。
2. 频域处理方法频域处理方法适用于对图像的全局信息进行处理，如去除图像中的周期性噪声、增强图像的高频细节等。
由于频域处理方法能够通过滤波等手段对图像进行全局处理，因此在一些需要对图像进行频谱分析和滤波的场景下有着独特的优势。
三、区别1. 数据处理方式空域处理方法是直接对图像的像素进行操作，处理过程直接，但只能处理原始图像信息。
而频域处理方法是将图像信号转换到频率域进行处理，可以更全面地分析和处理图像的频率特性。
2. 处理效果空域处理方法主要用于对图像的局部信息进行处理，因此适合对图像的亮度、对比度等进行调整。
而频域处理方法主要针对图像的全局信息进行处理，能够更好地处理图像的频率特性，如滤波、增强等。
3. 处理速度空域处理方法直接对原始图像进行处理，处理速度较快；而频域处理方法需要将图像信号转换到频率域进行处理，处理速度相对较慢。
空域处理方法和频域处理方法分别适用于不同的处理场景。
空域处理方法主要用于对图像的局部信息进行处理，处理速度较快；而频域处理方法主要用于对图像的全局信息进行处理，能够更全面地分析和处理图像的频率特性。
数字图像处理冈萨雷斯
数字图像处理冈萨雷斯引言数字图像处理是指对数字图像进行各种操作和处理的技术和方法的总称。
冈萨雷斯是指冈萨雷斯的数字图像处理体系结构，该体系结构包含了图像增强、图像滤波、图像变换等多个模块，可以对数字图像进行全方位的处理和分析。
本文将详细介绍数字图像处理冈萨雷斯的核心方法和技术。
图像增强图像增强是数字图像处理中的重要环节，旨在提高图像的质量和观感。
冈萨雷斯提供了多种图像增强方法，包括直方图均衡化、灰度变换、空域滤波等。
直方图均衡化直方图均衡化是一种通过重新分配图像像素值来增强图像对比度的方法。
它可以增强图像的细节和边缘，并提高图像的视觉效果。
冈萨雷斯提供了直方图均衡化的算法和实现，用户可以通过简单的调用来对图像进行直方图均衡化处理。
灰度变换灰度变换是一种通过对图像的灰度级进行调整来改变图像对比度和亮度的方法。
冈萨雷斯提供了多种灰度变换函数，包括线性变换、非线性变换等。
用户可以根据自己的需求选择适合的灰度变换函数，并通过简单的调用来实现图像的灰度变换。
空域滤波空域滤波是一种通过对图像进行局部像素操作来增强图像的方法。
冈萨雷斯提供了多种空域滤波算法，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
用户可以根据图像的特点选择适合的滤波算法，并通过简单的调用来实现图像的空域滤波。
图像滤波图像滤波是指对数字图像进行平滑或增强处理的方法。
冈萨雷斯提供了多种图像滤波算法，包括线性滤波和非线性滤波。
线性滤波线性滤波是一种通过对图像进行卷积运算来实现的滤波方法。
冈萨雷斯提供了多种线性滤波算法，包括均值滤波、拉普拉斯滤波、Sobel滤波等。
用户可以根据图像的特点选择适合的线性滤波算法，并通过简单的调用来实现图像的线性滤波。
非线性滤波非线性滤波是一种通过对图像进行非线性操作来实现的滤波方法。
冈萨雷斯提供了多种非线性滤波算法，包括中值滤波、最大值滤波、最小值滤波等。
用户可以根据图像的特点选择适合的非线性滤波算法，并通过简单的调用来实现图像的非线性滤波。
空域处理方法和频域处理方法的区别
空域处理方法和频域处理方法是数字图像处理中常用的两种处理方式，它们在处理图像时具有不同的特点和优势。
本文将对这两种处理方法进行比较和分析，探讨它们的区别和应用场景。
一、空域处理方法1. 空域处理方法是指直接对图像的像素进行处理，通过对图像的像素值进行加减乘除等操作，来实现对图像的处理和增强。
2. 空域处理方法的优势在于简单直观，操作方便。
常见的空域处理方法包括灰度变换、直方图均衡化、平滑滤波、锐化滤波等。
3. 空域处理方法的缺点是无法充分利用图像的局部特征和频域信息，对某些复杂的图像处理任务效果不佳。
二、频域处理方法1. 频域处理方法是指将图像转换到频域进行处理，通过对图像的频谱进行操作，来实现对图像的处理和增强。
2. 频域处理方法的优势在于能够充分利用图像的频域信息，对图像进行更加精细和复杂的处理。
常见的频域处理方法包括傅里叶变换、频谱滤波、离散余弦变换等。
3. 频域处理方法的缺点是操作复杂，需要进行频域变换和逆变换，计算量大，处理过程较为繁琐。
三、空域处理方法和频域处理方法的区别1. 原理差异：空域处理方法是直接对图像的像素进行处理，而频域处理方法是将图像转换到频域进行处理。
2. 应用范围差异：空域处理方法适用于简单的图像处理和增强任务，频域处理方法适用于对图像进行精细和复杂的处理。
3. 操作难易度差异：空域处理方法操作简单直观，频域处理方法操作复杂繁琐。
四、空域处理方法和频域处理方法的应用场景1. 空域处理方法适用于对图像进行一些简单的增强和处理，如亮度调整、对比度增强、边缘检测等。
2. 频域处理方法适用于对图像进行复杂的增强和处理，如去除噪声、图像复原、频谱滤波等。
在实际的图像处理任务中，根据具体的处理要求和效果需求，可以灵活选择空域处理方法和频域处理方法，以达到最佳的处理效果。
总结：空域处理方法和频域处理方法在数字图像处理中各有优势和特点，应用于不同的处理场景和任务中。
了解和掌握这两种处理方法的区别和优势，能够更好地进行图像处理和增强，提高处理效率和质量。
空域滤波
空域滤波空域滤波器分为：平滑空间滤波器和锐化空间滤波器在数字图像处理中，常用的噪声有：加性噪声、乘性噪声、椒盐噪声。
一、平滑滤波器1、平滑线性滤波器2、中值滤波3、维纳自适应滤波器二、锐化滤波器1、梯度法2、拉普拉斯运算例1：图像噪声的添加clear all>> I=imread('eight.tif');>> J1=imnoise(I,'gaussian');>> J2=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);>> J3=imnoise(I,'speckle');>> subplot(2,2,1);>> imshow(I);>> title('原始图像');>> subplot(2,2,2);>> imshow(J1);>> title('加入高斯噪声图像');>> subplot(2,2,3);>> imshow(J2);>> title('加入椒盐噪声图像');subplot(2,2,4);>> imshow(J3);>> title('加入随机噪声图像');例2：均值滤波器clear allI=imread('cameraman.tif');H1=ones(3)/9;%创建均值滤波模板H2=ones(7)/49;%创建均值滤波模板J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);J=double(J);%均值滤波G1=conv2(J,H1, 'same');G2=conv2(J,H2, 'same');>> subplot(2,2,1);>> imshow(I);>> title('原始图像');>> subplot(2,2,2);>> imshow(J,[]);>> title('加入高斯噪声图像');>> subplot(2,2,3);>> imshow(G1,[]);>> title('3*3均值滤波图像'); subplot(2,2,4);>> imshow(G2,[]);>> title('7*7均值滤波图像');例3：超限像素平滑法clear allI=imread('cameraman.tif');[m n]=size(I);T=50;%设定阈值G=[];H1=ones(3)/9;%创建均值滤波模板J=imnoise(I,'salt & pepper',0.05); J=double(J);%均值滤波G1=conv2(J,H1, 'same');%超限像素平滑for i=1:mfor j=1:nif abs(J(i,j)-G1(i,j))>TG(i,j)=G1(i,j);elseG(i,j)= J(i,j);endendend>> subplot(2,2,1);>> imshow(I);>> title('原始图像');>> subplot(2,2,2);>> imshow(J,[]);>> title('加入椒盐噪声图像'); >> subplot(2,2,3);>> imshow(G1,[]);>> title('3*3均值滤波图像'); subplot(2,2,4);>> imshow(G,[]);>> title('超限像素平滑图像');例4：中值滤波clear allI=imread('eight.tif');N1=imnoise(I,'salt & pepper',0.04); N2=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);N3=imnoise(I,'speckle',0.02);G1=medfilt2(N1);G2=medfilt2(N2);G3=medfilt2(N3);>> subplot(2,3,1);>> imshow(N1);>> title('加入椒盐噪声图像');>> subplot(2,3,2);>> imshow(N2);>> title('加入高斯噪声图像');>> subplot(2,3,3);>> imshow(N3);>> title('加入乘性噪声图像');subplot(2,3,4);>> imshow(G1);>> title('椒盐噪声中值滤波图像');subplot(2,3,5);>> imshow(G2);>> title('高斯噪声中值滤波图像');subplot(2,3,6);>> imshow(G3);>> title('乘性噪声中值滤波图像');例5：用ordfilt2函数实现图像统计滤波clear allI=imread('eight.tif');N1=imnoise(I,'salt & pepper',0.04); G1=ordfilt2(N1,1,ones(3));G2=ordfilt2(N1,5,ones(3));G3=ordfilt2(N1,9,ones(3));>> subplot(2,2,1);>> imshow(N1);>> title('加入椒盐噪声图像'); >> subplot(2,2,2);>> imshow(G1);>> title('最小值滤波图像');>> subplot(2,2,3);>> imshow(G2);>> title('中值滤波图像');subplot(2,2,4);>> imshow(G3);>> title('最大值滤波图像');例5：维纳滤波I=imread('cameraman.tif');N1=imnoise(I,'gaussian',0,0.005); J1=wiener2(N1,[5 5]);>> subplot(1,2,1);>> imshow(N1);>> title('加入高斯噪声图像');>> subplot(1,2,2);>> imshow(J1);>> title('维纳滤波图像');例6：梯度法锐化图像I=imread('cameraman.tif');>> subplot(2,3,1);>> imshow(I);>> title('原始图像');I=double(I);[Gx,Gy]=gradient(I);%计算梯度G=sqrt(Gx.*Gx+Gy.*Gy);%求梯度幅度J1=G;%直接显示梯度>> subplot(2,3,2);>> imshow(J1,[]);>> title('梯度增强显示方法一');T=20;J2=I;K=find(G>=T);J2(K)=G(K);>> subplot(2,3,3);>> imshow(J2,[]);>> title('梯度增强显示方法二');LG=255;J3=I;K=find(G>=T);J3(K)=LG;>> subplot(2,3,4);>> imshow(J3,[]);>> title('梯度增强显示方法三');J4=zeros(size(I));%等于LB=0；J4=LB*I K=find(G>=T);J4(K)=G(K);>> subplot(2,3,5);>> imshow(J4,[]);>> title('梯度增强显示方法四');J5=zeros(size(I));%等于LB=0；J4=LB*I K=find(G>=T);J5(K)=LG;>> subplot(2,3,6);>> imshow(J5,[]);>> title('梯度增强显示方法五');例7：拉普拉斯算子增强图像I=imread('tire.tif');>> subplot(1,2,1);>> imshow(I);>> title('原始图像');I=double(I);H=[ 0 -1 0-1 5 -10 -1 0];J=conv2(I,H, 'same');>> subplot(1,2,2);>> imshow(J,[]);>> title('拉普拉斯算子增强图像');。
图像增强—空域滤波实验报告
图像增强—空域滤波实验报告篇一：5.图像增强—空域滤波 - 数字图像处理实验报告计算机与信息工程学院验证性实验报告一、实验目的进一步了解MatLab软件/语言，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，并为课堂教学提供配套的实践机会。
二、实验要求(1)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。
(2)利用MATLAB软件实现空域滤波的程序：I=imread('electric.tif');J = imnoise(I,'gauss',0.02); %添加高斯噪声 J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %添加椒盐噪声ave1=fspecial('average',3); %产生3×3的均值模版ave2=fspecial('average',5); %产生5×5的均值模版 K = filter2(ave1,J)/255; %均值滤波3×3 L = filter2(ave2,J)/255; %均值滤波5×5 M = medfilt2(J,[3 3]);%中值滤波3×3模板 N = medfilt2(J,[4 4]); %中值滤波4×4模板 imshow(I);figure,imshow(J); figure,imshow(K); figure,imshow(L); figure,imshow(M); figure,imshow(N);三、实验设备与软件(1) IBM-PC计算机系统(2) MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) (3) 实验所需要的图片四、实验内容与步骤a) 调入并显示原始图像Sample2-1.jpg 。
数字图像处理空域滤波
中值滤波器
中值滤波算法的特点：
（1）在去除噪音的同时，可以比较好地保
留边的锐度和图像的细节（优于均值滤波器）
（2）能够有效去除脉冲噪声：以黑白点
（椒盐噪声）叠加在图像上中。
中值滤波器
原图
3x3均值滤波
3x3中值滤波
实例
原图像
高斯噪声
高斯噪声图的5×5
十字中值滤波噪声
椒盐噪声
椒盐噪声图的5×5
两个重要性质：
（1）梯度的方向是在函数f(x,y)最大变化率方向上
（2）梯度的幅度用G[f(x,y)]表示：
对于数字图像，则用离散的式子表示
简化
f(i,j)
f(i+1,j)
f(i,j+1)
f(i,j)
f(i,j+1)
f(i+1,j) f(i+1,j+1)
Roberts梯度算子
结论
梯度的近似值和相邻象素的灰度差成正比，因此在图
k0
k1
s6
s7
s8
k6
k7
k8
y
R
X
0
x
(a)
X
0
(b)
模板的输出为： R k0 s0 k1s1 k8 s8
x
(c)
平滑空域滤波器
作用
（1）模糊处理:去除图像中一些不重要
的细节。
（2）减小噪声。
平滑空间滤波器的分类
（1）线性滤波器：均值滤波器
（2）非线性滤波器
最大值滤波器
-1
-1
-1
-1
0
1
0
0
0
-1
0
数字图像处理技术在遥感中的应用
数字图像处理技术在遥感中的应用随着数字化时代的到来，遥感技术从传统的航空摄影演变为数字遥感，数字图像处理技术的应用也越来越广泛。
在遥感领域，数字图像处理技术可以分为三类：图像增强、特征提取和目标识别。
下面将详细介绍数字图像处理技术在遥感中的应用。
一、图像增强图像增强是指通过一些数字图像处理方法使图像的质量得到提升或者说让人类更容易观察和分析图像。
在遥感领域，由于航拍或卫星拍摄的图像不可避免地存在一些噪声或者扭曲形变，因此图像增强成为了一项关键技术。
一般来说，图像增强可以分为两类：空域滤波和频域滤波。
空域滤波是通过改变像素之间的数值来调整图像的像素值，如中值滤波、均值滤波等。
而频域滤波则是通过改变图像的傅里叶变换谱来调整图像的像素值，比如高通滤波、低通滤波等。
一般而言，频域滤波的效果更好，但是空域滤波的速度更快。
除了常见的滤波方法，还有一些特殊的图像增强方法。
比如，波尔多（Bordeaux）大学曾经提出了一种基于小波变换的图像增强方法，可以在直通波束和散射波束中实现噪声过滤和反射率估计。
二、特征提取特征提取是指从图像中提取出更具信息含量和区分力的特征。
例如，提取植被指数（NDVI）、离散点（blight）指数、道路网图及车辆一系列特征等。
遥感图像的特征提取常常是复杂且繁琐的，可以通过数字图像处理方法简化和优化。
特征提取大致分为两步：一是预处理，二是特征计算。
预处理包括图像分割、去噪等操作。
特征计算则是对分割后的图像进行特征计算，例如感兴趣区域（ROIs）内的植被覆盖率、沙漠化率、土地变化率、道路交通状况等。
特征提取常常是其他应用的基础，例如在目标识别任务中，特征提取就是提高分类正确率的关键。
因此特征提取技术的改进是遥感图像分析技术发展的核心任务。
三、目标识别目标识别是指利用遥感图像中的信息来识别特定的目标，例如建筑物、水体、植被覆盖等。
通过数字图像处理技术的应用，可以提高遥感图像目标识别任务的准确率和自动化水平。
matlab数字图像处理空间域滤波
3 图像处理工具箱的标准线性空间滤波器
工具箱支持一些预定义的二维线性空间滤波器，可由 函数fspecial来实现。
用来生成滤波掩模w的函数fspecial的语法为： w=fspecial (‘type’, parameters)
‘type’ 表示滤波器类型 ‘parameters’ 进一步定义了指定的滤波器
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w=ones(31); gd=imfilter(f,w); figure() imshow(gd,[])
gc=imfilter(f,w,'circular'); figure() imshow(gc,[])
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gr=imfilter(f,w,'replicate'); figure() imshow(gr,[])
f是输入图像，w是滤波掩模，g为滤波结果 filtering_mode制定滤波过程中是使用相关（corr） 还是卷积(conv) boundary_option用于处理边界填充零问题，边界 的大小由滤波器的大小确定。 size_options 可以是’same’或’full’
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filtering_mode：相关（corr），该值是默认值，卷积 (conv)
非线性滤波器
最大值滤波器 中值滤波器 最小值滤波器
9
锐化空间滤波器的作用：
突出图像中的细节，增强了被模糊的细节； 印刷中的细微层次强调。弥补扫描对图像的钝化； 超声探测成像，分辨率低，边缘模糊，通过锐化来改 善 图像识别中，分割前的边缘提取 锐化处理过度处理的钝化，曝光不足的图像 尖端武器的目标识别、定位
若滤波器关于其中心对称，则两个选项将产生同 样的结果
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在使用预先旋转的滤波器或对称的滤波器时， 希望执行相关，就有两种方法：
空间域滤波器(实验报告)
数字图像处理作业——空间域滤波器摘要在图像处理的过程中,消除图像的噪声干扰是一个非常重要的问题。
本文利用matlab软件,采用空域滤波的方式,对图像进行平滑和锐化处理。
平滑空间滤波器用于模糊处理和减小噪声，经常在图像的预处理中使用；锐化空间滤波器主要用于突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节。
本文使用的平滑滤波器有中值滤波器和高斯低通滤波器，其中，中值滤波器对去除椒盐噪声特别有效，高斯低通滤波器对去除高斯噪声效果比较好。
使用的锐化滤波器有反锐化掩膜滤波、Sobel边缘检测、Laplacian边缘检测以及Canny算子边缘检测滤波器。
不同的滤波方式，在特定的图像处理应用中有着不同的效果和各自的优势。
1、分别用高斯滤波器和中值滤波器去平滑测试图像test1和2，模板大小分别是3x3 ， 5x5 ，7x7；利用固定方差 sigma=1.5产生高斯滤波器. 附件有产生高斯滤波器的方法。
实验原理分析：空域滤波是直接对图像的数据做空间变换达到滤波的目的。
它是一种邻域运算，其机理就是在待处理的图像中逐点地移动模板，滤波器在该点地响应通过事先定义的滤波器系数与滤波模板扫过区域的相应像素值的关系来计算。
如果输出像素是输入像素邻域像素的线性组合则称为线性滤波（例如最常见的均值滤波和高斯滤波），否则为非线性滤波（中值滤波、边缘保持滤波等）。
空域滤波器从处理效果上可以平滑空间滤波器和锐化空间滤波器：平滑空间滤波器用于模糊处理和减小噪声，经常在图像的预处理中使用；锐化空间滤波器主要用于突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节。
模板在源图像中移动的过程中，当模板的一条边与图像轮廓重合后，模板中心继续向图像边缘靠近，那么模板的某一行或列就会处于图像平面之外，此时最简单的方法就是将模板中心点的移动范围限制在距离图像边缘不小于（n－1）/2个像素处，单处理后的图像比原始图像稍小。
如果要处理整幅图像，可以在图像轮廓边缘时用全部包含于图像中的模板部分来滤波所有图像，或者在图像边缘以外再补上一行和一列灰度为零的像素点（或者将边缘复制补在图像之外）。
数字媒体应用技术的原理
数字媒体应用技术的原理引言数字媒体应用技术是指利用计算机技术和数字图像处理、视频处理、音频处理等技术，对多媒体数据进行处理、编辑和发布的一门技术。
本文将介绍数字媒体应用技术的原理，包括数字图像处理、视频处理和音频处理的基本原理和方法。
数字图像处理的原理数字图像处理是指对数字图像进行各种算法和操作，以改善图像质量、提取图像信息或实现某种特定的图像效果。
常用的数字图像处理方法包括图像的增强、边缘检测、图像分割等。
数字图像处理的原理主要包括以下几个方面：1.像素操作：图像是由像素组成的，像素是图像的最基本单位。
数字图像处理的基本原理是对像素进行各种操作，包括颜色调整、亮度调整、对比度调整等。
2.空域滤波：空域滤波是指对图像进行卷积运算，以达到图像增强、边缘检测等目的。
常用的空域滤波算法包括平滑滤波、锐化滤波等。
3.频域滤波：频域滤波是指将图像从空域转换到频域进行滤波操作，常用的频域滤波方法包括傅里叶变换、小波变换等。
4.图像分割：图像分割是指将图像划分为若干个具有一定特性的区域，常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘分割等。
视频处理的原理视频处理是指对视频进行各种操作和处理，以实现视频的编辑、剪辑、特效增加等目的。
视频处理的基本原理包括视频的采集、压缩、编辑和播放。
视频处理的原理主要包括以下几个方面：1.视频采集：视频采集是指将摄像头捕捉到的视频信号转化为数字化的视频数据。
视频采集的原理是通过图像传感器将光信号转化为电信号，并经过模数转换器转化为数字信号。
2.视频压缩：视频压缩是指将原始视频数据进行压缩，以减小视频数据的存储和传输所需的带宽。
常用的视频压缩算法包括H.264、MPEG-4等。
3.视频编辑：视频编辑是指对视频进行裁剪、拼接、特效添加等操作，以实现视频的剪辑和制作。
视频编辑的原理是对视频数据进行剪切、合并、变速等操作，同时可以添加文字、音频等元素。
4.视频播放：视频播放是指将编辑好的视频数据播放出来，让用户观看。