《matlab图像处理》word版

中北大学

课程设计说明书

学生姓名：关健学号： 1105064143

学生姓名：李丹青学号： 1105064106

学生姓名：钟宏强学号： 1105064122

学生姓名：王岩岩学号： 1105064123

学院：信息与通信工程学院

专业：电子信息工程

题目：图像滤波算法研究

指导教师：杨风暴陈平职称:

2015 年 1 月 5 日

中北大学

课程设计任务书

14/15 学年第一学期

学院：信息与通信工程学院

专业：电子信息工程

学生姓名：李丹青学号： 1105064106 课程设计题目：图像滤波算法比较研究

起迄日期： 2015年 1月5 日～2015年1月 16 日

课程设计地点：

指导教师：杨风暴陈平

系主任：

下达任务书日期: 2015 年1月 5 日

课程设计任务书

课程设计任务书

目录

第一章引言 (1)

第二章设计方案及图像处理结果 (2)

2.1均值滤波 (2)

2.2中值滤波 (5)

2.2.1 中值滤波器 (5)

2.2.2 自适应中值滤波器 (7)

2.3 高斯滤波 (12)

2.4 锐化滤波 (13)

2.4.1 线性锐化滤波 (14)

2.4.2 非线性锐化滤波 (15)

2.5 均值滤波、中值滤波以及高斯滤波的对比分析 (22)

第三章心得及体会 (25)

参考文献 (25)

第一章引言

图像滤波的目的在于抑制噪声改善图像质量，它是正确识别图像信息的必要保证，也是对图像作进一步处理的可靠保证。如果对一幅含有噪声的图像进行特征提取，配准或者图像融合等处理其结果肯定不能令人满意，所以图像去噪声是必须的。图像去噪具体采用的方法从不同处理域的角度可以划分为空域和频域两种处理方法，空间域的线性滤波算法理论发展较为成熟，数字分析简单，对滤除与信号不相关的随机噪声效果显著，到那时它本身存在着明显的缺陷，如需要随机噪声的先验统计知识，对图像边缘细节保护能力较差等，特别是后者，使得线性滤波无法很好的适应于图像的噪声滤除处理。与线性滤波相对应的非线性滤波的功能更为强大，可以广泛的应用到医学遥感等领域的图像处理。

本文将详细探讨各种图像滤波算法的比较研究。

第二章设计方案及图像处理结果

主要基于matlab对图像进行各类滤波仿真，对比分析滤波前后图像的清晰度从而判断滤波效果。滤波器分两类，空域和频域。本次课程设计主要是对基于空域的滤波器进行比较处理。

空域滤波是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作，处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。空域滤波基本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制，同时保证其他分量不变，从而改变输出图像的频率分布，达到增强图像的目的。

空域滤波一般分为线性滤波和非线性滤波两类。线性滤波器的设计常基于对傅立叶变换的分析，非线性空域滤波器则一般直接对领域进行操作。各种空域滤波器根据功能主要分为平滑滤波器和锐化滤波器。平滑可用低通来实现，平滑的目的可分为两类：一类是模糊，目的是在提取较大的目标前去除太小的细节或将目标内的小肩端连接起来；另一类是消除噪声。锐化可用高通滤波来实现，锐化的目的是为了增强被模糊的细节。结合这两种分类方法，可将空间滤波增强分为四类：

1.线性平滑滤波器（低通）

2.非线性平滑滤波器（低通）

3.线性锐化滤波器（高通）

4.非线性锐化滤波器（高通）

空间滤波器都是基于模板卷积，其主要工作步骤是：

（1）将模板在图中移动，并将模板中心与图中某个像素位置重合；

（2）将模板上的系数与模板下对应的像素相乘；

（3）将所有乘积相加；

（4）将和（模板的输出响应）赋给图中对应模板中心位置的像素。

2.1均值滤波

线性低通平滑滤波器也称为均值滤波器，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当

前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度个g（x，y），即个g（x，y）=1/m

∑f（x，y） m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。

matlab提供了fspecial 函数生成滤波时所用的模板，并提供filter2 函数用指定的滤波器模板对图像进行运算。函数fspecial 的语法格式为：h=fspecial(type)

h=fspecial(type,parameters)

其中参数type指定的滤波器的种类，parameters是与滤波器种类有关的具体参数。这两个参数的种类及含义见表2-1。

matlab提供了一个函数imnoise来给图像增添噪声，其语法格式为：

J=imnoise(I,type)

J=imnoise(I,type,parameters)参数type指定噪声的种类，parameters 是与噪声种类有关的具体参数。参数的种类见表2-2。

表2-1

表2-2

图像噪声，是图像在摄取时或是传输时所受到的随机干扰信号。本次课程设计我们主要给图像加入高斯噪声和椒盐噪声。

高斯噪声的特征：

出现位置是一定的（每一点上），但噪声的幅值是随机的。

椒盐噪声的特征:

出现位置是随机的，但是噪声的幅值是基本相同的。

均值滤波器的特点是，会使图像变的模糊，原因是它对所有的点都是同等对待，在等噪声点分摊的同时，将图像的边界点也分摊了。下面我们用均值滤波对