matlab数字图像处理空间域滤波
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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
21
w=ones(31); gd=imfilter(f,w); figure() imshow(gd,[])
gc=imfilter(f,w,'circular'); figure() imshow(gc,[])
22
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’
14
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
17
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：
第一： g=imfilter(f, w, ‘conv’, ‘replicate’)
第二：使用函数rot90(w,2), 将图像旋转 180°，然后使用g=imfilter(f, w, ‘replicate’)
18
滤波后的图像的每个元素使用双精度浮 点算术进行计算。然而，imfilter会将输 出图像转换为与输入图像相同的类型。
若f是一个整数数组，则输出中超过整型 范围的元素将被截断，且小数部分会四 舍五入。
若结果要求更高的精度，则f需要在使用 函数imfilter之前利用im2double或double 转换为double类型。
19
例子：使用函数imfilter
f是一副double类型图像，大小为512*512像素
20
f=zeros(512); f(1:256,256:512)=1; f(256:512,1:256)=1; imshow(f)
用一个大小为31*31的简单滤波器 W =ones(31); 该滤波器近似为一个平均像锐化 中值滤波
2
学习内容
7.1 引言 7.2 线性空间滤波 7.3 非线性空间滤波
3
7.1 引言
1 空间域滤波增强定义： 空间域滤波增强采用模板处理方法对图像进
行滤波，去除图像噪声或增强图像的细节。
模板本身被称为空间滤波器
4
空域滤波是将邻域内的图像像素值 同对应的与邻域有相同维数的子图 像值相作用
boundary_option： P 输入图像的边界通过用值p(无引号)来填充来扩展。 P的默认值是0 ‘replicate’ 图像大小通过复制外边界的值来扩展 ‘symmetric’图像大小通过镜像反射其边界来扩展 ‘circular’图像大小通过将图像看成是一个二维 周期 函数的一个周期来扩展
子图像亦称作：filter（滤波器）、 mask（掩模）、 kernel（核）、 template（模板）、 window（窗）
5
2
6
2
7
3 平滑和锐化滤波器
平滑空间滤波器的作用：
模糊处理：去除图像中一些不重要的细节 减少噪声
8
3 平滑和锐化滤波器
平滑空间滤波器的分类：
线性滤波器：均值滤波器
gs=imfilter(f,w,'symmetric'); figure() imshow(gs,[])
23
f8=im2uint8(f); g8r=imfilter(f8, w,'replicate'); figure,imshow(g8r,[])
解决方法归一化系数，w0= 1/(31.^2)*w 或是以im2double格式输入数据
15
size_options ： ‘full’ 输出图像的大小与被扩展图像的大小相同 ‘same’ 输出图像的大小与输入图像的大小相同。该 值为默认值
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2 imfilter通用语法
g=imfilter (f, w, ‘replicate’ )
对旋转过的滤波器执行相关操作与对原始滤波器 进行卷积操作是相同的；
25
函数fspecial支持的空间滤波器
1） fspecial (‘average’, [r c]). 大小为r*c的一个矩形平均滤 波器。默认值为3*3.若由一个数来代替[r c]，则表示方形 滤波器
2） fspecial (‘disk’, r). 一个圆形平均滤波器（包含在2r+1 大小的正方形内），半径为r。默认半径为5
3） fspecial (‘gaussian’, [r c], sig). 一个大小为 r*c的高斯低 通滤波器，标准偏差为sig（正）。默认值为3*3和0.5.若由 一个数来代替[r c]，则表示方形滤波器
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函数fspecial支持的空间滤波器
4） fspecial (‘log’, [r c], sig).一个大小为r*c的高斯-拉普拉 斯（loG）滤波器，标准偏差为sig（正）。默认值为5*5 和0.5..若由一个数来代替[r c]，则表示方形滤波器
10
4 相关和卷积
11
4 相关和卷积
相关是指掩模w按下页图所示的方式在图像f中移动的 过程 卷积是相同的过程，只是在图像中移动w前，要将w旋 转180度。 若函数对称移动，则卷积和相关操作会产生相同的结 果
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7.2线性空间滤波
1 imfilter——实现线性空间滤波
函数的语法
g=imfilter (f, w, filtering_mode, boundary_option , size_options )
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,[])
22
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’
14
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
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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：
第一： g=imfilter(f, w, ‘conv’, ‘replicate’)
第二：使用函数rot90(w,2), 将图像旋转 180°，然后使用g=imfilter(f, w, ‘replicate’)
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滤波后的图像的每个元素使用双精度浮 点算术进行计算。然而，imfilter会将输 出图像转换为与输入图像相同的类型。
若f是一个整数数组，则输出中超过整型 范围的元素将被截断，且小数部分会四 舍五入。
若结果要求更高的精度，则f需要在使用 函数imfilter之前利用im2double或double 转换为double类型。
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例子：使用函数imfilter
f是一副double类型图像，大小为512*512像素
20
f=zeros(512); f(1:256,256:512)=1; f(256:512,1:256)=1; imshow(f)
用一个大小为31*31的简单滤波器 W =ones(31); 该滤波器近似为一个平均像锐化 中值滤波
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学习内容
7.1 引言 7.2 线性空间滤波 7.3 非线性空间滤波
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7.1 引言
1 空间域滤波增强定义： 空间域滤波增强采用模板处理方法对图像进
行滤波，去除图像噪声或增强图像的细节。
模板本身被称为空间滤波器
4
空域滤波是将邻域内的图像像素值 同对应的与邻域有相同维数的子图 像值相作用
boundary_option： P 输入图像的边界通过用值p(无引号)来填充来扩展。 P的默认值是0 ‘replicate’ 图像大小通过复制外边界的值来扩展 ‘symmetric’图像大小通过镜像反射其边界来扩展 ‘circular’图像大小通过将图像看成是一个二维 周期 函数的一个周期来扩展
子图像亦称作：filter（滤波器）、 mask（掩模）、 kernel（核）、 template（模板）、 window（窗）
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3 平滑和锐化滤波器
平滑空间滤波器的作用：
模糊处理：去除图像中一些不重要的细节 减少噪声
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3 平滑和锐化滤波器
平滑空间滤波器的分类：
线性滤波器：均值滤波器
gs=imfilter(f,w,'symmetric'); figure() imshow(gs,[])
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f8=im2uint8(f); g8r=imfilter(f8, w,'replicate'); figure,imshow(g8r,[])
解决方法归一化系数，w0= 1/(31.^2)*w 或是以im2double格式输入数据
15
size_options ： ‘full’ 输出图像的大小与被扩展图像的大小相同 ‘same’ 输出图像的大小与输入图像的大小相同。该 值为默认值
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2 imfilter通用语法
g=imfilter (f, w, ‘replicate’ )
对旋转过的滤波器执行相关操作与对原始滤波器 进行卷积操作是相同的；
25
函数fspecial支持的空间滤波器
1） fspecial (‘average’, [r c]). 大小为r*c的一个矩形平均滤 波器。默认值为3*3.若由一个数来代替[r c]，则表示方形 滤波器
2） fspecial (‘disk’, r). 一个圆形平均滤波器（包含在2r+1 大小的正方形内），半径为r。默认半径为5
3） fspecial (‘gaussian’, [r c], sig). 一个大小为 r*c的高斯低 通滤波器，标准偏差为sig（正）。默认值为3*3和0.5.若由 一个数来代替[r c]，则表示方形滤波器
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函数fspecial支持的空间滤波器
4） fspecial (‘log’, [r c], sig).一个大小为r*c的高斯-拉普拉 斯（loG）滤波器，标准偏差为sig（正）。默认值为5*5 和0.5..若由一个数来代替[r c]，则表示方形滤波器
10
4 相关和卷积
11
4 相关和卷积
相关是指掩模w按下页图所示的方式在图像f中移动的 过程 卷积是相同的过程，只是在图像中移动w前，要将w旋 转180度。 若函数对称移动，则卷积和相关操作会产生相同的结 果
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7.2线性空间滤波
1 imfilter——实现线性空间滤波
函数的语法
g=imfilter (f, w, filtering_mode, boundary_option , size_options )