图像中值滤波模板图像中值滤波实验报告

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liutao988 2024-04-17 16:14:55

文章标签 图像中值滤波模板 matlab 计算机视觉二值化灰度图像 文章分类 计算机视觉人工智能

基于MATLAB图像实验二

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一、实验目的与要求
1、实验目的：图像的形态学滤波，图像的中值、均值滤波。
2、实验要求：1）图像的读取与显示；
2）读取显示图像中指定位置的像素值；
3）计算并显示图像的直方图；
4）直方图均衡计算。
3、实验环境：操作系统Windows 10、实验平台MATLAB R2014b
二、实验任务与步骤
1、实验图像：网上图片。
2、实验步骤：
1）读入一幅灰度图像I1，二值化后的结果I2作为处理图像、并显示；
2）对I2图像形态学滤波，膨胀、腐蚀、开运算、闭运算；
3）对图像I1加椒盐噪声和高斯噪声，得到图像I3和I4并显示；
4）对图像I3和I4进行图像滤波去噪，并显示相应的计算结果I5和I6。

三、实验代码

close all;
clc;  
clear; 
 
A=imread('C:\Users\14150\Desktop\研究生课程\图像处理\实验\图像理解与计算机视觉实验（Part One）\MSRA10K_Imgs_GT\MSRA10K_Imgs_GT\Imgs\****.jpg');   %更改图片名即可   
I1=rgb2gray(A); %把 RGB 图像转化成灰度图像
 
thresh = graythresh(I1);     %自动确定二值化阈值
I2=im2bw(I1); %对图像二值化
 
figure('name','二值化处理');
subplot(1,3,1);  
imshow(A);    %显示原图
title('原图'); 
subplot(1,3,2);  
imshow(I1);    %显示灰度图像
title('灰度图'); 
subplot(1,3,3);
imshow(I2);    %显示二值化图像
title('二值化'); 
 
 
% imdilate()膨胀
SE=[0 1 0
    1 1 1
    0 1 0];
DI=imdilate(I2,SE);%使用结构元素SE对图像I2进行一次膨胀
 
%imerode()腐蚀
%strel函数的功能是运用各种形状和大小构造结构元素
SE1=strel('disk',3);%这里是创建一个半径为3的平坦型圆盘结构元素
ER=imerode(I2,SE1);
 
% imopen()开运算
OP=imopen(I2,SE);%直接开运算
 
%imclose()闭运算
CL=imclose(I2,SE);%直接闭运算
 
 
figure('name','形态学滤波');
subplot(2,2,1);  
imshow(DI);    %显示二值化图像的膨胀处理图像
title('膨胀图像'); 
subplot(2,2,2);  
imshow(ER);    %显示二值化图像的腐蚀处理图像
title('腐蚀图像'); 
subplot(2,2,3);  
imshow(OP);    %显示二值化图像的开运算处理图像
title('开运算图像'); 
subplot(2,2,4);  
imshow(CL);    %显示二值化图像的开运算处理图像
title('闭运算图像');
 
 
 
%imnoise()噪声
I3=imnoise(I1,'salt & pepper',0.1);%椒盐噪声
I4=imnoise(I1,'gaussian',0.02);    %高斯噪声
 
%中值滤波去椒盐噪声
I5=medfilt2(I3,[4,4]); %4×4 中值滤波
 
%高斯低通滤波去高斯噪声
sigma=1.6;
gausFilter=fspecial('gaussian',[3,3],sigma);
I6=imfilter(I4,gausFilter,'replicate');
 
figure('name','图像滤波去噪');
subplot(2,2,1);
imshow(I3);
title('加入噪声密度：0.1的椒盐噪声');
 
subplot(2,2,2);
imshow(I4);
title('加入噪声密度：0.02的高斯噪声');
 
subplot(2,2,3);
imshow(I5);
title('中值滤波-椒盐');
 
subplot(2,2,4);
imshow(I6);
title('高斯低通滤波-高斯');

四、实验结果（包括实验内容及过程记录中的图、数据等）
1.样本来源1569.jpg
1)读入彩色图像，进行灰度处理，得到一幅灰度图像I1，二值化后的结果I2作为处理图像、并显示；

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