实验三 图像增强及形态学图像处理 2.docx
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实验三 图像增强及形态学图像处理 2.docx
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实验三图像增强及形态学图像处理2
实验3图像增强及形态学图像处理
实验目的:
1.掌握均值滤波和中值滤波的原理及实现;
2.掌握锐化模板prewitt,sobel和laplacian的使用方法;
3.了解形态学的基本理论和方法;
4.掌握对图像进行膨胀/腐蚀的方法;
5.掌握开闭运算;
实验内容:
1、
(1)给图像headCT分别添加椒盐噪声和高斯噪声,分别采用线性的均值滤波函数imfilter和非线性的中值滤波函数medfilt2滤波进行处理,两种滤波的掩模都分别尝试定义为3*3和7*7。
由得到的实验结果,分析哪种滤波对这种噪声处理的效果比较好?
掩模大小对噪声处理效果有什么影响?
>>f=imread('headCT.tif');
>>g=imnoise(f,'gaussian');
>>h=imnoise(f,'salt&pepper');
>>subplot(1,3,1);imshow(f);title('原图');
>>subplot(1,3,2);imshow(g);title('高斯噪音');
>>subplot(1,3,3);imshow(h);title('椒盐噪音');
掩模:
>>w=ones(3);
>>w1=ones(7);
高斯噪声:
>>g1=imfilter(g,w);
>>g2=imfilter(g,w1);
>>subplot(1,2,1);imshow(g1,[]);
>>subplot(1,2,2);imshow(g2,[]);
>>g3=medfilt2(g);
>>g4=medfilt2(g,[77]);
>>subplot(1,2,1);imshow(g3,[]);
>>subplot(1,2,2);imshow(g4,[]);
椒盐噪声:
>>h1=imfilter(h,w);
>>h2=imfilter(h,w1);
>>subplot(1,2,1);imshow(h1,[]);
>>subplot(1,2,2);imshow(h2,[]);
>>h3=medfilt2(h);
>>h4=medfilt2(h,[77]);
>>subplot(1,2,1);imshow(h3,[]);
>>subplot(1,2,2);imshow(h4,[]);
对于椒盐噪声,中值滤波效果比均值滤波效果好。
原因:
椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上,图像中有干净点也有污染点。
中值滤波是选择适当的点来替代污染点的值,所以处理效果好。
因为噪声的均值不为0,所以均值滤波不能很好地去除噪声点。
对于高斯噪声,均值滤波效果比中值滤波效果好。
原因:
高斯噪声是幅值近似正态分布,但分布在每点像素上。
因为图像中的每点都是污染点,所以中值滤波选不到合适的干净点。
因为正态分布的均值为0,所以均值滤波可以消除噪声。
(注意:
实际上只能减弱,不能消除。
)
2、编写m文件,实现同时用sobel算子对图片的水平和垂直方向进行处理?
在命令窗口中,输入“myedge”。
选择一幅图,即可得到结果。
3、对图片text.tif进行膨胀操作,选择结构元素为[010;111;010]和[111;111;111]观察其处理效果的异同,如果一次膨胀的效果不明显,可多次膨胀再比较;
>>f=imread('text.tif');
>>w=[010;111;010];
>>w1=[111;111;111];
>>f1=imdilate(f,w);
>>f2=imdilate(f,w1);
>>imshow(f,[]);
>>figure,imshow(f1,[]);
>>figure,imshow(f2,[]);
4、选做题:
对图片shapes.tif进行开、闭运算,比较其处理的效果,采用方形结构元素(可由strel(’square’,3)得到)。
>>f=imread('shapes.tif');
>>se=strel('square',3);
>>f1=imopen(f,se);
>>imshow(f);
>>figure,imshow(f1);
>>f2=imclose(f,se);
>>figure,imshow(f2);
(由于结构元素是3,所以图基本上没变化。
主要变化,从锯齿那里可以看到。
)
若结构元素改为30,则开运算所得的图为
闭运算得到的结果为:
5、选做题:
仿照课本P272例9.7,计算和显示图像pattern.tif中最后一个字母”a”的质心
>>f=imread('pattern.tif');
>>[L,n]=bwlabel(f);%计算图像中所有连接分量
>>imshow(f)
>>holdon
%Solaterplottingcommandsplotontopoftheimage.(保持图像)
>>[r,c]=find(L==n);%返回行列索引
>>rbar=mean(r);%求行平均值
>>cbar=mean(c);
>>plot(cbar,rbar,'Marker','*','MarkerEdgeColor','b');
实验总结:
掌握了均值滤波和中值滤波以及如何添加噪音,对sobel算子也有一定的了解,而且掌握对图像进行膨胀/腐蚀的方法,还有开闭运算。
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