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數字圖像處理系統-空間域圖像增強(課程設計)(doc畢業設計論文)(編輯修改稿)

2026-07-25 14:44 本頁面

　

【文章內容簡介】。imshow(K4)。 title(39。圖像f39。)。B、中值濾波器：是用一個有奇數點的滑動窗口，將窗口中心點的值用各點的中值代替。具體操作步驟如下：①將模板在圖中漫游，并將模板中心與圖中某個像素位置重合。②讀取模板下各對應像素的灰度值。③將這些灰度值從小到大排成一列。④找出這些值里排在中間的一個。⑤將這個中間值賦給對應模板中心位置的像素。添加椒鹽噪聲圖像 55中值濾波 77中值濾波 99中值濾波原圖Matlab實現程序如下：I=imread(39。39。)。%讀取圖像 J=imnoise(I,39。saltamp。pepper39。,)。 subplot(231)。imshow(I)。 title(39。原始圖像39。)。 subplot(232)。 imshow(J)。 title(39。添加椒鹽噪聲圖像39。)。 K1=medfilt2 (J,[5,5])。 K2= medfilt2 (J,[7,7])。K3= medfilt2 (J,[9,9]),J)。 subplot(233)。imshow(K1)。 title(39。55中值濾波39。)。 subplot(234)。 imshow(K2)。 title(39。77中值濾波39。)。 subplot(235)。imshow(K3)。 title(39。99中值濾波39。)。結論：與線性平滑濾波器相比，中值濾波在去除噪聲的同時，能更好地保持圖像的噪聲。（2）銳化空間濾波作用：突出圖像中的細節或增強被模糊的細節，加大了圖像中的噪聲。A、拉普拉斯算子法拉普拉斯算子的介紹拉普拉斯算子是一種在圖像銳化處理中很重要的算法。拉普拉斯算子是與一個邊緣方向無光的邊緣點檢測算子。它對孤立像素的響應要比對邊緣或線段響應更強烈，因此使用該算子進行圖像銳化之前需要對圖像作平滑處理。拉普拉斯算子是一種二階微分算子。一個連續的二元函數f(x,y),其拉普拉斯運算定義為：對于數字圖像，用差分近似表示為：上式也可表示為卷積的形式，即：式中，i,j=0，1，2，…… ， N1；k=1，l=1，H(r,s) 取樣如下式：在圖像銳化處理過程中，函數的拉普拉斯算子也是借助模板來實現的。模板取樣將直接影響銳化的效果。常用的模板有拉普拉斯算子的程序舉例應用拉普拉斯算子檢測邊緣的Matlab程序如下：f=imread(‘’)subplot(1,2,1)imshow(f)title(‘原始圖像’)[g,t]=edge(f,’log’)subplot(1,2,2)。imshow(g)。title(‘LOG算子分割結果’)。該程序運行結果如下： (a) 原始圖像 (b)LOG算子分割圖像的結果結論實踐證明，在圖像平滑處理中使用小波變換消噪后的BMP、JPEG格式圖像使用該方法銳化后的效果最好。該方法在網絡數字圖像傳輸領域有較高的使用價值。B、梯度算子法梯度算子介紹對于圖像發f(x，y)，在其點(x，y)上的梯度可以定義一個二維列向量：這個向量的模值GM[f(x，y)],可由下式給出：梯度的方向在函數f(x，y)最大變化率方向上，方向可表示為：梯度算子應用程序舉例I=imread(‘’)。Subplot(131),imshow(I)H=fspecial(‘Sobel’)。H=H’。TH=filter2(H,I)。subplot(132),imshow(TH,[])。H=H’。TH=filter2(H,I)。subplot(133),imshow(TH,[])。程序運行結果如下：結論實驗證明：對于圖像施加梯度算子，可以增加灰度變化的幅度，因此可以作為圖像的銳化算子；而且該算子有各向同性和位移不變性的特點。四、心得體會俗話說，活到老學到老。知識的邊境是如此的廣闊，僅僅在于這篇課程設計中我們的知識深度就讓人不由汗顏。在學習數字圖像處理這門課程的時候，似乎老師教的我們懂了，似乎課本上的習題我們做了，然而當一個現實生活中的問題擺在我們的面前的時候，我們才發現自己的學識是這么的淺薄。還好，老師的眼光是雪亮的，在面對我們這樣一群學在表面的求知者，他給予了我們最簡單最實用的警示，讓我們獨立完成這一課程設計。數字圖像處理是一門很實用的課程，看起來或許有些簡單，但真真用起來卻非如此。在空間域圖像增強這一課題上，我們就遇到了很多的問題。最糟糕的莫過于在MATLAB的使用上，一開始因為對這種工具的認識僅在于課堂中老師的講解，這對于實際操作而言遠遠不夠。也正是因為這樣，我們才通過網絡真正的學習到了這種工具的使用。通過這一個課題的，我們在學習知識的同時，對于團隊合作的意義也更加深有體會，一個好的作品的完成，脫離于群體是不可能的，而一個好的團隊沒有一個靈魂的凝聚也發揮不了其全部的能量。在此，本組的所有的成員也由衷的感謝我們的胡老師，是您讓我們在學習知識的同時也認識到了團結的重要性，是您在填補我們空泛的智腦區的同時也加深了我們在感情域的認知。一汪清泉匯江流，半點炊米感師恩。五、參考文獻[1] 李剛，2004年12月[2] 何東健.《數字圖像處理》. 西安：西安電子科技大學

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