实验四图像的滤波处理与图像增强
实验目的
1. 了解 MATLAB 工具箱中的滤波器。 2. 掌握空间滤波
3. 学会对图像的空间变换 实验内容
A. 用滤波器祛除图象噪声
在数字图像处理中，常常会遇到图像中混杂有许多的噪声。因此，在进行图像处 理中，有时要先进行祛除噪声的工作。最常用的祛除噪声的方法是用滤波器进行 滤波处理。MATLAB 的图像处理工具箱里也设计了许多的滤波器。如均值滤波器、 中值滤波器、维纳滤波器等。
（分别用均值滤波，中值滤波，及维纳滤波器祛除加入高斯噪声的图象） I=imread('D:\\图像库\\DIP3E_CH04\\FigP0438(left).tif '); J=imnoise(I,'gaussian',0,0.002); %进行均值滤波
h=fspecial('average',3);
I2=uint8(round(filter2(h,I))); %进行中值滤波
I3=medfilt2(J,[3,3]); %进行维纳滤波
I4=wiener2(J,[3,3]); %进行一次维纳滤波 I5=wiener2(I4,[3,3]);%进行二次维纳滤波 subplot(2,3,1),imshow(I),title('原图象') subplot(2,3,2),imshow(J),title('加噪声图象')
subplot(2,3,3),imshow(I2),title('均值滤波后图象') subplot(2,3,4),imshow(I3),title('中值滤波后图象') subplot(2,3,5),imshow(I4),title('维纳滤波后图象') subplot(2,3,6),imshow(I5),title('两次维纳滤波后图象')
B. 空间噪声滤波器
%用函数imnoise2 生成具有表5.1 中的CDF 的随机数 function R=imnoise2(type,M,N,a,b) if nargin ==1 a=0;b=1; M=1;N=1;
elseif nargin ==3 a=0;b=1; end
switch lower(type) case 'uniform'
R=a+(b-a)*rand(M,N); case 'gaussian' R=a+b*randn(M,N); case 'salt & pepper' if nargin <=3 a=0.05;b=0.05; end
if (a+b)>1;
error('The sum Pa+Pb must not exceed 1.')
end
R(1:M, 1:N) = 0.5; X=rand(M,N); c=find(X<=a); R(c)=0; u=a+b;
c=find(X>a & X<=u); R(c)=1;
case 'rayleigh'
R=a+(-b*log(1-rand(M,N))).^0.5; case 'exponential' if nargin <=3; a=1; end
if a<=0
error('Parameter a must be positive for exponential type.') end
k=-1/a;
R=k*log(1-rand(M,N)); case 'erlang' if nargin<=3 a=2;b=5; end
if (b~=round(b)|b<=0)
error('Parameter b must be a positive integer for Erlang') end
k=-1/a;
R=zeros(M,N); for j=1:b
R=R+k*log(1-rand(M,N)); end
otherwise
error('unknown distribution type.') end
function image=changeclass(class,varargin) switch class case 'uint8'
image=im2uint8(varargin{:}); case 'uint16'
image=im2uint16(varargin{:}); case 'double'
image=im2double(varargin{:}); otherwise
error('Unsupported IPT data class.');
end
%%%%% spfilt 函数与表5.2（课本P120）中列出的任何滤波器在空间域执行滤 波。
function f = spfilt(g,type,m,n,parameter) if nargin ==2
m=3;n=3;Q=1.5;d=2; elseif nargin == 5
Q=parameter;d=parameter; elseif nargin== 4 Q=1.5; d=2; else
error ('wrong number of inputs'); end
switch type case 'amean'
w=fspecial('average',[m,n]); f=imfilter(g,w, 'replicate'); case 'gmean' f=gmean(g,m,n); case 'hmean'
f=harmean(g,m,n); case 'chmean'
%f=charmean(g,m,n,Q); f=charmean(g,m,n,Q); case 'median'
f=medfilt2(g,[m n], 'symmetric'); case 'max'
f=ordfilt2(g,m*n,ones(m,n),'symmetric'); case 'min'
f=ordfilt2(g,1,ones(m,n), 'symmetric'); case 'midpoint'
f1=ordfilt2(g,1,ones(m,n), 'symmetric'); f2=ordfilt2(g,m*n,ones(m,n), 'symmetric'); f=imlincomb(0.5,f1,0.5,f2); case 'atrimmed'
if(d<0)|(d/2~=round(d/2))
error('d must be a nonnegative, even integer.') end
f=alphatrim(g,m,n,d); otherwise
error('Unknown filter type.') end
function f=gmean(g,m,n) inclass =class (g);
g=im2double(g); warning off;
f=exp(imfilter(log(g),ones(m,n),'replicate')).^(1/m/n); warning on;
f=changeclass(inclass, f); function f=harmean(g,m,n) inclass=class(g); g=im2double(g);
f=m*n./imfilter(1./(g+eps),ones(m,n),'replicate'); f=changeclass(inclass,f); function f=charmean(g,m,n,q) inclass=class(g); g=im2double(g);
f= imfilter(g.^(q+1),ones(m,n),'replicate');
f=f./ (imfilter(g.^q,ones(m,n),'replicate')+eps); f=changeclass(inclass,f); function f=alphatrim(g,m,n,d) inclass = class(g); g=im2double(g);
f=imfilter(g,ones(m,n),'symmetric'); for k=1:d/2
f=imsubtract(f,ordfilt2(g,k,ones(m,n),'symmetric')); end
for k=(m*n – (d/2)+1):m*n
f=imsubtract(f,ordfilt2(g,k,ones(m,n),'symmetric')); end
f=f/(m*n-d);
f=changeclass(inclass,f); %使用函数spfilt clear all clc
f=imread('D:\\图像库\\DIP3E_CH04\\FigP0438(left).tif'); [M,N]=size(f);
R=imnoise2('salt & pepper',M,N,0.1,0);%被概率只有0.1 的胡椒噪声污染 c=find(R==0); gp=f; gp(c)=0;
figure, imshow(gp);
R=imnoise2('salt & pepper',M,N,0,0.1); c=find(R==1); gs=f;
gs(c)=255;
figure,imshow(gs)
fp=spfilt(gp,'chmean',3,3,1.5);%使用Q 为正值的反调和滤波器