数字图像处理实验报告(邻域平均法和中值滤波法) 数字图像处理实验报告4

数字图像处理邻域平均法滤波实验报告matlab实现 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：a599042748数字图像处理实验报告实验三邻域平均法滤波学号姓名实验三邻域平均法滤波一、实验内容选取噪声较明显的图像，分别采用3*3、5*5、7*7的模板进行邻域平均法滤波，并比较滤波效果。二、实验步骤1、设计思想或者流程图。邻域平均法的思想是用像素及其指定邻域内像素的平均值或加权平均值作为该像素的新值，以便去除突变的像素点，从而滤除一定的噪声。邻域平均法的数学含义可用下式表示：（32313133353236313431303231363533e58685e5aeb9313334336238301）上式中：是以为中心的邻域像素值；是对每个邻域像素的加权系数或模板系数；是加权系数的个数或称为模板大小。邻域平均法中常用的模板是：（2）为了解决邻域平均法造成的图像模糊问题，采用阈值法（又叫做超限邻域平均法，如果某个像素的灰度值大于其邻域像素的平均值，且达到一定水平，则判断该像素为噪声，继而用邻域像素的均值取代这一像素值；否则，认为该像素不是噪声点，不予取代），给定阈值：（3）（3）式中，是原始含噪声图像，是由（1）式计算的平均值，滤波后的像素值。2、源程序并附上注释。3、A=imread('1.jpg')；B=rgb2gray(A)；figure；imshow(B)；title。数字图像处理里的腐蚀和膨胀到底是指什么 膨胀定义：D=X ⊕ S={ x，y|Sxy∩X≠Ф}意义：当结构元素 S 的原点移动到（x，y）位置，如果 S与物体X有任何一点同时为 1，则新图象上相应点为 1；如果 S与 X完全没有相交，新图象上点为 0。算法：用结构元素，扫描图像的每一个像素用结构元素与其覆盖的二值图像做“或”操作。如果都为0，结果图像的该像素为0。否则为 1。S是由B映像的位移与X至少有一个像素相同时B的中心点位置的集合。膨胀的作用：用 3x3的结构元素时，使物体的边界沿周边增加一个像素。把图象周围的背景点合并到物体中。如果两个物体距离比较近，通过膨胀可能连通在一起。对于填补图象分割后物体中的空洞十分有用腐蚀定义：E=X Θ S={ x，y|Sxy？X}意义：当结构元素 S 的原点移动到(x，y)位置，如S 完全包含在 X 中，则新图象上该点为 1，否则为 0。算法：用结构元素，扫描图像的每一个像素用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作。如果都为 1，结果图像的该像素为 1。否则为 0。结果图像E是由S完全包括在X中时S的当前位置的集合作用：用 3x3的结构元素时，使物体的边界沿周边减少一个像素。去掉小于结构元素的物体，选择不同大小的结构元素，可以去掉大小不同的物体。如果两物体之间。数字图像处理实验报告(邻域平均法和中值滤波法) 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：落叶流殇旭数字图像处理实验报告班级：姓名：学号：日期：邻域平均法和中值滤波处理一、实验目的图像变换是数字图像处理中的一种综合变换，如直方图变换、几何变换等。通过本实验，使得学生掌握两种变换的程序实现方法。二、实验任务请设计程序，分别用邻域平均法，其模板为：和中值滤波法对testnoise图像进行去噪处理（中值滤波的模板的大小也设为3×3）。三、实验环境本实验在Windows平台上进行，对内存及cpu主频无特别要求，使用VC或者MINGW（gcc）编译器均可。四、设计思路介绍代码的框架结构、所用的数据结构、各个类的介绍（类的功能、类中方法的功能、类的成员变量的作用）、各方法间的关系写。在此不进行赘述。五、具体实现实现设计思路中定义的所有的数据类型，对每个操作给出实际算法。对主程序和其他模块也都需要写出实际算法。代码：(3*3)#include#include#include#include\"hdr.h\"/*-定义结构指针-*/struct bmphdr*hdr；定义用于直方图变量unsigned char*bitmap，*count，*new_color；main()函数编-*/int main(){/定义整数 i，j 用于函数循环时的，nr_pixels为图像中像素的个数int i，j，nr_pixels，nr_w，nr_h；定义两个。

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