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②利用中值滤波法，分别采用3?3，5?5模板对加椒盐噪声图像进行平滑处理

test3原始图像test3加椒盐噪声椒盐噪声3*3中值滤波处理椒盐噪声5*5中值滤波处理

4. 比较各种滤波方法和滤波模板的处理结果

由实验结果可以得出，采用邻域平均法即均值滤波对高斯噪声比较有效，但造成一定的模糊，邻域越大，模糊越严重。但均值滤波不能很好地处理椒盐噪声。

采用中值滤波法，不适用于去除高斯噪声，而且造成图像模糊严重。但可以很好的抑制椒盐噪声，3*3模板处理过的图像接近原图像，但模板增大即邻域扩大，加强去噪声能力的同时，使图像模糊严重。

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2.3.2图像的锐化处理

1. 利用Laplacian 锐化算子（α=-1）对256×256 大小、256 级灰度的数字图像test4进行锐化处理，显示处理前、后图像。

test4原始图像test4拉普拉斯算子锐化

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2. 分别利用Roberts、Prewitt 和Sobel 边缘检测算子，对数字图像test4

进行边缘检测，显示处理前、后图像。

test4原始图像test4Roberts边缘检测test4Prewitt边缘检测test4Sobel边缘检测

2.4思考问题

1．采用均值滤波、中值滤波，对高斯噪声和椒盐噪声的抑制哪种比较有效？

均值滤波对高斯噪声的抑制比较有效，但造成一定的模糊，邻域越大，图像模糊越严重；中值滤波对椒盐噪声比较有效，从实验结果看3*3模板处理后的图像接近原图像，而5*5模板造成图像模糊严重，邻域越大，模糊越严重。 2．模板大小的不同，所处理效果有何不同？为什么？

模板越大，去噪能力增强，但同时造成的模糊越严重。

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均值滤波中，模板中央像素灰度值取模板内所有像素的平均，模板越大，关联的像素越多，降低噪声对中央像素灰度值的影响，提高去噪能力，但同时使边缘附近像素灰度值接近，造成图像模糊。中值滤波中，窗口中央灰度值取窗口内所有像素的中值，模板越大，噪声出现的次数，越可能小于模板的一半则被滤掉，提高了降噪能力，尤其是椒盐噪声，但同时使图像边缘附近像素灰度值接近而造成图像模糊，范围越大，模糊越严重。

第三章

实验三 图像的傅里叶变换和频域处理

3.1实验目的

①熟悉图像空间域和频率域的关系，掌握快速傅里叶变换 ②掌握离散傅里叶变换的性质和应用

3.2实验原理与方法

图像既能在空间域处理，也能在频率域处理。把图像信息从空域变换到频域，可以更好地分析、加工和处理 二维离散傅立叶正变换的表达式为

逆变换为：

M?1N?1F(u,v)???x?0y?0f(x,y)e?j2?(uxvy?)MNu?0,1,2,L,M?1;v?0,1,2,L,N?1Word 资料

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1f(x,y)?MNM?1u?0??F(u,v)ev?0N?1j2?(uxvy?)MNx?0,1,2,L,M?1y?0,1,2,L,N?1二维离散傅立叶变换具有若干性质，如：线性性、平移性、可分离性、周期性、共轭对称性、旋转不变性等。

可利用离散傅里叶变换，将信号从空间域变换到频率域，在频率域选择合适的滤波器H(u,v)对图像的频谱成分进行处理，然后经逆傅立叶变换得到处理图像，实现图像处理结果。

3.3实验内容与结果分析 3.3.1傅里叶变换

1.产生一幅如图所示亮块图像f(x,y)（256×256 大小、暗处=0，亮处=255）,

对其进行FFT。

①同屏显示原图f 和FFT(f)的幅度谱图。

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