Matlab圖像處理創新實踐-實驗1【圖像濾波基礎（1）】

Matlab圖像處理創新實踐-實驗2【圖像濾波基礎（2）】

Matlab圖像處理創新實踐-實驗3【圖像銳化】

Matlab圖像處理創新實踐-實驗4【大實驗——GUI綜合設計】

• Matlab實驗4——GUI程序操作說明

目? ?錄

一、實驗目的

二、實驗內容

三、實驗過程及結果

步驟1、2

步驟3

步驟4

步驟5

步驟6、7

四、分析與思考

附錄：代碼匯總

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參考：

fspecial函數用于創建預定義的濾波算子，其語法格式為：

h = fspecial(type)

h = fspecial(type,parameters,sigma)

參數type制定算子類型，parameters指定相應的參數，具體格式為：

type='average'，為均值濾波，參數為n，代表模版尺寸，用向量表示，默認值為[3,3]。

type= 'gaussian'，為高斯低通濾波器，參數有兩個，n表示模版尺寸，默認值為[3,3]，sigma表示濾波器的標準差，單位為像素，默認值為 0.5。

type= 'laplacian'，為拉普拉斯算子，參數為alpha，用于控制拉普拉斯算子的形狀，取值范圍為[0,1]，默認值為0.2。

type= 'log'，為拉普拉斯高斯算子，參數有兩個，n表示模版尺寸，默認值為[3,3]，sigma為濾波器的標準差，單位為像素，默認值為0.5

type= 'prewitt'，為prewitt算子，用于邊緣增強，無參數。

type= 'sobel'，為著名的sobel算子，用于邊緣提取，無參數。?

一、實驗目的

通過簡單實驗完成對一個圖像多種濾波操作，熟悉并了解圖像處理中空域濾波的概念，通過實際操作掌握濾波器的生成和基本的濾波，以完成基本的圖像處理目的。同時，了解幾種常見濾波器的功能和作用。

二、實驗內容

步驟1：用手機給自己拍一張美照（必須是本人照片）；

步驟2：將你的照片放到計算機內；

步驟3：啟動Matlab，并通過imread(); 讀取該照片，然后通過imshow()進行顯示。如果圖片過大，可以通過imresize(A,m)進行縮小，其中A為圖像，m為尺寸變化系數，比如可設為0.2，尺寸為原來的五分之一；

步驟 4：利用rgb2gray()函數將圖像轉換為灰度圖像；

步驟5：利用F = fspecial();生成多個常見濾波器，分別為：①均值濾波器、②高斯濾波器、③拉普拉斯濾波器、④sobel和⑤prewitt濾波器；非必要參數均采用默認值。（詳細內容參加后面的參考信息）

步驟6：將這些濾波器通過new_im = filter2(F, im)函數對測試圖像進行濾波操作，并觀察不同濾波器的濾波結果；filter2的輸出結果的數據類型為double，需要進行類型轉換才能夠作為圖像數據顯示，可采用uint8()對其進行類型轉換，例如：y = uint8(x)

步驟7：利用subplot()函數實現將多個濾波結果圖像顯示在同一個窗口中；

注意：所有的運行命令需全部形成腳本文件（.m后綴），文件名為姓名的漢語拼音，如zhangsan.m

三、實驗過程及結果

【在這里描述下你的實驗操作過程和相應代碼，以及你得到的最終結果，需圖文并茂】

步驟1、2

步驟1：用手機給自己拍一張美照（必須是本人照片）；

步驟2：將你的照片放到計算機內；

Matlab內置圖片：Peppers.png

步驟3

步驟3：啟動Matlab，并通過imread(); 讀取該照片，然后通過imshow()進行顯示。如果圖片過大，可以通過imresize(A,m)進行縮小，其中A為圖像，m為尺寸變化系數，比如可設為0.2，尺寸為原來的五分之一；

步驟4

步驟 4：利用rgb2gray()函數將圖像轉換為灰度圖像；

步驟5

步驟5：利用F = fspecial();生成多個常見濾波器，分別為：①均值濾波器、②高斯濾波器、③拉普拉斯濾波器、④sobel和⑤prewitt濾波器；非必要參數均采用默認值。（詳細內容參加后面的參考信息）

步驟6、7

步驟6：將這些濾波器通過new_im = filter2(F, im)函數對測試圖像進行濾波操作，并觀察不同濾波器的濾波結果；filter2的輸出結果的數據類型為double，需要進行類型轉換才能夠作為圖像數據顯示，可采用uint8()對其進行類型轉換，例如：y = uint8(x)

步驟7：利用subplot()函數實現將多個濾波結果圖像顯示在同一個窗口中。

四、分析與思考

【在此描述下你從該實驗中得出的結論，并對實驗結果進行分析，例如：filter2和imfilter區別，解釋下各個濾波器的功能等等，可以查閱資料，該部分占最終成績的50%】

圖像增強是為了改善圖像的視覺效果，突出圖像中有用的部分（即感興趣的部分）。圖像去噪目的是將退化圖像原有信息進行恢復，使之更貼近實際。

?????? filter2和imfilter區別：imfilter 可進行多bai維圖像（RGB等）進行空間濾波，且可選參數比較多；filter2 只能對二維圖像（灰度圖）進行空間濾波。兩個函數結果類dao型不一樣，只需要在I1=filter2(h,I)后面加上I1=uint8(I1)進行類型轉換，結果就是一樣的。

Matlab采用fspecial函數生成濾波模板，并用filter2函數指定模板對圖像進行濾波。fspecial的常用語法格式為：h = fspecial(type)、h = fspecial(type, parameters)。其中，type用于指定濾波器類型；parameters則是與濾波器有關的具體函數。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?圖表 1 fspecial函數的濾波器模板定義

type	parameters	說明
average	hsize	矩形均值濾波器。hsize為兩元素向量，用于指定矩形的大小。當為正方形區域時，hsize也可用標量表示。
disk	radius	生成半徑為radius的圓形濾波器。
gaussian	hsize，sigma	標準偏差為sigma、大小為hsize的高斯低通濾波器。
laplacian	alpha	系數為alpha的二維拉普拉斯操作。
log	hsize，sigma	標準偏差為sigma、大小為hsize的高斯濾波旋轉對稱拉普拉斯算子。
motion	len，theta	按角度theta移動len個像素的運動濾波器。
prewitt	無	近似計算梯度算子。
sobel	無	考慮了像素點空間位置的近似計算梯度算子。

附錄：代碼匯總

%--------步驟3-------- x = imread('peppers.png'); % 讀取圖片：將圖像數據讀取到Matlab環境中 peppers.png：Matlab內置圖片 imshow(x); % 顯示圖片 % 警告: Image is too big to fit on screen; displaying at 8% % > In imuitools\private\initSize at 71 % In imshow at 282 %--------步驟3-------- smallx = imresize(x, 0.5); % 縮小圖片 figure, imshow(smallx); % figure：生成新的圖片窗口，不覆蓋原窗口% --------步驟4-------- x = imread('peppers.png'); % 讀取圖片：將圖像數據讀取到Matlab環境中 smallx = imresize(x, 0.5); imshow(smallx); gx = rgb2gray(smallx); f1 = fspecial('average', 5); gx1 = filter2(f1, gx); figure, imshow(uint8(gx1));% --------步驟5-------- x = imread('peppers.png'); % 讀取圖片：將圖像數據讀取到Matlab環境中 smallx = imresize(x, 0.5); imshow(smallx); gx = rgb2gray(smallx); f1 = fspecial('average', 5); % 1、均值濾波器 f2 = fspecial('gaussian'); % 2、高斯濾波器 f3 = fspecial('laplacian'); % 3、拉普拉斯濾波器 f4 = fspecial('sobel'); % 4、sobel濾波器 f5 = fspecial('prewitt'); % 5、prewitt濾波器 gx1 = filter2(f1, gx); gx2 = filter2(f2, gx); gx3 = filter2(f3, gx); gx4 = filter2(f4, gx); gx5 = filter2(f5, gx); subplot(2, 3, 1);imshow(smallx);title('縮小至原來的0.5倍'); subplot(2, 3, 2);imshow(uint8(gx1));title('1、均值濾波器'); subplot(2, 3, 3);imshow(uint8(gx2));title('2、高斯濾波器'); subplot(2, 3, 4);imshow(uint8(gx3));title('3、拉普拉斯濾波器'); subplot(2, 3, 5);imshow(uint8(gx4));title('4、sobel濾波器'); subplot(2, 3, 6);imshow(uint8(gx5));title('5、prewitt濾波器');%--------步驟6、7-------- x = imread('peppers.png'); % 讀取圖片：將圖像數據讀取到Matlab環境中 smallx = imresize(x, 0.05); imshow(smallx); gx = rgb2gray(smallx);f1 = fspecial('average', 5); % 1、均值濾波器 gx1 = filter2(f1, gx); gx1_1 = filter2(f1, gx1);f2 = fspecial('gaussian'); % 2、高斯濾波器 gx2 = filter2(f2, gx); gx2_1 = filter2(f2, gx2);f3 = fspecial('laplacian'); % 3、拉普拉斯濾波器 gx3 = filter2(f3, gx); gx3_1 = filter2(f3, gx3);f4 = fspecial('sobel'); % 4、sobel濾波器 gx4 = filter2(f4, gx); gx4_1 = filter2(f4, gx4);f5 = fspecial('prewitt'); % 5、prewitt濾波器 gx5 = filter2(f5, gx); gx5_1 = filter2(f5, gx5);f6 = fspecial('disk'); % 6、disk濾波器 gx6 = filter2(f6, gx); gx6_1 = filter2(f6, gx6);f7 = fspecial('log'); % 7、log濾波器 gx7 = filter2(f7, gx); gx7_1 = filter2(f7, gx7);f8 = fspecial('motion'); % 8、motion濾波器 gx8 = filter2(f8, gx); gx8_1 = filter2(f8, gx8);subplot(3, 3, 1);imshow(smallx);title('縮小至原來的0.05倍'); subplot(3, 3, 2);imshow(uint8(gx1_1));title('1、均值濾波器'); subplot(3, 3, 3);imshow(uint8(gx2_1));title('2、高斯濾波器'); subplot(3, 3, 4);imshow(uint8(gx3_1));title('3、拉普拉斯濾波器'); subplot(3, 3, 5);imshow(uint8(gx4_1));title('4、sobel濾波器'); subplot(3, 3, 6);imshow(uint8(gx5_1));title('5、prewitt濾波器'); subplot(3, 3, 7);imshow(uint8(gx6_1));title('6、disk濾波器'); subplot(3, 3, 8);imshow(uint8(gx7_1));title('7、log濾波器'); subplot(3, 3, 9);imshow(uint8(gx8_1));title('8、motion濾波器');

🤣多謝觀看、

與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Matlab图像处理创新实践-实验2【图像滤波基础（2）】的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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