空域滤波和频域滤波的实现及比较(2)

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二、引言

数字图像处理起源于20世纪20年代，此后，由于遥感等领域的应用，使图像处理技术逐步受到关注并得到发展。由于技术手段的限制，图像处理科学与技术的发展相当缓慢，直到第三代计算机问世后数字图像处理才开始迅速发展并得到普遍应用，应用Matlab软件解决图像处理中的问题、难题，节省图像处理工作的时间，大大提高了图像处理的效率。目前数字图像处理科学已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科学习和研究的对象。随着信息高速公路、数字地球概念的提出以及Internet的广泛应用，图像处理技术的需求与日俱增，图像处理科学无论是在理论上还是实践上都存在着巨大的潜力。

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三、空域滤波和频域滤波

3.1空域滤波器

空域滤波是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作，处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。空域滤波基本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制，同时保证其他分量不变，从而改变输出图像的频率分布，达到增强图像的目的。空域低通滤波器是应用模板卷积方法对图像每一像素进行局部处理。模板就是一个滤波器，设它的响应为H(r,s),于是滤波输出的数字图像g(x,y)可以用离散卷积表示

g(x,y)=?kr??ks??l?f(x?r,y?s)H(r,s)

l式中：x,y=0，1，2，…，N-1;k、l根据所选邻域大小来确定。

3.1.1空域低通滤波器

1.平滑滤波器 I=imread('man.bmp');

J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(131),imshow(I);title('原图');

subplot(132),imshow(J); title('加入椒盐噪声'); k1=filter2(fspecial('average',3),J);%3×3模板平滑滤波 subplot(133),imshow(uint8(k1));title('3×3模板平滑滤波');

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2.中值滤波器 I=imread('man.bmp');

J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(131),imshow(I);title('原图');

subplot(132),imshow(J); title('加入椒盐噪声'); k5=medfilt2(J); %进行3×3模板中值滤波 subplot(133),imshow(uint8(k5));title('3×3模板中值滤波');

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3高斯滤波器 t0=imread('man.bmp'); subplot(131); imshow(t0); title('原图');

t1=imnoise(t0,'gaussian'); t1=im2double(t1); subplot(132);

imshow(t1);title('加入噪声后'); h1=fspecial('gaussian');

g2=filter2(h1,t1,'same');

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subplot(133); imshow(g2); title('高斯滤波后');

3.1.2空域高通滤波器

I=imread('man.bmp');%读入图像 0-1

[height width R]=size(I);%返回矩阵I的行列 for i=2:height-1

I=im2double(I);%转换数据类型，将uint8图像转为double类型，范围为

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