数字图像处理图像增强实验报告.pdf

实验报告 班级：08108 班 姓名：王胤鑫 09 号 学号 1 一、实验内容 给出噪声图像Girl_noise.jpg ，请选择合适的图像增强算法，给出你认为最优的增强后的图像。 可以使用Matlab - Image Processing Toolbox 中的处理函数。 原始图像如下： 二、算法分析 对于给出的图像中有灰色的噪声，因此首先处理灰色的线条，根据其方差的大小来判断 其所在行。对于两条白色的噪声，根据与前后两行的对比来判断其所在位置。程序中设定灰 色线条处理的均方差门限为 0.1 ，白线处理的标准为与前后两行的差值超过 0.2 （转换为 double 型）。滤除噪声之后再通过中值滤波、拉普拉斯图像增强等方式对图像进行处理。 三、matlab 源程序 clear all;clc; f=imread(girl_noise.jpg); figure,imshow(f),title(原始图像); [m,n]=size(f); f0= im2double(f); % 整型转换为 double 类 f1=f0; std_i=zeros(1,m-2); %灰线处理 for i=2:m-1 %灰线处理 std_i(i-1)=std(f0(i,:)); if(std_i(i-1)0.1) for j=1:m f0(i,j)=(f0(i-1,j)+f0(i+1,j))/2; end end 2 end figure,imshow(f0),title(滤除灰线后的图像); fz=f0-f1; [r,c]=find(fz~=0);%寻找灰线噪声的位置 f2=f0; change=0; count=0; for i=3:m-2 % 白线处理 for j=1:m if(abs(f0(i,j)-f0(i-1,j))0.2abs(f0(i,j)-f0(i+1,j))0.2) count=count+1; end if(countn*0.8) count=0; change=1; break; end end if(change==1) for k=1:m f0(i,k)=(f0(i-1,k)+f0(i+1,k))/2; end change=0; count=0; end end figure,imshow(f0),title(滤除白线后的图像); fz1=f2-f0; [r1,c1]=find(fz1~=0); %寻找白线噪声的位置 fn = medfilt2(f0); %反射对称填充 figure, imshow(fn),title( 中值滤波后的图像); f0 = im2double(fn); % 整型转换为 double 类 g =2*f0- imfilter(f0,w4, replicate); % 增强后的图像 figure, imshow(g),title(高提升滤波图像(A=2)); 3 四、图像处理结果 4 五、结果分析 从上面结果可以看出，带状噪声处理部分，已经基本将带状噪声去除。并且通过程序找 出了灰色噪声所在行为192，白色噪声所在行为179，182. 程序中的判断条件为白色噪声和前后两行的像素值相差超过一定的范围（double 类型 0.2 ），并且此类