Mr_Page的博客

一．实验设备计算机，MATLAB软件二．实验目的1.理解并掌握图像的边缘检测的原理。2.学习使用matlab对图像进行边缘检测的操作。三．实验原理图像中包含的对象的边界所在位置的集合就是边缘。物体的边缘可以通过灰度值的突变，颜色的突变，纹理结构的突变等来有计算机识别。从本质上说，边缘就相当于是两个区域相交的地方。图像的边缘信息在生活中尤为重要，在图像分析和人的视觉中起着图像识别的作用，是图像提取的一个重要属性。边缘检测在图像处理和对象识别领域中一直以来都是一个既简单又非常重要的问题。由于边缘所在

一．实验设备计算机，MATLAB软件二．实验目的1.理解并掌握维纳滤波复原噪声图像的原理。2.学习使用matlab对图像进行加噪声的操作。3.学习使用matlab对噪声进行维纳滤波恢复原图像。三．实验原理实验原理维纳(wiener)滤波 可以归于反卷积(或反转滤波)算法一类，它是由Wiener首提出的，并应用于一维信号，并取得很好的效果。以后算法又被引入二维信号理，也取得相当满意的效果，尤其在图象复原领域，由于维纳滤波器的复原效良好，计算量较低，并且抗噪性能优良，因而在图象复原领域得到了广泛的

一．实验设备计算机，matlab软件二．实验目的1.理解并掌握图像的FFT变换的原理。2.学习使用matlab对图像进行FFT变换。三．实验原理图像fft变换可以将图像空间域变为频率域，进而对频率域图像进行操作，这样会使操作变得简单。使用MATLAB中自带的函数F=fft2()，图像变为频率域，但由于低频分量在图像四周，故需进行频移，将低频分量移至中间。四．实验步骤1.启动MATLAB程序，读入一幅图像；对图像做FFT，同时观察其原图与频谱。2.对图像进行频移。3.观察并分析结果。五．

一．实验设备计算机，matlab软件二．实验目的1.理解并掌握线性平滑滤波图像增强方法——邻域平均法的原理。2.学习使用matlab对图像进行加噪声的操作。3.学习使用matlab对噪声进行滤除。三．实验原理每一个像素都有一个灰度值。对于噪声而言，他的灰度值与周围像素灰度值差别很大，因此，如果对每一个像素点都与他周围一周的像素求平均值，就可以减少噪声点与周围像素灰度值的差距。通过这个方法，可以使整幅图像的灰度值突变减少。邻域平均法的思想是通过对某一像素与其指定邻域内像素的平均值或者加权平均值