Matlab数字图像处理实验指南。(2)

）使用imnoise命令向图像Sample2-1.jpg添加盐和胡椒噪声（盐），然后重复步骤c〜e））输出所有结果并进行讨论。五、思维问题/答案与实验内容相结合，定性评估平均滤波器/中值滤波器对高斯噪声，盐和胡椒噪声的去噪效果？结合实验内容，定性评估滤波器窗口对降噪效果的影响？ 六、实验报告要求描述了实验的基本步骤，使用数据和图片给出了每个步骤中获得的实验结果，并进行了必要的讨论。它必须包括原始图像及其计算/处理的图像。 七、实验图像Electric.tif（原始图像）实验3 Matlab图像转换精通FFT转换的方法和应用；通过该实验，掌握使用MATLAB编程来实现数字图像的傅立叶变换的方法。评估人眼对图像幅频特性和相频特性的敏感度。傅里叶变换在图像处理中的应用傅里叶变换是线性系统分析的强大工具。它可以定量分析数字系统，采样点，电子放大器，卷积滤波器，噪声和显示点的影响。通过实验开发该技能将有助于解决大多数图像处理问题。对于任何想在工作中有效应用数字图像处理技术的人，有必要花时间学习和掌握Borlier变换。傅立叶变换的定义对于二维信号，二维傅立叶变换定义为：uxuy uxuy二维离散傅立叶变换为：11逆变换：112（001（，图像的傅立叶变换与傅立叶相同一维信号的变换，有一个快速算法，有关详细信息，请参考参考书目，找到有关傅里叶变换快速算法的程序并不难。

实际上，有些芯片可以实现傅立叶变换，可以实时实现傅立叶变换。使用MATLAB软件来实现数字图像傅立叶变换程序：I = imread（„ Original image name.gif';％Read in the original image file imshow（I;％Display the original image fftI = fft2（I;％二维离散傅里叶变换A = sqrt（RR。^ 2 + II。^ 2;％计算频谱幅度min（min（A）/（max（max（A-min（min（A * 225％归一化图; ；％显示原始图像光谱实验步骤1.将图像内容读入内存； 2.使用傅立叶变换算法对图像执行二维傅立叶变换； 3.移动其幅度谱并将其显示在中心图像； 4。使用傅立叶系数幅度执行傅立叶逆变换； 5。使用傅立叶系数的相位进行求逆傅立叶变换； 6.比较4、5的结果，以评估人眼对图像幅频特性和相频特性的敏感度。 7.记录并组织实验报告。实验仪器1.计算机； .MATLAB程序; 3.可移动内存（软盘，U。实验报告内容）1.描述实验过程； 2.提交实验的原始图像和结果图像。

问题1.傅立叶变换的重要属性是什么？ 2。显示和处理图像的二维频谱时应注意什么？ 七、实验图片编号。tifnull使用Sobel运算符的图像分割实验使用Sobel运算符执行内容（1）。使用LoG（Lapla）Gaussian-Gaussian算子的图像分割实验使用LoG（Laplace-Gaussian算子）执行内容（1）中的所有步骤。处理结果可以在快速处理后直接显示，而无需进行计算模块的梯度。技巧2：注意调整噪声强度和LoG（拉普拉斯-高斯算子）的参数，观察处理结果。打印所有结果并进行讨论。以下是MATLAB程序f = imread（'room.tif'）使用sobel监视器分割图像； [gv，t1] = edge（f，'sobel'，'vertical';％使用edge函数提取图像imshow的垂直边缘（gv [gb，t2] = edge（f，'sobel'，'horizo​​ntal';％使用edge函数提取图像图形的垂直边缘，imshow（gb w45 = [-2 -1 0; -1 2 ];％指定要使用imfilter在45度方向上计算边缘的模板g45 = imfilter（double（f，w45，'replicate'T = 0. 3 * max（abs（g45（：; g45 = g45 > = T; Figure，imshow（g45;用于阈值处理的％set threshold％。在函数中使用“ prewitt”和“ roberts”。该过程类似于使用sobel边缘检测器的过程。

四、实验设备和软件1.计算机； 2. MATLAB程序； 3.可移动内存（软盘，U 4.用于记录的笔和纸。五、实验报告要求1.描述实验过程； 2.提交实验的原始图像和结果图像。评价Roberts运算符，Prewitt运算符， Sobel在噪声条件下进行边界检测的算子的性能20。为什么像Prewitt这样的算子，不需要将LoG梯度检测算子的处理结果与幅度结合起来？七、实验图片室。tif21

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