實驗報告
課程名稱數字影象處理導論
專業班級
姓名學號
電氣與資訊學院
和諧勤奮求是創新
附錄：可能用到的函式和參考結果報告裡不能用參考結果中的影象
1) 採用3×3的拉普拉斯運算元w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1, 1, 1]濾波
i=imread('moon.tif');
t=double(i);
subplot(1,2,1),imshow(t,);title('original image');
w =[1,1,1;
1,-8,1;
1,1,1];
k=conv2(t,w,'same');
subplot(1,2,2)
imshow(k);
title('laplacian transformation');
圖2.9 初始影象與拉普拉斯運算元銳化影象
2) 編寫函式w = genlaplacian(n)，自動產生任一奇數尺寸n的拉普拉斯運算元，如5×5的拉普拉斯運算元：
w1 1 1 1 1
1 1 1 1 1
1 1 -24 1 1
1 1 1 1 1
1 1 1 1 1]
function w = genlaplacian(5)%***putes the laplacian operator
w = ones(n);
x = ceil(n/2);
w(x, x) = -1 * (n * n - 1);
3) 分別採用5×5，9×9，15×15和25×25大小的拉普拉斯運算元對blurry_moon.tif進行銳化濾波，並利用式完成影象的銳化增強，觀察其有何不同，要求在同一視窗中顯示。
不同尺寸拉普拉斯運算元濾波以及影象增強
function w1 = genlaplacian(5);
i=imread('moon.tif');
t=double(i);
subplot(1,2,1),imshow(t,);title('original image');
k=conv2(t,w1,'same');
j=t-k;
subplot(1,2,2)
imshow(k);
title('laplacian transformation');
圖2.10 初始影象與不同拉普拉斯運算元銳化影象
影象銳化的實質是將原影象與梯度資訊疊加，相當於對目標物的邊緣進行了增強。
圖2.11 拉普拉斯運算元銳化與銳化增強影象
4) 採用不同的梯度運算元對blurry_moon.tif進行銳化濾波，並比較其效果
[i,map]=imread('moon.tif');
i=double(i);
subplot(2,3,1)
imshow(i,map);
title(' original image ');
[gx,gy]=gradient(igradient calculation
g=sqrt(gx.*gx+gy.*gy); % matrix
j1=ggradient1
subplot(2,3,2)
imshow(j1,map);
title(' operator1 image
j2=igradient2
k=find(g>=7);
j2(k)=g(k);
subplot(2,3,3)
imshow(j2,map);
title(' operator2 image ');
j3=igradient3
k=find(g>=7);
j3(k)=255;
subplot(2,3,4)
imshow(j3,map);
title(' operator3 image ');
j4=igradient4
k=find(g<=7);
j4(k)=255;
subplot(2,3,5)
imshow(j4,map);
title(' operator4 image ');
j5=igradient5
k=find(g<=7);
j5(k)=0;
q=find(g>=7);
j5(q)=255;
subplot(2,3,6)
imshow(j5,map);
title(' operator5 image ');
圖2.12 原始影象與不同梯度子銳化影象
作為二階微分運算元，拉普拉斯變換在影象細節的增強處理上有明顯的優點，但會產生更多的雜訊。梯度變換在灰度變化區域的響應更強，但對雜訊和細節的響應比拉普拉斯變換弱。
5) 自己設計銳化空間濾波器，並將其對雜訊影象進行處理，顯示處理後的影象；
圖2.13 原始影象與不同邊緣銳化影象
數字影象處理實驗報告實驗一影象增強實驗
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數字影象處理實驗報告
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