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班級：姓名：學號：

指導教師：

任務一：數字影象的基本處理

1、仔細分析如圖fig1_1_1、fig1_1_2、fig1_1_3所示影象的缺陷。求出各影象的灰度直方圖並進行直方圖均衡化處理。

2、程式：

i1=imread('fig1_1_');

3、 i2=imread('fig1_1_');

4、 i3=imread('fig1_1_');

5、 subplot(3,2,1),imshow(i1),title('原始影象1');

6、 subplot(3,2,2),imhist(i1),title('影象的灰度直方圖1');

7、 subplot(3,2,3),imshow(i2),title('原始影象2');

8、 subplot(3,2,4),imhist(i2),title('影象的灰度直方圖2');

9、 subplot(3,2,5),imshow(i3),title('原始影象2');

10． subplot(3,2,6),imhist(i3),title('影象的灰度直方圖2')

執行結果：

由直方圖分析可得：

fig1_1_1灰度集中在低灰度區，影象亮度低

fig1_1_2灰度集中在高灰度區，影象亮度高

fig1_1_3灰度集中在中度灰度區，影象顏色反差小

**的均衡化處理：

程式：i1=imread('fig1_1_');

i2=imread('fig1_1_');

i3=imread('fig1_1_');

j1=histeq(i1); j2=histeq(i2); j3=histeq(i3);

subplot(3,2,1);imshow(i1);title('原影象1');

subplot(3,2,2);imshow(j1);colorbar; title('直方圖均衡化後的影象1');

subplot(3,2,3);imshow(i2);title('原影象2');

subplot(3,2,4);imshow(j2);colorbar; title('直方圖均衡化後的影象2');

subplot(3,2,5);imshow(i3);title('原影象3');

subplot(3,2,6);imshow(j3);colorbar; title('直方圖均衡化後的影象3');

執行結果：

2對圖fig1_2分別進行如下處理：

（1）利用各種不同尺寸的空間濾波器模板對影象進行平滑濾波，並比較濾波效果，說明不同大小的濾波器處理產生差異的原因。

（2）利用各種不同尺寸的空間濾波器模板對影象進行銳化濾波，並比較濾波效果，說明不同大小的濾波器處理產生差異的原因。

（3）利用截止頻率不同的頻域低通濾波器對影象進行處理，並比較不同截止頻率對濾波效果的影響，說明產生差異的原因。

（4）利用截止頻率不同的頻域高通濾波器對影象進行處理，並比較不同截止頻率對濾波效果的影響，說明產生差異的原因。

原理分析：

（1）平滑濾波是低頻增強的空間域濾波技術。它的目的有兩類：一類是模糊；另一類是消除噪音。

空間域的平滑濾波一般採用簡單平均法進行，就是求鄰近像元點的平均亮度值。鄰域的大小與平滑的效果直接相關，鄰域越大平滑的效果越好，但鄰域過大，平滑會使邊緣資訊損失的越大，從而使輸出的影象變得模糊，因此需合理選擇鄰域的大小。

（2）影象處理的目的是為了使影象的邊緣、輪廓線以及影象的細節變的清晰。一般情況下，在計算機影象處理中可用微分運算和高通濾波器來實現影象。空間域影象的常用的是拉普拉斯運算，它不僅是偏導數的線性組合，而且是各向同性的，這樣可以使影象中間任何方向伸展的邊緣和輪廓線變得清晰。

（3）頻域低通濾波器能去掉訊號中不必要的高頻成分，降低取樣頻率，避免頻率混淆，去掉高頻干擾

（4）頻域高通濾波器能衰減或抑制低頻分量而通過高頻分量。影象的邊緣、細節主要在高頻部分得到反映。而影象的模糊是高頻部分較弱造成的。

為了消除模糊，突出影象的邊緣資訊，則採用高通濾波器讓高頻部分通過，消弱影象的低頻成分，再經過傅利葉逆變換得到邊緣銳化的影象。

（1）程式：

i=imread('fig1_ ');

subplot(2,3,1)

imshow(i)

title('原始影象')

i1=imnoise(i,'salt & pepper',0.02);

subplot(2,3,2)

imshow(i1)

title(' 新增椒鹽雜訊的影象')

k1=filter2(fspecial('**erage',3),i1)/255

k2=filter2(fspecial('**erage',5),i1)/255

k3=filter2(fspecial('**erage',7),i1)/255k4=filter2(fspecial('**erage',9),i1)/255

subplot(2,3,3),imshow(k1);title('3*3 模板平滑濾波');

subplot(2,3,4),imshow(k2);title('5*5 模板平滑濾波');

subplot(2,3,5),imshow(k3);title('7*7 模板平滑濾波');

subplot(2,3,6),imshow(k4);title('9*9 模板平滑濾波');

實驗結果：

（2）程式：

i=imread('fig1_');

f[-1 -1 -1; -1 8 -1; -1 -1 -1];%線性高通濾波3*3模板

m=[-=[ 8 ];

g=1 -1 -1 -1 -1; -1 -1 8 -1 -1;-1 -1 -1 -1 -1];

n=[-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1; -1 -1 -1 8 -1 -1 -1;-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1];

p=[-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1;-1 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 -1;-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1];

h=double(i);%轉化為double型別

e=conv2(h,f,'same');

j=conv2(h,g,'same');% 線性高通濾波進行影象濾波

x=conv2(h,m,'same');

y=conv2(h,n,'same');

z=conv2(h,n,'same');

subplot(2,3,1);imshow(h);title('原始影象');

subplot(2,3,2);imshow(e);title('濾波後影象1');

subplot(2,3,3);imshow(j);title('濾波後影象2');

subplot(2,3,4);imshow(x);title('濾波後影象3');

subplot(2,3,5);imshow(y);title('濾波後影象4');

subplot(2,3,6);imshow(z);title('濾波後影象5');

實驗結果：

（3）程式：

i=imread('fig1_');

[m n p]=size(i);

i=double(i);

subplot(2,2,1);image(i);colormap(gray);

title('原始圖')

noise=wgn(m,n,25);

new = noise + i;

subplot(2,2,2);image(new);

title('雜訊圖')

g=fft2(new);

g=fftshift(g);

[m,n]=size(g);

nn=2

d0=20;

m=fix(m/2); n=fix(n/2);

for i=1:m

for j=1:n

d=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);

h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn));

result(i,j)=h*g(i,j);

endendresult=ifftshift(result);

j2=ifft2(result);

j3=uint8(real(j2));

subplot(2,2,3);image(j3);

title('截止頻率20 ')

nn=2

d0=100;

m=fix(m/2); n=fix(n/2);

for i=1:m

for j=1:n

d=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);

h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn));

result(i,j)=h*g(i,j);

endendresult=ifftshift(result);

j2=ifft2(result);

j3=uint8(real(j2));

subplot(2,2,4);image(j3);

title('截止頻率100 ')

實驗結果：

（4）程式：

i=imread('c:\documents and settings\stu\桌面\新建資料夾\電信09-含程式\2023年電信資訊處理實踐\fig1_');

[m n p]=size(i);

i=double(i);

subplot(2,2,1);image(i);colormap(gray);

title('原始圖')

noise=wgn(m,n,25);

new = noise + i;

subplot(2,2,2);image(new);

title('雜訊圖')

g=fft2(f);

g=fftshift(g);

[m,n]=size(g);

d0=15

m=fix(m/2); n=fix(n/2);

for i=1:m

for j=1:n

d=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);

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