内蒙古工业大学信息工程学院
实 验 报 告
课程名称： 图像处理
实验名称：
实验类型： 验证性■ 综合性□ 设计性□
实验室名称： 电力大楼九楼机房
班级： 电子11-2班 学号： [1**********]4
姓名： 张沫林 组别： 电子11-2
同组人： 成绩：
实验日期： 2014-11- 6
实验一、图像滤波（均值滤波、中值滤波）的计算机实现
一、 实验目的：
1）、熟悉均值滤波、中值滤波处理的理论基础；
2）、掌握均值滤波、中值滤波的计算机实现方法；
3）、学习Matlab 的编程方法；
4）、验证均值滤波、中值滤波处理理论；
5）、观察均值滤波、中值滤波处理的结果。
二、实验的软、硬件平台：
硬件： PC机；
软件： 操作系统： WINDOWS2000以上
应用软件： Matlab
三、实验内容：
1）掌握编程技术；
2）独立编制均值滤波、中值滤波处理程序；
3）考察处理结果。
四、实验要求：
1）、进一步学习Matlab 编程的步骤及流程；
2）、编写均值滤波、中值滤波的程序；
3）、提交程序及实验报告；
4）、写出本次实验的体会。
一、实验程序
中值滤波
X=imread('G:\zhangmolin.jpg');
I=rgb2gray(X);
figure,
subplot(221),imshow(I)
title('张沫林原始图像')
J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %添加盐椒噪声，噪声密度为0.02
subplot(222),imshow(J)
title('张沫林添加盐椒噪声后的图像')
K1=medfilt2(J); %在默认的3×3邻域窗中进行中值滤波
subplot(223),imshow(K1)
title('张沫林默认的3×3邻域窗的中值滤波图像')
K2=medfilt2(J,[5 5]); %在5×5的邻域窗中进行中值滤波
subplot(224),imshow(K2)
title('张沫林5×5邻域窗的中值滤波图像
X=imread('G:\zhangmolin.jpg');
subplot(221),imshow(X)
title('原真彩图')
I=rgb2gray(X);
subplot(222),imshow(I)
title('灰度图')
J= imnoise(I,'salt & pepper'); %添加盐椒噪声，噪声密度为默认值0.05
subplot(223),imshow(J)
title('添加盐椒噪声后的图像')
K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %应用3×3邻域窗口法
subplot(224),imshow(K1)
title('3×3窗的邻域平均滤波图像')
K2=filter2(fspecial('average',7),J)/255; %应用7×7邻域窗口法
figure,imshow(K2)
title('7×7窗的邻域平均滤波图像')
K3=filter2(fspecial('average',9),J)/255; %应用9×9邻域窗口法
figure,imshow(K3)
title('9×9窗的邻域平均滤波图像')
K4=filter2(fspecial('average',11),J)/255; %应用11×11邻域窗口法
figure,imshow(K4)
title('11×11窗的邻域平均滤波图像
')
二、实验心得 通过这次试验，让我知道椒盐噪声是幅值近似相等而且是随机分布在不同位置，图像中有干净点也有污染点。中值滤波是选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果比较好。但是因为噪声的均值不为0，导致均值滤波不能很好地去除噪声点。不同的噪声用不同的滤波方法消除，才能达到对症下药的效果。
内蒙古工业大学信息工程学院
实 验 报 告
课程名称： 图像处理
实验名称：
实验类型： 验证性■ 综合性□ 设计性□
实验室名称： 电力大楼九楼机房
班级： 电子11-2班 学号： [1**********]4
姓名： 张沫林 组别： 电子11-2
同组人： 成绩：
实验日期： 2014-11- 6
实验一、图像滤波（均值滤波、中值滤波）的计算机实现
一、 实验目的：
1）、熟悉均值滤波、中值滤波处理的理论基础；
2）、掌握均值滤波、中值滤波的计算机实现方法；
3）、学习Matlab 的编程方法；
4）、验证均值滤波、中值滤波处理理论；
5）、观察均值滤波、中值滤波处理的结果。
二、实验的软、硬件平台：
硬件： PC机；
软件： 操作系统： WINDOWS2000以上
应用软件： Matlab
三、实验内容：
1）掌握编程技术；
2）独立编制均值滤波、中值滤波处理程序；
3）考察处理结果。
四、实验要求：
1）、进一步学习Matlab 编程的步骤及流程；
2）、编写均值滤波、中值滤波的程序；
3）、提交程序及实验报告；
4）、写出本次实验的体会。
一、实验程序
中值滤波
X=imread('G:\zhangmolin.jpg');
I=rgb2gray(X);
figure,
subplot(221),imshow(I)
title('张沫林原始图像')
J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %添加盐椒噪声，噪声密度为0.02
subplot(222),imshow(J)
title('张沫林添加盐椒噪声后的图像')
K1=medfilt2(J); %在默认的3×3邻域窗中进行中值滤波
subplot(223),imshow(K1)
title('张沫林默认的3×3邻域窗的中值滤波图像')
K2=medfilt2(J,[5 5]); %在5×5的邻域窗中进行中值滤波
subplot(224),imshow(K2)
title('张沫林5×5邻域窗的中值滤波图像
X=imread('G:\zhangmolin.jpg');
subplot(221),imshow(X)
title('原真彩图')
I=rgb2gray(X);
subplot(222),imshow(I)
title('灰度图')
J= imnoise(I,'salt & pepper'); %添加盐椒噪声，噪声密度为默认值0.05
subplot(223),imshow(J)
title('添加盐椒噪声后的图像')
K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %应用3×3邻域窗口法
subplot(224),imshow(K1)
title('3×3窗的邻域平均滤波图像')
K2=filter2(fspecial('average',7),J)/255; %应用7×7邻域窗口法
figure,imshow(K2)
title('7×7窗的邻域平均滤波图像')
K3=filter2(fspecial('average',9),J)/255; %应用9×9邻域窗口法
figure,imshow(K3)
title('9×9窗的邻域平均滤波图像')
K4=filter2(fspecial('average',11),J)/255; %应用11×11邻域窗口法
figure,imshow(K4)
title('11×11窗的邻域平均滤波图像
')
二、实验心得 通过这次试验，让我知道椒盐噪声是幅值近似相等而且是随机分布在不同位置，图像中有干净点也有污染点。中值滤波是选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果比较好。但是因为噪声的均值不为0，导致均值滤波不能很好地去除噪声点。不同的噪声用不同的滤波方法消除，才能达到对症下药的效果。