数字图像处理实习作业03.docx

1、数字图像处理实习作业03数字图像处理作业 报告编号： 03课程编号： 姓 名：赵十璧 起始日期：2012-11-15截止日期：2012-11-21 一、概要 本次作业用到了soble算子和拉普拉斯算子对图像进行锐化处理，对矩阵求了其模值和其梯度场，对图像求了其轮廓图、梯度场图和3D网格图，还有灰度值分布图。2、基本原理 锐化处理的主要目的是突出图像中的细节或增强被模糊了的细节和边缘，主要用到的是一阶和二阶微分的细节锐化滤波器。 通过比较一阶微分处理和二阶微分处理的响应，可以得出：（1）一阶微分处理通常产生较宽的边缘；（2）二阶微分处理对细节有较强的响应，如细线和孤立点；（3）一阶微分处理一般对

2、灰度阶梯有较强的响应；（4）二阶微分处理对灰度阶梯变化产生双响应。还应注意，二阶微分在图像中灰度值变化相似时，对线的响应比对阶梯的强，且点比线响应强。 基于二阶微分的图像增强拉普拉斯算子：最简单的各向同性微分算子是拉普拉斯算子，一个二元图像函数f(x,y)的拉普拉斯变换定义为： 基于一阶微分的图像增强-梯度法：对于f(x,y),在其坐标（x,y）上的梯度是通过二维列向量定义的： 模值：3、操作结果Task1 对x、y求偏导分别得到： 模值： 梯度场：图1-1 梯度场Task2图2-1 原图像的轮廓图图2-2 原图像的梯度图图2-3 原图像的3D网格图2-4 加噪声后图像的轮廓图2-5 加噪声后

3、图像的梯度图2-6 加噪声后图像的3D网格图Task3 原矩阵用拉普拉斯算子处理后得到：Task4用拉普拉斯算子处理原图像后，取处理后图像的第一行至第九行，第一列至第九列的灰度值显示：Task5 均值滤波前后的图像对比 （a）原图像 （b）滤波后的图像 图5-1 均值滤波前后的图像对比(lena_frag)用Laplacian滤波进行处理得到的图像对比图5-2 用Laplacian滤波进行处理得到的图像对比（lena_frag）绘制MSE折线图如下图5-3 lena图像MSE折线图图5-4 均值滤波前后的图像对比(livingroom)图5-5 用Laplacian滤波进行处理得到的图像对比（

4、livingroom）图5-3 MSE折线图(livingroom)取图像lena及其处理得到的图像，展示其第一行的灰度值图5-7 Lena原图像的第一行灰度值分布曲线图5-8 均值滤波后图像第一行的灰度分布图图5-9 =0.10时图像的灰度分布图图5-10 =0.20时图像的灰度分布图图5-11 =0.25时图像的灰度分布图3、附源代码Task1: I=110 110 110 145 180 200;110 110 145 185 200 210;110 145 185 200 210 215;140 185 200 210 215 220;180 200 210 220 220 220;2

5、00 210 215 220 220 220; w1=-1 -2 -1;0 0 0;1 2 1; Gx=derivative(I,w1); GxGx =145 240 215 130 235 210 120 65 205 125 75 45 125 65 40 20 w2=-1 0 1;-2 0 2;-1 0 1; Gy=derivative(I,w2); GyGy =145 240 205 120 245 210 120 65 225 125 65 35 135 75 40 10 m=mag(Gx,Gy)m =205.0610 339.4113 297.0690 176.9181 339.4

6、849 296.9848 169.7056 91.9239 304.3846 176.7767 99.2472 57.0088 183.9837 99.2472 56.5685 22.3607 Gx=double(Gx); Gy=double(Gy); k= Gy./ Gxk = 1.0000 1.0000 0.9535 0.9231 1.0426 1.0000 1.0000 1.0000 1.0976 1.0000 0.8667 0.7778 1.0800 1.1538 1.0000 0.5000 angle=atan(k)*180/piangle = 45.0000 45.0000 43.

7、6361 42.7094 46.1935 45.0000 45.0000 45.0000 47.6630 45.0000 40.9144 37.8750 47.2026 49.0856 45.0000 26.5651 quiver(Gx,Gy)Task2:f=imread(F:txlena_frag.tif); f=double(f); Gx,Gy=gradient(f); figure; contour(f); quiver(Gx,Gy); mesh(f); f=imread(F:txlena_frag.tif); h=imnoise(f,gaussian); h=double(h); co

8、ntour(h); Gx,Gy=gradient(h); quiver(Gx,Gy); mesh(h);Task3: I=100 100 110 125 120 100;105 110 145 185 170 110;110 160 200 200 200 115;140 185 200 200 200 120;140 180 200 200 200 120;100 110 120 120 120 120; f=100 100 110 125 120 100;105 110 145 185 170 110;110 160 200 200 200 115;140 185 200 200 200

9、120;140 180 200 200 200 120;100 110 120 120 120 120; w=1 1 1;1 -8 1;1 1 1; h=derivative(f,w); hh =150 30 -210 -205 -85 -215 -100 -300 -150 -75 0 -245 -245 -285 -240 -400Task4: f=imread(F:txlena_frag.tif); h=fspecial(Laplacian); f=double(f); g=imfilter(f,h,replicate); g=double(g); for i=1:9;for j=1:9

10、;k(i,j)=g(i,j);end;end; kk =Task5: f=imread(F:txlena_frag.tif); w=ones(3,3)w = 1 1 1 1 1 1 1 1 1 h=imfilter(f,w,replicate); subplot(1,2,1); imshow(f);subplot(1,2,2); imshow(h); k=fspecial(Laplacian); g=imfilter(f,k,replicate); f=double(f); g=double(g); g1=f-(0.10)*g; g2=f-(0.20)*g; g3=f-(0.25)*g; g1

11、=uint8(g1); g2=uint8(g2); g3=uint8(g3); figure; subplot(2,2,1); imshow(g); title(锐化后的图像); subplot(2,2,2); imshow(g1); title(=0.10); subplot(2,2,3); imshow(g2); title(=0.20); subplot(2,2,4); imshow(g3); title(=0.25); MSE(f,h)ans = 2.2532e+04 MSE(f,g)ans = 1.0905e+04 MSE(f,g1)ans = 0.7719 MSE(f,g2)ans

12、 = 3.1004 MSE(f,g3)ans = 4.5171 figure; x=0.10 0.20 0.25; y=0.7719 3.1004 4.5171; plot(x,y) f1=imread(F:txlivingroom.tif); h1=imfilter(f1,w,replicate); subplot(1,2,1); imshow(f1); subplot(1,2,2); imshow(h1); m=imfilter(f1,k,replicate); f1=double(f1); m=double(m); m1=f1-(0.10)*m; m2=f1-(0.20)*m; m3=f

13、1-(0.25)*m; m1=uint8(m1); m2=uint8(m2); m3=uint8(m3); figure; subplot(2,2,1); imshow(m); title(锐化后的图像); subplot(2,2,2); imshow(m1); title(=0.10); subplot(2,2,3); imshow(m2); title(=0.20); subplot(2,2,4); imshow(m3); title(=0.25); MSE(f1,h1)ans = 1.8934e+04 MSE(f1,m)ans = 1.8117e+04 MSE(f1,m1)ans = 7.6859 MSE(f1,m2)ans = 29.9733 MSE(f1,m3)ans = 46.2319 figure; x=0.10 0.20 0.25; y=7.6859 29.9733 46.2319; plot(x,y) j=1:1:300; plot(j,f(1,j); plot(j,h(1,j); plot(j,g1(1,j); plot(j,g2(1,j); plot(j,g3(1,j);