文件編號：B17

文件大?。?/strong>6M

開發(fā)環(huán)境：Matlab2018

猿創(chuàng)承諾：該項目親測正常運行，提供部署視頻，需遠程調(diào)試部署需另外收費，確保正常使用，不能正常使用全額退款。

簡要概述：在MATLAB命令行窗口中輸入>>guide后打開”test.fig”文件，運行后出現(xiàn)的整個程序的使用界面如下所示：界面左邊是一些功能的選擇，右邊主要是兩個圖像顯示區(qū)域，左邊的區(qū)域顯示輸入圖像，右邊的區(qū)域顯示處理后的圖像。

圖1.1 程序使用界面

程序主要實現(xiàn)的功能如下：

1. 灰度變換與圖像銳化：即課本第3章《灰度變換與空間濾波》中的：

a. 灰度變換函數(shù)：圖像反轉(zhuǎn)、對數(shù)變換、對比度拉伸變換（變換函數(shù)斜率由E調(diào)節(jié)）

b. 直方圖均衡

c. 圖像銳化：拉普拉斯算子和Sobel算子

2. 濾波器：即課本第4章《頻率域濾波》和第5章《圖像復原與重建》中的：

a. 低通濾波器：理想低通濾波器（截止頻率為c1）、高斯低通濾波器（標準差c1）、巴特沃斯低通濾波器（截止頻率為c1，階數(shù)為c2）

b. 高通濾波器：理想高通濾波器（截止頻率為c1）、高斯高通濾波器（標準差c1）、巴特沃斯高通濾波器（截止頻率為c1，階數(shù)為c2）

c. 中值濾波器：鄰域大小為c1×c2

d. 維納濾波器：參數(shù)c1為NOISEPOWER，根據(jù)所學知識，一個較好的初始估計為 ，其中 為圖像的維數(shù)，括號中的參量為噪聲的方差和均值的平方的和。參數(shù)c2表示設(shè)置值的范圍為[10^-c2, 10^c2]。

3. 噪聲模型：包括高斯噪聲（參數(shù)c1為均值，參數(shù)c2為方差），椒鹽噪聲（參數(shù)c1為噪聲強度，值在0與1之間）

為了演示維納濾波，這里還提供了”運動模糊”的功能，這相當于一個固定參量的退化函數(shù)，實現(xiàn)原圖像的運動模糊。運動模糊后的圖像還可以疊加上述噪聲模型。

4. 小波變換：參數(shù)L表示L層FWT，參數(shù)C表示將FWT后的圖像的細節(jié)增強C倍。負數(shù)的C表示增強絕對值。

5. 其他功能：界面中兩個顯示圖像框的下方分別有兩個按鈕“直方圖”和“DFT”，分別用于演示變換前后圖像的直方圖和頻譜圖。

按需寫作：

演示視頻：

點擊查看：系統(tǒng)演示視頻

運行效果：

1. 直方圖均衡

點擊”選擇圖像”后，在”灰度變換與圖像銳化”面板那的下拉菜單中選擇“直方圖均衡”，然后點擊“應(yīng)用”，在點擊”直方圖”按鈕，觀察變換前后的直方圖。

圖2.1 直方圖均衡

2. 高斯低通濾波

點擊”選擇圖像”后，在“濾波器”面板那的下拉菜單中選擇“高斯低通濾波”，輸入?yún)?shù)c1為10，表示標準差取10，點擊“應(yīng)用”，再點擊“DFT”，觀察變換前后的頻域圖。（為了增強顯示，對頻譜圖做了對數(shù)變換）

圖2.2 高斯低通濾波

3. 利用維納濾波的圖像復原

首先構(gòu)建退化圖像，點擊“選擇圖像”按鈕選擇圖像，然后在“噪聲模型”面板的下拉菜單中選擇“高斯噪聲”，參數(shù)c1為均值，輸入0，參數(shù)c2為方差，輸入0.1，勾選“運動模糊”，點擊“應(yīng)用”，得到退化圖像。

接著使用維納濾波，在“濾波器”的面板的下拉菜單中選擇“維納濾波”，輸入?yún)?shù)c1為0.4，參數(shù)c2為9，表示NOISEPOWER為0.4, 范圍為[10^-9, 10^9]。點擊“應(yīng)用”。觀察變化前后的圖像。注意，為了消除DFT帶來的振鈴現(xiàn)象，在維納濾波前先對圖像進行了邊緣模糊。

圖2.3 利用維納濾波的圖像復原

4. 利用中值濾波器消除椒鹽噪聲

點擊“選擇圖像”按鈕選擇圖像，在“噪聲模型”的面板的下拉菜單中選“椒鹽噪聲”，輸入?yún)?shù)c1噪聲強度為0.3，不需要”運動模糊”，所以不要打在前面打勾，點擊“應(yīng)用”。

然后在“濾波器”的面板的下拉菜單中選擇“中值濾波”，輸入c1和c2為5，表示鄰域大小為5*5，點擊“應(yīng)用”。觀察變換前后的圖像。

圖2.4 利用中值濾波消除椒鹽噪聲

5. 小波變換

點擊“選擇圖像”按鈕選擇圖像，在“小波變換”的面板中輸入層數(shù)L為2，顯示增強系數(shù)C為-4，點擊”應(yīng)用”按鈕。觀察小波變換后的圖像。

圖2.5 小波變換

遠程協(xié)助：

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文件目錄

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 ├ 2.運行截圖

 └ 3.演示視頻