桂林电子科技大学
实验报告
一、实验目的
1、掌握基本的图像处理方法，包括读取、写入、显示、剪切、运算以及快操作
等等。

2、掌握常用的图像变换方法，分析变换结果。

二、实验内容
编写程序，在Matlab下调试运行，并注意观察分析结果。

1、使用imread函数分别读入图象cameraman.tif 、canoe.tif，并使用subplot 和imshow函数进行显示。

再使用imcrop对第一幅图片进行剪切，并保存成文件。

2、申明向量X和矩阵A，使用二维傅立叶变换和fftshift函数进行处理，观察向量和矩阵结果。

3、创建一个1000*1000的全0图像，其中选择某矩形区域设置其象素为1（350：649,475:524），对该二值图逆时针旋转45°角，比较旋转前后的图像和傅里叶变换频谱。

三、实验设备、环境
计算机
四、实验原理
1、图像平滑算法
(1) 简单平均法：
设某像素的灰度值为，迭加噪声后，一幅含噪声的图像可表示为
现取以为中心的邻域S ——NN 方形窗口，在S 域内进行局部平均，得
式中，N 的平方为窗口内像素总数。

令
，则
式中，加权函数
（2）中值滤波：
中值滤波是一种非线性的信号处理方法。

中值滤波器在1971 年由J.w.Jukey 首先提出并应用在一维信号处理技术(时间序列分析)中，后来被二维图象信号处理技术所引用。

中值滤波在一定的条件下可以克服线性滤波器如最小均方滤波、均直滤波等带来的图象细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图象扫描噪声最为有效。

由于在实际运算过程中不需要图象的统计特征，因此这也带来不少方便。

但是对于一些细节多，特别是点、线、尖顶细节多的图象不宜采用中值滤波。

中值滤波一般采用一个含有奇数个点的滑动窗口，将窗口中各点灰度值的中值来替代值定点(一般是窗口的中心点)的灰度值。

对于奇数个元素，中值是指按大小排序后，中间的数值；对于偶数个元素，中值是指排序后中间两个元素灰度值的平均值。

一般选用3*3或5*5窗口，形状可分为方形或十字形，如下图所示。

(a) 方形 (b) 十字形
图2-1 二维中值滤波窗口形状
二维中值滤波可表示为
式中，s为所选取的窗口（邻域）范围。

通常，窗口尺寸可先小（3*3）后大（5*5），直到滤波效果满意为止。

2、锐化算法
（1）微分法（梯度法）：
典型算法：
(3.3.3)
Roberts算子法：
(3.3.4)
（2）Laplace（拉普拉斯）算子法：
借助Laplace算子实现空域高通滤波算法如下：
(3.3.12) 式中，二阶差分称为Laplace算子。

对于数字图像，该算法近似为
得到相应的掩模为
五、实验步骤（手写）（按照实际操作过程）
六、实验过程记录（手写）（数据、图表、计算等，可以打印贴
图）
七、实验结果分析及思考（手写）（包括对本次实验的数据分析、
思考题以及对本实验的建议和体会）。