实验四  图像的平滑

一、实验目的

1、掌握常见的图像噪声种类；
2、理解邻域平均法和中值滤波的原理、特点、适用对象；
3、掌握边缘检测的基本思想和常见的边缘检测算子的使用方法；

二、实验原理及内容

图像平滑的目的是消除图像噪声、恢复原始图像。
实际中摄取的图像一般都含有某种噪声，引起噪声的原因很多，噪声的种类也很多。总的说来，可以将噪声分为加性噪声和乘性噪声。加性噪声中又包含高斯噪声、椒盐噪声等典型噪声。
Matlab图像处理工具箱提供了模拟噪声生成的函数imnoise，可以对图像添加一些典型的噪声。
imnoise格式：J=imnoise(I，type，parameters)；
常见的去除噪声的方法有：邻域平均法、空间域低通滤波、频率域低通滤波、中值滤波等。
二维中值滤波的Matlab函数为medfilt2。
实验内容：
１、对图像lena.tif叠加零均值高斯噪声，噪声方差为0.02，然后分别利用邻域平均法和中值滤波法（窗口尺寸可变（先用3×3，再取5×5逐渐增大）对该图像进行滤波，显示滤波后的图像。
2、对图像lena.tif叠加椒盐噪声,噪声方差为0.02，选择合适的滤波器将噪声滤除。
３、对图像lena.tif叠加乘性噪声,噪声方差为0.02，设计一种处理方法，既能去噪声又能保持边缘清晰。

三、实验报告要求

１、给出对图像lena.tif叠加零均值高斯噪声，以及利用平均法和中值滤波法对该图像进行滤波的Matlab程序，显示叠加噪声前后的图像，显示滤波后的图像，比较滤波效果。
2、给出对图像lena.tif叠加椒盐噪声，以及对该图像进行滤波的Matlab程序，显示叠加噪声前后的图像，显示滤波后的图像，对结果进行分析。
3、给出对图像lena.tif叠加乘性噪声，以及对该图像进行滤波的Matlab程序，显示叠加噪声前后的图像，显示滤波后的图像，对结果进行分析。
４、比较中值滤波对含有不同噪声的图像的平滑效果，讨论中值滤波最适用于平滑哪种噪声？

四、思考题

1、在对图像进行邻域滤波时，邻域半径的大小对图像有什么影响？为什么？
２、为什么中值滤波适用于平滑含有脉冲噪声（椒盐噪声）的图像，而不适用于含有随机噪声（如高斯噪声）的图像和点、线、尖角细节较多的图像？