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1、西安电子科技大学课程论文数字图像处理高斯白噪声滤波班级：070821作者：董文凯学号：07082001时间：2011-06-30高斯白噪声滤波实验要求对实际Lena图像分别加入噪声标准差=15，20，25的高斯白噪声，用理想低通滤波器、高斯低通滤波器、算术均值滤波器和中值滤波器对实际Lena图像进行去噪，比较其去噪效果。实验内容1.对Lena图像加高斯白噪声1.1原始图例：采用经典Lena图像作为实验样例进行本实验的操作，原始Lena图像见图1.图1原始Lena图1.2加噪结果：图2的噪声图图3的噪声图图4的噪声图结论：经过
2、对以上三图的分析知越大图像越不清晰。1.3源程序：X=imread('Lena.jpg');J1=imnoise(X,'gaussian',0,0.15^2);imshow(J1)；J2=imnoise(X,'gaussian',0,0.20^2);imshow(J2)；J2=imnoise(X,'gaussian',0,0.25^2);imshow(J2)2对高斯白噪声进行滤波2.1理想低通滤波器：2.1.1滤波原理理想低通滤波器：其传递函数为：理想低通滤波器的冲激响应为：2.1.2滤波结果图5不同值下对图2的滤波结果图6
3、不同值下对图3的滤波结果图7不同值下对图4的滤波结果2.1.3源代码X=imread('Lena(25).jpg');%读取图像I=rgb2gray(X);%将图像变为灰度图figure;%创建图形图像对象imshow(I);%显示灰度图像title('原始图像');%加标题%将灰度图像的二维不连续Fourier变换的零频率成分引导频谱的中心s=fftshift(fft2(I));figure;%创建图形图像对象imshow(log(abs(s)),[]);%显示对s的绝对值取对数后的图像title('傅里叶频谱图');%加
4、标题[M,N]=size(s);%分别返回s的行数到M中，列数到N中n1=floor(M/2);%对M/2进行取整n2=floor(N/2);%对N/2进行取整%ILPF滤波，d0=5,15,30d0=XX;%初始化d0fori=1:Mforj=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);%点(i,j)到傅里叶变换中心的距离ifd<=d0%点(i,j)在通带内的情况h=1;%通带变换函数else%点(i,j)在阻带内的情况h=0;%阻带变换函数ends(i,j)=h*s(i,j);%ILPF滤波后的频域表示en
5、dends=ifftshift(s);%对s进行反FFI移动%对进行二维反离散的Fourier变换后，取复数的实部转化为无符号8位整数s=uint8(real(ifft2(s)));figure;imshow(s);%显示ILPF滤波后的图像title('ILPF滤波（d=XX）');2.2高斯低通滤波器：2.2.1滤波原理由于高斯函数的傅里叶变换仍是高斯函数，因此高斯函数能够成为在时域和频域都具有平滑性能的低通滤波器。2.2.2滤波结果图8均值为1，方差依次为0.01,0.02,0.03,0.04,0.05,0.06的高斯
6、低通滤波对图2滤波的结果图9均值为1，方差依次为0.01,0.02,0.03,0.04,0.05,0.06的高斯低通滤波对图3滤波的结果图10均值为1，方差依次为0.01,0.02,0.03,0.04,0.05,0.06的高斯低通滤波对图4滤波的结果2.2.3源代码functiond=gaussfilt(k,n,s)%s是需要滤波的图像，n是均值，k是方差Img=double(s);n1=floor((n+1)/2);%计算图像中心b=zeros(n,n);fori=1:nforj=1:nb(i,j)=exp(-((i-n1
7、)^2+(j-n1)^2)/(4*k))/(4*pi*k);endend%生成高斯序列Img1=conv2(Img,b,'same');%用生成的高斯序列卷积运算，进行高斯滤波d=uint8(Img1);主函数：h=imread('LenaXX.jpg');c=rgb2gray(h);figureimshow(c);title('加噪图像');n=1;k;%n是均值，k是方差，n选定1，k可以变化A2=gaussfilt(k,n,c);figureimshow(A2);title('高斯滤波')2.3算术均值滤波器：2.3.
8、1滤波原理均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为领域平均法。其基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点，选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点，作为处理后图像在该点上的灰度个，即：为该模板中包含当前像素在内的
