《图像处理技术应用实践》课程设计题目图像增强算法综合应用学生姓名韩帅_______学号20151308088___院系计算机与软件学院专业计算机科学与技术任课教师范春年____二Ｏ一七年五月图像处理技术应用实践—课程设计21、设计内容图像增强处理：设计一套空间域与频率域结合的图像增强算法，处理以下任一组图片中的带噪声图像，去除噪声，提高图像质量。（1）已知：噪声为随机噪声和周期噪声混合噪声；（2）要求：a）去噪处理后，计算均方误差评估去噪处理后图像的去噪效果b）撰写完整的科技报告（形式类似科技论文）表述自己的算法设计，算法实现与算法评估过程。第一组图片：第二组图片：2、图像增强算法2.1问题分析（1）图片中加入了随机噪声和周期噪声混合噪声。针对不同的噪声，不同的去噪方法效果不同，因此应该采用不同的去噪方法以达到最好的去噪效果。（2）随机噪声应在空间域去除，而空域去噪方法中，中值滤波法效果最好。（3）周期噪声应在频域中消去。（4）去除噪声后的图像仍然可以改善处理。（5）均方误差评估去噪处理后图像的去噪效果。2.2算法设计（1）读入初始图片及加噪图片。clc;clear;f=imread();g=imread();（2）利用空域滤波，去除随机噪声，此时用中值滤波法，并显示它的频谱图和直方图。g=medfilt2(g,[3,3]);（3）利用频域滤波，去除周期噪声。先转化成double型，进行傅里叶变换，再转化成数据矩阵，最后利用低通滤波去除周期噪声。G=double(g);%转化doubleG=fft2(G);G=fftshift(G);[M,N]=size(G);nn=2;d0=25;m=fix(m/2);n=fix(n/2);fori=1:Mforj=1:Nd=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn));%计算低通滤波器传递函数result(i,j)=h*G(i,j);endend（4）计算均方误差评估去噪效果。[mn]=size(p);l=f-p;he=sum(sum(l));avg=he/(m*n);k=l-avg;result1=(sum(sum(k.^2)))/(m*n);ifresult1==0disp('dog图均方误差');result2=0elsedisp('dog图均方误差');result2=sqrt(result1)end3、算法实现clear;clc;f=imread('C:\dogOriginal.bmp');g=imread('C:\dogDistorted.bmp');f1=double(f);f2=fft2(f1);f2=fftshift(f2);g1=double(g);g2=fft2(g1);g2=fftshift(g2);g3=medfilt2(g,[3,3]);%3*3模板中值滤波去除随机噪声g4=double(g3);F1=fft2(g3);F1=fftshift(F1);G=F1;[M,N]=size(G);%低通滤波nn=2;d0=25;m=fix(M/2);n=fix(N/2);fori=1:Mforj=1:Nd=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn));%h=1/(1+(d/d0)^(2*nn));%备用G(i,j)=h*G(i,j);endendp=uint8(real(ifft2(ifftshift(G))));subplot(341);imshow(f),title('原图');subplot(345);imshow(log(abs(f2)),[]),title('频谱');subplot(349);imhist(f),title('原图');subplot(342);imshow(g),title('噪声');subplot(346);imshow(log(abs(g2)),[]),title('');subplot(3,4,10);imhist(g),title('噪声');subplot(343);imshow(g3),title('去随机噪声');subplot(347);imshow(log(abs(F1)),[]),title('');subplot(3,4,11);imhist(g3),title('去随机噪声');subplot(344);imshow(p,[]),title('去噪');subplot(348);imshow(log(abs(G)),[]),title('');subplot(3,4,12);imhist(p),title('去噪');[m,n]=size(p);l=f-p;he=sum(sum(l));avg=he/(m*n);k=l-avg;result1=(sum(sum(k.^2)))/(m*n);ifresult1==0disp('dog图均方误差'),result2=0elsedisp('dog图均方误差'),result2=sqrt(result1)end4、运行结果5、认识分析去噪后图像模糊，同时尝试了直方图均衡化，效果并不理想；d0根据误差调整方便简单；中值滤波简单好用√参考文献：[1]全红艳、曹桂涛，数字图像处理原理与实现方法，机械工业出版社，2013[2]胡晓军、徐飞，MATLAB应用图像处理，2010图像处理技术应用实践—课程设计31、设计内容图像增强分割：有一幅包含不同大小的种子图案的扫描图像（如下图所示），每个包含了种子的图像区域称之为感兴趣区域（regionsofinterest—ROI）。要求：1、设计一套算法提取源图像中的所有ROI，并计算每一个ROI的大小（大小为包含多少个像素，如包含20个像素，则大小为20）。提示：每一个ROI为一个连通集合。2、撰写完整的科技...
