实验三--均值滤波和中值滤波
实验三均值滤波和中值滤波
一、实验目的
进一步了解MatLab软件/语言，学会使用MatLab对图像作滤波处理，使学生有机会掌握滤波算法，体会滤波效果。
了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合，培养处理实际图像的能力，并为课堂教学提供配套的实践机会。
二、实验要求
(1)学生应当完成对于给定图像+噪声，使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声，进行滤波处理；能够正确地评价处理的结果；能够从理论上作出合理的解释。
(2)利用MATLAB软件实现空域滤波的程序：
I=imread('electric.tif');
J = imnoise(I,'gauss',0.02); %添加高斯噪声
J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); (注意空格) %添加椒盐噪声
ave1=fspecial('average',3); %产生3×3的均值模版
ave2=fspecial('average',5); %产生5×5的均值模版
K = filter2(ave1,J)/255; %均值滤波3×3
L = filter2(ave2,J)/255; %均值滤波5×5
M = medfilt2(J,[3 3]); %中值滤波3×3模板
N = medfilt2(J,[4 4]); %中值滤波4×4模板
imshow(I);
figure,imshow(J);
figure,imshow(K);
figure,imshow(L);
figure,imshow(M);
figure,imshow(N);
三、实验设备与软件
(1) IBM-PC计算机系统
(2) MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)
(3) 实验所需要的图片
四、实验内容与步骤
a) 调入并显示原始图像Sample2-1.jpg 。
b) 利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jpg 上加入高斯(gaussian) 噪声
c)利用预定义函数fspecial 命令产生平均(average)滤波器
111191111---????--????---?
? d ）分别采用3x3和5x5的模板，分别用平均滤波器以及中值滤波器，对加入噪声的图像进行处理并观察不同噪声水平下，上述滤波器处理的结果；
e ）选择不同大小的模板，对加入某一固定噪声水平噪声的图像进行处理，观察上述滤波器处理的结果。
f ）利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jp
g 上加入椒盐噪声(salt & pepper)
g ）重复c)~ e ）的步骤
h ）输出全部结果并进行讨论。
五、思考题/问答题
(1) 简述高斯噪声和椒盐噪声的特点。
(2) 结合实验内容，定性评价平均滤波器/中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的去噪效果？
(3) 结合实验内容，定性评价滤波窗口对去噪效果的影响？
六、实验报告要求
描述实验的基本步骤，用数据和图片给出各个步骤中取得的实验结果，并进行必要的讨论，必须包括原始图像及其计算/处理后的图像。
七、实验图像
electric.tif （原始图像）
数字图像处理实验三中值滤波和均值滤波实验报告
数字图像处理实验三中值滤波和均值滤波实验报告
数字图像处理实验三 均值滤波、中值滤波的计算机实现12281166 崔雪莹计科1202班 一、实验目的： 1）熟悉均值滤波、中值滤波处理的理论基础； 2）掌握均值滤波、中值滤波的计算机实现方法； 3）学习VC++ 6。0 的编程方法； 4）验证均值滤波、中值滤波处理理论； 5）观察均值滤波、中值滤波处理的结果。 二、实验的软、硬件平台： 硬件：微型图像处理系统，包括：主机， PC机；摄像机； 软件：操作系统：WINDOWS2000或WINDOWSXP应用软件：VC++ 6.0 三、实验内容： 1）握高级语言编程技术； 2）编制均值滤波、中值滤波处理程序的方法； 3）编译并生成可执行文件； 4）考察处理结果。 四、实验要求： 1）学习VC++确6。0 编程的步骤及流程； 2）编写均值滤波、中值滤波的程序；
3）编译并改错； 4）把该程序嵌入试验二给出的界面中（作适当修改）； 5）提交程序及文档； 6）写出本次实验的体会。 五、实验结果截图 实验均值滤波采用的是3X3的方块，取周围的像素点取得其均值代替原像素点。边缘像素的处理方法是复制边缘的像素点，增加一个边框，计算里面的像素值得均值滤波。
六、实验体会 本次实验在前一次的实验基础上增加均值滤波和中值滤波，对于椒盐噪声的处理，发现中值滤波的效果更为好一点，而均值滤波是的整个图像变得模糊了一点，效果差异较大。本次实验更加增加了对数字图像处理的了解与学习。 七、实验程序代码注释及分析 // HistDemoADlg.h : 头文件 // #include "ImageWnd.h" #pragma once // CHistDemoADlg 对话框 class CHistDemoADlg : public CDialogEx { // 构造
中值滤波与均值滤波
四川大学电气信息学院微机原理与接口技术 实验报告 实验名称：中值滤波与均值滤波 实验地点：二基楼A514 年级： 2014级 姓名：宋雅婕 学号： 2014141443030 实验时间：2016年5月27日
一、实验内容 1.在数据段设变量数组TADA1和TADA2,并存入假设的两组采样值作为某一 采样周期的采样值。 ⒉设计中值滤波程序求出测量值。 ⒊设计均值滤波程序求出测量值。 ⒋每个程序应能将结果显示在屏幕上。 ⒌在计算机上调试程序，并获得正确结果。 二、程序框图 1. 2.中值滤波：
三、程序清单 1、中值滤波： DATAS SEGMENT TADA1 DB 65,72,33,84,43 N EQU $-TADA1 DATAS ENDS CODES SEGMENT ASSUME CS:CODES,DS:DATAS START: MOV AX,DATAS MOV DS,AX ;给DS段赋值 MOV CX,N-1 ;设置N-1轮比较次数 MOV DX,1 ;设置比较的轮次 AG: CALL MP ;调用子程序 INC DX LOOP AG MOV SI,0 XOR AX,AX ;将AX清零 MOV AL,TADA1[SI+(N-1)/2] ;取出中值 MOV BL,10 DIV BL PUSH AX ADD AL,30H MOV DL,AL MOV AH,2 INT 21H ;输出十进制数的高位POP AX ADD AH,30H MOV DL,AH MOV AH,2 INT 21H ;输出十进制数的低位 MOV AH,4CH INT 21H MP PROC ;冒泡法（从小到大排列） PUSH CX MOV CX,N SUB CX,DX MOV SI,0 RECMP: MOV AL,TADA1[SI]
低通滤波器实验报告
（科信学院） 信息与电气工程学院 电子电路仿真及设计CDIO三级项目 设计说明书 （2012/2013学年第二学期） 题目： ____低通滤波器设计____ _____ _____ _ 专业班级：通信工程 学生姓名： 学号： 指导教师： 设计周数：2周 2013年7月5日 题目： ____低通滤波器设计____ _____ _____ _ (1)
第一章、电源的设计 (2) 1.1实验原理： (2) 1.1.1设计原理连接图： (2) 1. 2电路图 (5) 第二章、振荡器的设计 (7) 2.1 实验原理 (7) 2.1.1 (7) 2.1.2定性分析 (7) 2.1.3定量分析 (8) 2.2电路参数确定 (10) 2.2.1确定R、C值 (10) 2.2.2 电路图 (10) 第三章、低通滤波器的设计 (12) 3.1芯片介绍 (12) 3.2巴特沃斯滤波器简介 (13) 3.2.1滤波器简介 (13) 3.2.2巴特沃斯滤波器的产生 (13) 3.2.3常用滤波器的性能指标 (14) 3.2.4实际滤波器的频率特性 (15) 3.3设计方案 (17) 3.3.1系统方案框图 (17) 3.3.2元件参数选择 (18) 3.4结果分析 (20) 3.5误差分析 (23) 第四章、课设总结 (24) 第一章、电源的设计 1.1实验原理： 1.1.1设计原理连接图：
整体电路由以下四部分构成： 电源变压器：将交流电网电压U1变为合适的交流电压U2。 整流电路：将交流电压U2变为脉动的直流电压U3。 滤波电路：将脉动直流电压U3转变为平滑的直流电压U4。 稳压电路：当电网电压波动及负载变化时,保持输出电压Uo的稳定。 1）变压器变压 220V交流电端子连一个降压变压器，把220V家用电压值降到9V左右。 2）整流电路 桥式整流电路巧妙的利用了二极管的单向导电性，将四个二极管分为两组，根据变压器次级电压的极性分别导通。见变压器次级电压的正极性端与负载电阻的上端相连，负极性端与负载的电阻的下端相连，使负载上始终可以得到一个单方向的脉动电压。单项桥式整流电路，具有输出电压高，变压器利用率高，脉动系数小。
空间域滤波器(实验报告)
数字图像处理作业 ——空间域滤波器 摘要 在图像处理的过程中,消除图像的噪声干扰是一个非常重要的问题。本文利用matlab软件,采用空域滤波的方式,对图像进行平滑和锐化处理。平滑空间滤波器用于模糊处理和减小噪声，经常在图像的预处理中使用；锐化空间滤波器主要用于突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节。本文使用的平滑滤波器有中值滤波器和高斯低通滤波器，其中，中值滤波器对去除椒盐噪声特别有效，高斯低通滤波器对去除高斯噪声效果比较好。使用的锐化滤波器有反锐化掩膜滤波、Sobel边缘检测、Laplacian边缘检测以及Canny算子边缘检测滤波器。不同的滤波方式，在特定的图像处理应用中有着不同的效果和各自的优势。
1、分别用高斯滤波器和中值滤波器去平滑测试图像test1和2，模板大小分别 是3x3 ， 5x5 ，7x7；利用固定方差 sigma=1.5产生高斯滤波器. 附件有产生高斯滤波器的方法。 实验原理分析： 空域滤波是直接对图像的数据做空间变换达到滤波的目的。它是一种邻域运算，其机理就是在待处理的图像中逐点地移动模板，滤波器在该点地响应通过事先定义的滤波器系数与滤波模板扫过区域的相应像素值的关系来计算。如果输出像素是输入像素邻域像素的线性组合则称为线性滤波（例如最常见的均值滤波和高斯滤波），否则为非线性滤波（中值滤波、边缘保持滤波等）。 空域滤波器从处理效果上可以平滑空间滤波器和锐化空间滤波器：平滑空间滤波器用于模糊处理和减小噪声，经常在图像的预处理中使用；锐化空间滤波器主要用于突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节。 模板在源图像中移动的过程中，当模板的一条边与图像轮廓重合后，模板中心继续向图像边缘靠近，那么模板的某一行或列就会处于图像平面之外，此时最简单的方法就是将模板中心点的移动范围限制在距离图像边缘不小于（n－1）/2个像素处，单处理后的图像比原始图像稍小。如果要处理整幅图像，可以在图像轮廓边缘时用全部包含于图像中的模板部分来滤波所有图像，或者在图像边缘以外再补上一行和一列灰度为零的像素点（或者将边缘复制补在图像之外）。 ①中值滤波器的设计： 中值滤波器是一种非线性统计滤波器，它的响应基于图像滤波器包围的图像区域中像素的排序，然后由统计排序的中间值代替中心像素的值。它比小尺寸的线性平滑滤波器的模糊程度明显要低，对处理脉冲噪声（椒盐噪声）非常有效。中值滤波器的主要功能是使拥有不同灰度的点看起来更接近于它的邻近值，去除那些相对于其邻域像素更亮或更暗，并且其区域小于滤波器区域一半的孤立像素集。 在一维的情况下，中值滤波器是一个含有奇数个像素的窗口。在处理之后，位于窗口正中的像素的灰度值，用窗口内各像素灰度值的中值代替。例如若窗口长度为5，窗口中像素的灰度值为80、90、200、110、120，则中值为110，因为按小到大（或大到小）排序后，第三位的值是110。于是原理的窗口正中的灰度值200就由110取代。如果200是一个噪声的尖峰，则将被滤除。然而，如果它是一个信号，则滤波后就被消除，降低了分辨率。因此中值滤波在某些情况下抑制噪声，而在另一些情况下却会抑制信号。 将中值滤波推广到二维的情况。二维窗口的形式可以是正方形、近似圆形的或十字形等。本次作业使用正方形模板进行滤波，它的中心一般位于被处理点上。窗口的大小对滤波效果影响较大。 根据上述算法利用MATLAB软件编程，对源图像test1和test2进行滤波处理，结果如下图：
中值滤波和均值滤波代码
%均值滤波 clc,clear; f=imread('2.bmp'); subplot(221),imshow(f); f1=imnoise(f,'gaussian',0.002,0.0008); subplot(222),imshow(f1); k1=floor(3/2)+1; k2=floor(3/2)+1; X=f1; [M,N]=size(X); uint8 Y=zeros(M,N); funBox=zeros(3,3); for i=1:M-3 for j=1:N-3 funBox=X(i:i+3,j:j+3); s=sum(funBox(:)); h=s/9; Y(i+k1,j+k2)=h; end; end; Y=Y/255; subplot(223),imshow(Y); 注意：在matlab中，我们常使用imshow()函数来显示图像，而此时的图像矩阵可能经过了某种运算。在matlab中，为了保证精度，经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从unit8型变成double型。如果直接运行imshow(I)，我们会发现显示的是一个白色的图像。这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0~1范围内，即大于1时都是显示为白色，而imshow显示uint8型时是0~255范围。而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被不正常得显示为白色图像了。 那么如何解决这个问题呢？笔者曾经用fix()函数把图像矩阵由实数形式转化成整数形式，但这样仍无法改变图像矩阵是double型的事实。 通过搜索，找到两个解决方法： imshow(I/256); ----------将图像矩阵转化到0-1之间 imshow(I,[]); -----------自动调整数据的范围以便于显示（不明白原理！） PS:imshow(I,[])，将I的最小值看作0，最大值看作255，所以黑白明显
滤波器设计的实验报告
实验三滤波器设计 一、实验目的： 1、熟悉Labview的软件操作环境； 2、了解VI设计的方法和步骤，学会简单的虚拟仪器的设计； 3、熟悉创建、调试VI； 4、利用Labview制作一个滤波器，实现低通、高通、带通、带阻等基本滤波功能，并调节截止频率实现滤波效果。 二、实验要求： 1、可正弦实现低通、高通、带通、带阻等基本滤波功能，并图形显示滤波前后波形； 2、可调节每种滤波器的上限截止频率或者下限截止频率； 3、给出每种滤波器的幅频特性； 三、设计原理: 1、利用LABVIEW中的数字IIR、FIR数字滤波器实现数字滤波功能，参数可调；
2、将两路不同频率的信号先叠加，然后通过滤波，将一路信号滤除，而保留有用信号，Hz f Hz f 100,2021==； 3、叠加即将两个信号相加，用到一个数学公式； 4、信号进入case 结构，结构中有两路分支，每路分支均有一个滤波模块，其中一个为IIR 滤波器，另一个为FIR 滤波器，通过按钮可选择IIR 或是FIR.每个滤波模块都可通过外部按钮对其参数进行调整，各个过程的波形都用波形图显示出来； 5、将IIR 、FIR 滤波器的“滤波信息”接线端用控件按名称解除捆绑接入波形图，观察波形的幅度和相位； 6、用一个while 循环实现不重新启动既可以改参数。 四、设计流程： 1、前面板的设计：
2、程序框图的设计： 五、实验结果： 1、低通滤波功能：将100Hz的信号滤除，保留20Hz的信号 用IIR巴特沃斯滤波器，将低截止频率设置为25Hz。
用FIR滤波器，拓扑类型选择Windowed FIR，将最低通带设置为50。 用IIR巴特沃斯滤波器，将低截止频率设置为90Hz。
数字图像处理实验报告[邻域平均法和中值滤波法]
数字图像处理实验报告 班级： 姓名： 学号： 日期： 邻域平均法和中值滤波处理
一、实验目的 图像变换是数字图像处理中的一种综合变换，如直方图变换、几何变换等。通过本实验，使得学生掌握两种变换的程序实现方法。 二、实验任务 请设计程序，分别用邻域平均法，其模板为：和中值滤波法对testnoise图像进行去噪处理（中值滤波的模板的大小也设为3×3）。 三、实验环境 本实验在Windows平台上进行，对内存及cpu主频无特别要求，使用VC或者MINGW（gcc）编译器均可。 四、设计思路 介绍代码的框架结构、所用的数据结构、各个类的介绍（类的功能、类中方法的功能、类的成员变量的作用）、各方法间的关系写。在此不进行赘述。 五、具体实现 实现设计思路中定义的所有的数据类型，对每个操作给出实际算法。对主程序和其他模块也都需要写出实际算法。 代码： <邻域平均法>(3*3) #include
#include
数字图像处理实验三中值滤波和均值滤波实验报告材料
数字图像处理实验三 均值滤波、中值滤波的计算机实现12281166 崔雪莹计科1202班 一、实验目的： 1）熟悉均值滤波、中值滤波处理的理论基础； 2）掌握均值滤波、中值滤波的计算机实现方法； 3）学习VC++ 6。0 的编程方法； 4）验证均值滤波、中值滤波处理理论； 5）观察均值滤波、中值滤波处理的结果。 二、实验的软、硬件平台： 硬件：微型图像处理系统，包括：主机， PC机；摄像机； 软件：操作系统：WINDOWS2000或WINDOWSXP应用软件：VC++ 6.0 三、实验内容： 1）握高级语言编程技术； 2）编制均值滤波、中值滤波处理程序的方法； 3）编译并生成可执行文件； 4）考察处理结果。 四、实验要求： 1）学习VC++确6。0 编程的步骤及流程； 2）编写均值滤波、中值滤波的程序；
3）编译并改错； 4）把该程序嵌入试验二给出的界面中（作适当修改）； 5）提交程序及文档； 6）写出本次实验的体会。 五、实验结果截图 实验均值滤波采用的是3X3的方块，取周围的像素点取得其均值代替原像素点。边缘像素的处理方法是复制边缘的像素点，增加一个边框，计算里面的像素值得均值滤波。
六、实验体会 本次实验在前一次的实验基础上增加均值滤波和中值滤波，对于椒盐噪声的处理，发现中值滤波的效果更为好一点，而均值滤波是的整个图像变得模糊了一点，效果差异较大。本次实验更加增加了对数字图像处理的了解与学习。 七、实验程序代码注释及分析 // HistDemoADlg.h : 头文件 // #include "ImageWnd.h" #pragma once // CHistDemoADlg 对话框 class CHistDemoADlg : public CDialogEx { // 构造
(完整版)整流滤波电路实验报告
整流滤波电路实验报告 姓名：XXX 学号：5702112116 座号：11 时间：第六周星期4 一、实验目的 1、研究半波整流电路、全波桥式整流电路。 2、电容滤波电路，观察滤波器在半波和全波整流电路中的滤波效果。 3、整流滤波电路输出脉动电压的峰值。 4、初步掌握示波器显示与测量的技能。 二、实验仪器 示波器、6v交流电源、面包板、电容（10μF*1，470μF*1）、变阻箱、二极管*4、导线若干。 三、实验原理 1、利用二极管的单向导电作用，可将交流电变为直流电。常用的二极管整 流电路有单相半波整流电路和桥式整流电路等。 2、在桥式整流电路输出端与负载电阻RL并联一个较大电容C，构成电容滤 波电路。整流电路接入滤波电容后，不仅使输出电压变得平滑、纹波显著成小，同时输出电压的平均值也增大了。 四、实验步骤 1、连接好示波器，将信号输入线与6V交流电源连接，校准图形基准线。 2、如图，在面包板上连接好半波整流电路，将信号连接线与电阻并联。
3、如图，在面包板上连接好全波整流电路，将信号输入线与电阻连接。
4、在全波整流电路中将电阻换成470μF的电容，将信号接入线与电容并联。 5、如图，选择470μF的电容，连接好整流滤波电路，将信号接入线与电阻并联。 改变电阻大小（200Ω、100Ω、50Ω、25Ω）
200Ω100Ω50Ω
25Ω 6、更换10μF的电容，改变电阻（200Ω、100Ω、50Ω、25Ω）200Ω 100Ω
50Ω 25Ω 五、数据处理 1、当C 不变时，输出电压与电阻的关系。 输出电压与输入交流电压、纹波电压的关系如下： avg)r m V V V （输+= 又有i avg R C V ??=输89.2V )(r 所以当C 一定时，R 越大 就越小 )(r V avg 越大 输V
几种中值滤波去噪方法分析
几种中值滤波去噪方法分析 在数字图像的转换、存储和传输等过程中，经常性由于电子设备工作环境的不稳定，由于设备中含有一些污染物等原因，导致数字图像中一些像素点的灰度值发生非常大的变化，变得非常小或者非常大；而且大气环境很容易干扰无线数据传输，从而让传输信号混入噪声，接收到的无线信号恢复成传输过来的数字图像较原图像相比也会有很大的不同。在这些过程中，椒盐噪声很容易就会对数字图像造成感染。客户满意的数字图像尽可能少或者没有受到椒盐噪声的污染。所以我们需要去噪处理。 在现阶段处理椒盐噪声方面的研究成果方面，因为中值滤波有其非线性的特性，对比其他线性滤波方法可以取得更好的效果，同切同时还可以更好的保留图像的边缘信息。很多学者在研究通过中值滤波消除椒盐噪声的影响，希望可以得到更好的去噪效果。 第一节标准中值滤波方法 标准中值滤波是把这个窗口内的像素点按灰度值大小进行排列，把灰度值的平均值当作标准值。 我们以一个8位的图像作为例子，因为椒盐噪声会让受影响的像素点灰度值改为亮点，即灰度值为255；或者暗点，即灰度值为0。我们在排序的时候，把收到污染的像素点的灰度值大小排列出来，取中间值为所有噪点值，那么就可以消除噪声污染对这个点的影响。其具体步骤如下： ①把窗口在图像中滑动，然后让窗口中心与某一像素点重合 ②记录下窗口中所有像素点的灰度值 ③将这些灰度值从小到大排序 ④记录下该灰度值序列中间的值 ⑤将所记录下的中间值替代窗口中心像素点的灰度值 因为中值滤波的输出灰度值大小是由窗口的中值大小所决定的，所以中值滤
波对于窗口内脉冲噪声远远没有均值滤波敏感。因此相对于均值滤波，中值滤波可以在有效去除脉冲噪声的同时，减小更多的模糊图像。由于由于中值滤波所采用的窗口大小会直接决定去噪效果和图像模糊程度，而且图像去噪后的用途也就决定了窗口的形式。以5*5窗口为例，常见的形状如图2.1所示： 图 2.1 常见的尺寸为5*5的中值滤波窗口 尽管标准中值滤波方法称得上是现在市面上的一种最简单有效的去除椒盐噪声的方法。但是它判断像素点是否被噪声影响的机制不明确，尽管采用该方法时已经对所有像素点进行了一次滤波操作，还是会在一定程序上对图像的边缘、细节信息产生破坏。 第二节带权值的中值滤波方法 Brownrigg提出了一种改进的中值滤波方法：带权值的中值滤波方法。这个滤波的步骤和SM基本一样，不同的地方在于：WM在排序取中值的时候要在
有源滤波器实验报告
有源滤波器实验报告文件编码（008-TTIG-UTITD-GKBTT-PUUTI-WYTUI-8256）
实验七集成运算放大器的基本应用(Ⅱ)—有源滤波器 一、实验目的 1、熟悉用运放、电阻和电容组成有源低通滤波、高通滤波和带通、带阻滤波器。 2、学会测量有源滤波器的幅频特性。 二、实验原理 （a）低通（b）高通 (c) 带通（d）带阻 图7－1 四种滤波电路的幅频特性示意图 由RC元件与运算放大器组成的滤波器称为RC有源滤波器，其功能是让一定频率范围内的信号通过，抑制或急剧衰减此频率范围以外的信号。可用在信息处理、数据传输、抑制干扰等方面，但因受运算放大器频带限制，这类滤波器主要用于低频范围。根据对频率范围的选择不同，可分为低通(LPF)、高通(HPF)、带通(BPF)与带阻(BEF)等四种滤波器，它们的幅频特性如图7－1所示。 具有理想幅频特性的滤波器是很难实现的，只能用实际的幅频特性去逼近理想的。一般来说，滤波器的幅频特性越好，其相频特性越差，反之亦然。滤波器的阶数越高,幅频特性衰减的速率越快，但RC网络的节数越多，元件参数计算越繁琐，电路调试越困难。任何高阶滤波器均可以用较低的二阶RC有滤波器级联实现。 1、低通滤波器（LPF） 低通滤波器是用来通过低频信号衰减或抑制高频信号。
如图7－2（a ）所示，为典型的二阶有源低通滤波器。它由两级RC 滤波环节与同相比例运算电路组成，其中第一级电容C 接至输出端，引入适量的正反馈，以改善幅频特性。图7－2（b ）为二阶低通滤波器幅频特性曲线。 (a)电路图 (b)频率特性 图7－2 二阶低通滤波器 电路性能参数 1 f uP R R 1A + = 二阶低通滤波器的通带增益 RC 2π1 f O = 截止频率，它是二阶低通滤波器通带与阻带的界限频率。 uP A 31 Q -= 品质因数，它的大小影响低通滤波器在截止频率处幅频特性的形状。 2、高通滤波器（HPF ） 与低通滤波器相反，高通滤波器用来通过高频信号，衰减或抑制低频信号。 只要将图7－2低通滤波电路中起滤波作用的电阻、电容互换，即可变成二阶有源高通滤波器，如图7－3(a)所示。高通滤波器性能与低通滤波器相反，其频率响应和低通滤波器是“镜象”关系，仿照LPH 分析方法，不难求得HPF 的幅频特性。
数字图像处理实验报告：灰度变换与空间滤波(附带程序,不看后悔)
1.灰度变换与空间滤波 一种成熟的医学技术被用于检测电子显微镜生成的某类图像。为简化检测任务，技术决定采用数字图像处理技术。发现了如下问题：（1）明亮且孤立的点是不感兴趣的点；（2）清晰度不够，特别是边缘区域不明显；（3）一些图像的对比度不够；（4）技术人员发现某些关键的信息只在灰度值为I1-I2 的范围，因此，技术人员想保留I1-I2 区间范围的图像，将其余灰度值显示为黑色。（5）将处理后的I1-I2 范围内的图像，线性扩展到0-255 灰度，以适应于液晶显示器的显示。请结合本章的数字图像处理处理，帮助技术人员解决这些问题。 1.1 问题分析及多种方法提出 （1）明亮且孤立的点是不够感兴趣的点 对于明亮且孤立的点，其应为脉冲且灰度值为255（uint8）噪声，即盐噪声，为此，首先对下载的细胞图像增加盐噪声，再选择不同滤波方式进行滤除。 均值滤波：均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8 个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。 优点：速度快，实现简单； 缺点：均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。 其公式如下： 使用矩阵表示该滤波器则为： 中值滤波：
滤除盐噪声首选的方法应为中值滤波，中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。 其过程为： a、存储像素1，像素2 ....... 像素9 的值； b、对像素值进行排序操作； c、像素5 的值即为数组排序后的中值。优点：由于中值滤波本身为一种利用统计排序方法进行的非线性滤波方法，故可以滤除在排列矩阵两边分布的脉冲噪声，并较好的保留图像的细节信息。 缺点：当噪声密度较大时，使用中值滤波后，仍然会有较多的噪声点出现。自适应中值滤波： 自适应的中值滤波器也需要一个矩形的窗口S xy ，和常规中值滤波器不同的是这个窗口的大小会在滤波处理的过程中进行改变(增大)。需要注意的是，滤波器的输出是一个像素值，该值用来替换点(x, y)处的像素值，点(x, y)是滤波窗口的中心位置。 其涉及到以下几个参数： 其计算过程如下：
均值滤波和中值滤波
均值滤波与自适应中值滤波的仿真与实现 摘要 图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵,然而在图像使用和传输过程中,不可避免会受到噪声的干扰，因此为了恢复原始图像，达到好的视觉效果，需要对图像进行滤波操作。根据噪声种类不同，可以采用不同的滤波方法，均值滤波是典型的线性滤波算法，能够有效滤波图像中的加性噪声，而中值滤波器是能够有效滤除脉冲噪声的非线性滤波器，但传统中值滤波去脉冲噪声的性能受滤波窗口尺寸的影响较大, 在抑制图像噪声和保护细节两方面存在矛盾。本文首先对不同均值滤波器在处理不同噪声方面的优缺点进行了分析，然后分别用中值滤波器和自适应中值滤波器对被椒盐噪声污染的图像进行了滤波操作，发现自适应中值滤波方法不仅可以有效滤波椒盐噪声，同时还可以有效地克服中值滤波器造成图像边缘模糊的缺点。 1.均值滤波 均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素点和其本身像素点。再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的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（x，y），选择一个模板，该模板由其邻近的若干像素组成，求模板中所有像素
的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度
值g（x，y），即g（x，y）=1/m ∑f（x，y）， m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。均值滤波能够有效滤除图像中的加性噪声，但均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊。均值滤波主要有算术均值滤波，几何均值滤波，谐波均值滤波以及逆谐波均值滤波，本文只对算术均值滤波，几何均值滤波和逆谐波均值滤波进行研究。其中几何均值滤波器所达到的平滑度可以与算术均值滤波器相比,但在滤波过程中丢失更少的图象细节。逆谐波均值滤波器更适合于处理脉冲噪声,但它有个缺点,就是必须要知道噪声是暗噪声还是亮噪声,以便于选择合适的滤波器阶数符号,如果阶数的符号选择错了可能会引起灾难性的后果。下面分别对算术平均滤波，几何平均滤波和逆谐波均值滤波对不同噪声的滤波效果进行仿真分析。
中值和均值滤波论文(附代码)
基于MATLAB 的带噪图像的中值和均值滤波 摘要：图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。本文将纯净的图像加入椒盐噪声,然后采用中值和均值滤波的方法对其进行去噪。在图像处理中，中值和均值滤波对滤除脉冲干扰噪声都很有效。文章阐述了中值和均值滤波的原理、算法以及在图像处理中的应用。MATLAB 是一种高效的工程计算语言，在数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。 关键词：图像，中值滤波，均值滤波，去噪，MATLAB 1. 引言 20世纪20年代,图像处理首次得到应用。上个世纪60年代中期,随着计算机科学的发展和计算机的普及,图像处理得到广泛的应用。60年代末期,图像处理技术不断完善,逐渐成为一个新兴的学科。图像处理中输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。 为了改善图像质量,从图像中提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。根据噪声频谱分布的规律和统计特征以及图像的特点,出现了多种多样的去噪方法。经典的去噪方法有：空域合成法,频域合成法和最优合成法等,与之适应的出现了许多应用方法,如均值滤波器,中值滤波器,低通滤波器,维纳滤波器,最小失真法等。这些方法的广泛应用,促进数字信号处理的极大发展,显著提高了图像质量。 2. 中值滤波 中值滤波是一种典型的低通滤波器,属于非线性滤波技术,它的目的是保护图像边缘的同时去除噪声。所谓中值滤波，是指把以某点（x,y ）为中心的小窗口内的所有象素的灰度按从大到小的顺序排列,若窗口中的象素为奇数个,则将中间值作为(x ，y)处的灰度值。若窗口中的象素为偶数个，则取两个中间值的平均值作为(x ，y)处的灰度值。中值滤波对去除椒盐噪声很有效。中值滤波器的缺点是对所有象素点采用一致的处理，在滤除噪声的同时有可能改变真正象素点的值，引入误差，损坏图像的边缘和细节。该算法对高斯噪声和均匀分布噪声就束手无策。 设有一个一维序列1f ，2f ，…，n f ，取窗口长度为m(m 为奇数)，对此序列
FIR滤波器设计实验报告
实验报告 课程名称：数字信号处理 实验项目：FIR滤波器设计 专业班级： 姓名：学号： 实验室号：实验组号： 实验时间：批阅时间： 指导教师：成绩：
实验报告 专业班级： 学号： 姓名： 一、实验目的： 1、熟悉线性相位FIR 数字低通滤波器特性。 2、熟悉用窗函数法设计FIR 数字低通滤波器的原理和方法。 3、了解各种窗函数对滤波特性的影响。 要求认真复习FIR 数字滤波器有关内容实验内容。 二、实验原理 如果所希望的滤波器理想频率响应函数为)(e H j ωd ，则其对应的单位样值响应为 ωπ= ωππ -?d e j ωn j d d e )(H 21(n)h 窗函数法设计法的基本原理是用有限长单位样值响应h(n)逼近(n)h d 。由于(n)h d 往往是无限长序列，且是非因果的，所以用窗函数(n)w 将(n)h d 截断，并进行加权处理，得 到：(n)(n)h h(n)d w ?=。h(n)就作为实际设计的FIR 滤波器单位样值响应序列，其频率函数)H(e j ω 为∑-=ω= 1 n n j -j ω h(n)e )H(e N 。式中N 为所选窗函数(n)w 的长度。 用窗函数法设计的FIR 滤波器性能取决于窗函数类型及窗口长度N 的取值。设计过程中要根据阻带衰减和过渡带宽度的要求选择合适的窗函数类型和窗口长度N 。各类窗函数所能达到的阻带最小衰减和过渡带宽度见P342表7-3。 选定窗函数类型和长度N 以后，求出单位样值响应(n)(n)h h(n)d w ?=。验算 )()()]([)(ω?ωω==j g j e H n h DTFT e H 是否满足要求，如不满足要求，则重新选定窗函 数类型和长度N ，直至满足要求。 如要求线性相位特性，h(n)还必须满足n)-1-h(N h(n)±=。根据上式中的正、负号和长度N 的奇偶性又将线性相位FIR 滤波器分成4类（见P330表7-1及下表），根据要设计的滤波器特性正确选择其中一类。例如要设计低通特性，可选择情况1、2，不能选择情况3、4。
中值滤波&均值滤波
数字图像处理作业（中值滤波&均值 滤波） 学院：电子信息工程学院 专业：控制工程 姓名：苏良碧
1中值滤波 1.1、中值滤波原理： 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是去某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。二维中值滤波输出为g（x,y）=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)}，其中,f(x,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。W为二维模板，通常为2*2，3*3区域，也可以是不同的的形状，如线状，圆形，十字形，圆环形等。 1.2、实现方法： （1）通过从图像中的某个采样窗口取出奇数个数据进行排序； （2）用排序后的中值取代要处理的数据即可； 1.3、matlab程序（zhongzhilvbo.m） clear; close all; I=imread('I3_256.bmp'); figure,imshow(I),title('原始图象'); J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02); imshow(J);title('噪声干扰图像') X=J;a=3;b=3;%3*3的邻域 k=floor(a*b/2)+1;%求出中值，即k=5 [M,N]=size(X);%求出输入图像的行数M和列数N uint8Y=zeros(M,N); funBox=zeros(a,b); temp=zeros(a*b); %X(a:b,c:d)表示A矩阵的第a到b行,第c到d列的所有元素 for i=1:M-a for j=1:N-b funBox=X(i:i+a,j:j+b);%把图像中的一个3*3领域赋给funbox temp=funBox(:);%把领域中的每个元素赋给temp tempSort=sort(temp);%对其中的像素值进行排序 Y(i,j)=tempSort(k);%将模板的中值（k=5）赋给模板中
均值滤波 中值滤波 直方图均衡
实验报告 一．实验目的 对图像进行空域增强，实现均值滤波、中值滤波、直方图均衡。 二．实验内容 对加入椒盐噪声的图像进行均值滤波、中值滤波，对图像实现直方图均衡，通过改变图像的直方图来改变图像中像素的灰度，以达到图像增强的目标。 三．实验原理 均值滤波的原理 均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标象素为中心的周围8个象素，构成一个滤波模板，即去掉目标象素本身）。再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。 均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的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(,) x y，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(,) u x y，即 x y，作为处理后图像在该点上的灰度值(,)
1 (,)(,)u x y f x y m = ∑，m 为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。 中值滤波的原理 中值滤波是一种非线性滤波，由于它在实际运算过程中并不需要图像的统计特性，所以比较方便。中值滤波首先是被应用在一维信号处理技术中，后来被二维图像信号处理技术所应用。在一定的条件下，可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。中值滤波的目的是保护图像边缘的同时去除噪声。 在一维的情况下，中值滤波器是一个含有奇数个像素的窗口，在处理之后，将窗口正中的像素灰度值用窗口内各像素灰度值的中值来代替。设有一个维序列 12,,...n f f f ，取窗口长度为奇数m ，对此序列进行中值滤波，就是从输入序列中 相续抽出m 个数，,,,,i v i i v f f f -+，其中为窗口的中心值(1)/2v m =-，再将这 m 个点的数值按其数值大小排列，取其序号为正中间的那个数作为滤波输出。中 值滤波表达式为： {}v i i v i i f f f Med F +-=,,,, 对二维序列{X i,j }的中值滤波，滤波窗口也是二维的，但这种二维窗口可以有各种不同的形状，如线状、方形、圆形、十字形、圆环形等。二维中值滤波可表示为： {}为滤波窗口，A x Med F j i A j i ,,= 在实际使用窗口时，窗口的尺寸一般先用33?再取55?逐渐增大，直到其滤波效果满意为止。 由于中值滤波是非线性运算，在输入和输出之间的频率上不存在一一对应关系，故不能用一般线性滤波器频率特性的研究方法。设G 为输入信号频谱，F 为输出信号频谱，定义F G H /=为中值滤波器的频率响应特性，实现表明H 是与G 有关，呈不规则波动不大的曲线，其均值比较平坦，可以认为信号经中值滤波后，传输函数近似为1，即中值滤波对信号的频域影响不大，频谱基本不变。
有源滤波器实验报告
实验七 集成运算放大器的基本应用(n )—有源滤波器 一、 实验目的 i 熟悉用运放、电阻和电容组成有源低通滤波、高通滤波和带通、带阻滤波器。 2、学会测量有源滤波器的幅频特性。 二、 实验原理 (a )低通 (b )高通 (c)带通 (d )带阻 图7—1四种滤波电路的幅频特性示意图 由RC 元件与运算放大器组成的滤波器称为 RC 有源滤波器，其功能是让一定频率范围内的信号通过， 抑制或急剧衰减此频率范围以外的信号。 可用在信息处理、数据传输、 抑制干扰等方面，但因受运算放 大器频带限制，这类滤波器主要用于低频范围。根据对频率范围的选择不同，可分为低通 (LPF)、高通 (HPF)、带通(BPF)与带阻(BEF)等四种滤波器，它们的幅频特性如图 7— 1所示。 具有理想幅频特性的滤波器是很难实现的， 只能用实际的幅频特性去逼近理想的。 一般来说，滤波 器的幅频特性越好，其相频特性越差，反之亦然。滤波器的阶数越高 ，幅频特性衰减的速率越快，但 RC 网络的节数越多，元件参数计算越繁琐，电路调试越困难。任何高阶滤波器均可以用较低的二阶 RC 有 滤波器级联实现。 1、低通滤波器(LPF ) 低通滤波器是用来通过低频信号衰减或抑制高频信号 如图7— 2 (a )所示，为典型的二阶有源低通滤波器。它由两级 RC 滤波环节与同相比例运算电路 组成，其中第一级电容 C 接至输出端，弓I 入适量的正反馈，以改善幅频特性。图 7—2 (b )为二阶低 通滤波器幅频特性曲线。 (a) 电路图 图7—2二阶低通滤波器 电路性能参数 ―1奈二阶低通滤波器的通带增益 截止频率，它是二阶低通滤波器通带与阻带的界限频率。 (b)频率特性 1 2 T RC
数字图像处理实验报告 (2)
数字图像处理试验报告 实验二:数字图像得空间滤波与频域滤波 姓名：XＸ学号：2XXXXXXX 实验日期:2017 年4 月2６日 1、实验目得 １、掌握图像滤波得基本定义及目得. 2、?理解空间域滤波得基本原理及方法。 3、掌握进行图像得空域滤波得方法。 4、?掌握傅立叶变换及逆变换得基本原理方法。 ５、?理解频域滤波得基本原理及方法。 ６、掌握进行图像得频域滤波得方法。 ２、实验内容与要求 1、?平滑空间滤波: 1) 读出一幅图像，给这幅图像分别加入椒盐噪声与高斯噪声后并与前一张图显示在同 一图像窗口中。 ２）?对加入噪声图像选用不同得平滑(低通）模板做运算,对比不同模板所形成得效果, 要求在同一窗口中显示。 3) 使用函数 iｍfiltｅｒ时，分别采用不同得填充方法（或边界选项，如 零填充、’repliｃaｔe'、'ｓymmetric’、’ｃirｃulａr')进行低通滤波，显 示处理后得图像. 4）运用ｆoｒ循环，将加有椒盐噪声得图像进行10 次,２0 次均值滤波，查瞧其特点，显示均值处理后得图像（提示：利用fspｅｃiaｌ函数得’averagｅ’ 类型生成均值滤波器）。 5)?对加入椒盐噪声得图像分别采用均值滤波法，与中值滤波法对有噪声得图像做处理， 要求在同一窗口中显示结果。 ６) 自己设计平滑空间滤波器，并将其对噪声图像进行处理,显示处理后得图像。 ２、锐化空间滤波 １)?读出一幅图像,采用３×３得拉普拉斯算子 w = [ 1, 1， 1；１– 8 1； 1, 1, 1］ 对其进行滤波。 2) 编写函数w = genｌaplacｉaｎ（n)，自动产生任一奇数尺寸n 得拉普拉斯算子， 如 5 ×5得拉普拉斯算子 w ＝［ 1 1 1 1 １ １ 1 1 １ 1 1 1 —24 １ １ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1] ３)?分别采用５×5,９×9，15×15与２5×25大小得拉普拉斯算子对blurry_moon、tｉf
带通滤波器设计实验报告
电子系统设计实践 报告 实验项目带通功率放大器设计学校宁波大学科技学院 学院理工学院 班级12自动化2班 姓名woniudtk 学号12******** 指导老师李宏 时间2014-12-4
一、设计课题 设计并制作能输出0.5W功率的语音放大电路。该电路由带通滤波器和功率放大器构成。 二、设计要求 （1）电路采用不超过12V单（或双）电源供电； （2）带通滤波器：通带为300Hz～3.4kHz，滤波器阶数不限；增益为20dB； （3）最大输出额定功率不小于0.5W，失真度<10%（示波器观察无明显失真）；负载（喇叭）额定阻抗为8?。 （4）功率放大器增益为26dB。 （5）功率放大部分允许采用集成功放电路。 三、电路测试要求 （1）测量滤波器的频率响应特性，给出上、下限截止频率、通带的增益； （2）在示波器观察无明显失真情况下，测量最大输出功率 （3）测量功率放大器的电压增益（负载：8?喇叭；信号频率：1kHz）； 四、电路原理与设计制作过程 4.1 电路原理 带通功率放大器的原理图如下图1所示。电路有两部分构成，分别为带通滤波器和功率放大器。 图1 滤波器电路的设计选用LM358双运放设计电路。LM358是一个高输入阻抗、高共模抑制比、低漂移的小信号放大电路。高输入阻抗使得运放的输入电流比较小，有利于增大放大电路对前级电路的索取信号的能力。在信号的输入的同时会不可避免的掺杂着噪声和温漂而影响信号的放大，因此高共模抑制比、低温漂的作用尤为重要。 带通滤波器的设计是由上限截止频率为3400HZ的低通滤波器和下限截止频率为300HZ 的高通滤波器级联而成，因此，设计该电路由低通滤波器和高通滤波器组合成二阶带通滤波器（巴特沃斯响应）。 功率放大电路运用LM386功放，该功放是一种音频集成功放，具有自身功耗低、电压增益可调整、电源电压范围大、外接元件少和总谐波失真小等优点，广泛应用于录音机和收音机之中。 4.2电路设计制作 4.2.1带通滤波电路设计 （1）根据设计要求，通带频率为300HZ~2.4KHZ，滤波器阶数不限，增益为 20dB，所以采取二阶高通和二阶低通联级的设计方案，选择低通放大十倍。高通不放大。