数字图像处理实验报告
姓名：郑思义学号：201216524课程：数字图像处理
f题目：实验一：图像复原算法。实验二：读入一幅彩色图像，显示各层图像。实验三：图像的变换（小波或FT变换）。实验四：图像的信息隐藏。
实验一：图像复原算法
一、实验内容：读入一幅彩色图片，将其转化为灰度图像。加入退化函数后加入高斯噪声，依次利用直接全逆滤波（适用噪声较小时）、维纳滤波复原图像。二、实验原理：1、逆滤波复原法也叫做反向滤波法，其主要过程是首先将要处理的数字图像从空间域转换到傅里叶频域中，进行反向滤波后再由频率域转回到空间域，从而得到复原的图像信号。有噪声的情况下逆滤波的原理：GuvFuvHuvNuv写成逆滤波的方式：FuvFuvNuvHuv。实验证明：当退化图像噪声较小时采用逆滤波的方法可以获得比较好的结果。2、采用维纳滤波是假设图像信号可以近似看成平稳随机过程的前提下，按照使fxy和fxy之间的均方误差达到最小的准则函数来实现
xy2式中，E代表期望值，因图像复原的，即e2mi
Efxyf


此维纳滤波又称最小均方误差滤波器。
1
f维纳滤波需要假定下述条件成立：1、系统为线性空间移不变系统。2、退化图像、原始图像噪声都是均匀随机场，噪声的均值为零，且与图像不相关。滤波器的传递函数为：
21HuvFuvPuvGuvGuv2HuvHuvSuvSuv
f
没有噪声时，维纳滤波退化为逆滤波。有噪声时，维纳滤波利用信噪功率比恢复过程进行修正。三、实验算法步骤：1、读入一幅彩色图片，转化为灰度图片I。2、对灰度图片退化，利用退化函数Huvekum2v
2（k
2256
是与湍流有关的常数，k00025）3、加入高斯噪声。显示模糊退化且添加高斯噪声的图像I2。4、直接对I2图像进行逆滤波复原I3。5、对I2图像进行维纳滤波复原I4。6、对比I3和I4复原效果。四、实验代码：
clcclearI0imreadF个人gesa
gp
gIrgb2grayI0imshowI0原图figuresubplot221imshowI灰度图IdoubleIm
sizeIk00025读入原图将彩色图片转化为灰度图像
2
fforu1mforv1
Huvexpkum22v
2256e
de
dFfftshiftfft2IGFHI1realifft2fftshiftGI2im
oiseui
t8I1gaussia
00001subplot222imshowui
t8I2模糊退化且添加高斯噪声的图像F0fftshiftfft2I2F1F0HI3ifft2fftshiftF1subplot223imshowui
t8I3r