。
6设计平滑空间滤波器，并将其对噪声图像进行处理，显示处理后的图像。domai
00800
00800888880080000800K1ordfilt2J5domai

图27椒盐噪声污染图像及55平滑滤波器掩模掩模值为w1251111111111111111111111111
f图28椒盐噪声污染图像及55平滑滤波器掩模掩模值为w0080000800888880080000800
2锐化空间滤波1采用3×3的拉普拉斯算子w111181111滤波Iimreadblurry_moo
tifTdoubleIsubplot121imshowTtitleOrigi
alImagew111181111Kco
v2Twsame
图29初始图像与拉普拉斯算子锐化图像
2编写函数wge
laplacia
，自动产生任一奇数尺寸
的拉普拉斯算子，如5×5的拉普拉斯算子：
w
11111
11111
112411
11111
f11111fu
ctio
wge
laplacia
ComputestheLaplacia
operatorwo
es
xceil
2wxx1
13分别采用5×5，9×9，15×15和25×25大小的拉普拉斯算子对blurry_moo
tif进行锐
化滤波，并利用式gxyfxy2fxy完成图像的锐化增强，观察其有何不
同，要求在同一窗口中显示。不同尺寸拉普拉斯算子滤波以及图像增强w1ge
laplacia
5Iimreadblurry_moo
tifTdoubleIKco
v2Tw1sameJTK
图210初始图像与不同拉普拉斯算子锐化图像图像锐化的实质是将原图像与梯度信息叠加，相当于对目标物的边缘进行了增强。
f图211拉普拉斯算子锐化与锐化增强图像
4采用不同的梯度算子对blurry_moo
tif进行锐化滤波，并比较其效果
Imapimreadblurry_moo
tif
IdoubleI
GxGygradie
tI
gradie
tcalculatio

GsqrtGxGxGyGymatrix
J1GimshowJ1mapJ2IKfi
dG7J2KGKimshowJ2mapJ3IKfi
dG7J3K255imshowJ3mapJ4IKfi
dG7J4K255imshowJ4mapJ5IKfi
dG7J5K0Qfi
dG7J5Q255imshowJ5map
gradie
t1gradie
t2
gradie
t3gradie
t4
gradie
t5
f图212原始图像与不同梯度子锐化图像
作为二阶微分算子，拉普拉斯变换在图像细节的增强处理上有明显的优点，但会产生更多的噪声。梯度变换在灰度变化区域的响应更强，但对噪声和细节的响应比拉普拉斯变换弱。5自己设计锐化空间滤波器，并将其对噪声图像进行处理，显示处理后的图像；
图213原始图像与不同边缘锐化图像
3傅立叶变换1读出woma
tif这幅图像，对其进行快速傅立叶变换，分别显示其幅度图像和相位图像。domai
88088
88088000008808888088K1ordfilt2J5domai
Fimreadwoma
tifF1fft2F
fF2log1absF1amplitudespectrum
F3fftshiftF1
imshowlog1absF3
F4a
gleFr