数字图像处理实践：Lena图像的噪声与滤波效果分析

本资源涉及数字图像处理的实践和应用，特别是针对名为"Lena"的经典测试图像，以及一个未完全给出名称的图像"Li.."。通过使用MATLAB作为主要工具，研究了噪声对图像的影响以及使用不同滤波技术进行图像去噪的过程。 任务1和任务2着重于噪声的影响及其处理。首先，对图像加入了不同方差（162、322和642）的零均值高斯噪声，以及不同密度（0.05、0.10和0.25）的椒盐噪声。噪声会破坏图像质量，增加图像的失真度。对于加入噪声的图像，使用了3×3平滑框滤波器和中值滤波器进行处理。这两种滤波器是图像处理中常用的去噪方法。 平滑框滤波器是一种线性滤波器，通过平均周围像素值来平滑图像，减少图像中的噪声。然而，线性滤波器在去噪的同时也会损失图像的边缘信息。相比之下，中值滤波器是一种非线性滤波技术，它能够有效保护边缘信息，同时去除图像中的椒盐噪声。中值滤波器通过将每个像素点的值替换为其邻域内像素值的中位数来工作。 在应用滤波器后，计算了原始图像与噪声图像以及滤波后图像之间的均方误差（MSE），MSE是衡量图像失真程度的一个重要指标。研究了噪声方差和噪声密度对MSE的影响，并绘制了MSE作为方差或密度函数的图表。这有助于理解噪声的特性对图像质量的影响以及滤波器的去噪性能。 任务3探索了盒滤波（平滑滤波）和锐化滤波器的应用。盒滤波是一种简单的平均滤波，可以减少图像中的随机噪声。锐化滤波器则通过增强图像中边缘的对比度来使图像更加清晰。在任务3中，锐化滤波器的表达式为g(xy)=f(xy)-α△f(xy)，其中α是锐化参数，△f(xy)是图像f(xy)的拉普拉斯算子。研究了不同α值对图像锐化效果的影响，并通过计算原始和平滑图像的MSE来评估锐化滤波器的效果。最后，使用Matlab的plot()方法展示了图像的profile，即图像上某行像素值的变化。 文件名称列表中的Task1.m、Task2.m和Task3.m分别对应上述三个任务的MATLAB脚本文件，这些文件包含了执行上述任务所需的所有代码和指令。 通过本资源的学习，可以深入了解数字图像处理中的噪声分析、滤波器设计与应用，以及性能评估方法。此外，通过亲手实践，可以加深对MATLAB图像处理工具箱的掌握，这对于图像处理领域的科研和工程工作都是非常重要的。