opencv實驗空域濾波

實驗名稱實驗3：空域濾波實驗?zāi)康恼莆绽媚０鍖D像進(jìn)行空域濾波操作，熟練掌握常用空域模板的使用。掌握圖像平滑的空域方法，熟練掌握均值模板和高斯模板平滑圖像掌握圖像銳化的空域方法，熟練掌握Laplacian、Robert、Sobel模板銳化圖像掌握利用高提升濾波算法對圖像進(jìn)行增強(qiáng)實驗內(nèi)容利用均值模板平滑灰度圖像。具體內(nèi)容：利用OpenCV對圖像像素進(jìn)行操作，分別利用3*3、5*5和9*9尺寸的均值模板平滑灰度圖像利用高斯模板平滑灰度圖像。具體內(nèi)容：利用OpenCV對圖像像素進(jìn)行操作，分別利用3*3、5*5和9*9尺寸的高斯模板平滑灰度圖像利用Laplacian、Robert、Sobel模板銳化灰度圖像。具體內(nèi)容：利用OpenCV對圖像像素進(jìn)行操作，分別利用Laplacian、Robert、Sobel模板銳化灰度圖像利用高提升濾波算法增強(qiáng)灰度圖像。具體內(nèi)容：利用OpenCV對圖像像素進(jìn)行操作，設(shè)計高提升濾波算法增強(qiáng)圖像利用均值模板平滑彩色圖像。具體內(nèi)容：利用OpenCV分別對圖像像素的RGB三個通道進(jìn)行操作，利用3*3、5*5和9*9尺寸的均值模板平滑彩色圖像利用高斯模板平滑彩色圖像。具體內(nèi)容：利用OpenCV分別對圖像像素的RGB三個通道進(jìn)行操作，分別利用3*3、5*5和9*9尺寸的高斯模板平滑彩色圖像利用Laplacian、Robert、Sobel模板銳化彩色圖像。具體內(nèi)容：利用OpenCV分別對圖像像素的RGB三個通道進(jìn)行操作，分別利用Laplacian、Robert、Sobel模板銳化彩色圖像實驗完成情況完成實驗，利用均值模板實現(xiàn)平滑灰度圖像處理。實驗代碼如下：IplImage*Average_smooth_cx(IplImage*src,intnub){ IplImage*dst=cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_8U,src->nChannels); cvSmooth(src,dst,CV_BLUR,nub); returndst;}其中nub選擇空間濾波模板的大小利用3*3尺寸的均值模板平滑灰度圖像實驗結(jié)果如圖：利用5*5尺寸的均值模板平滑灰度圖像實驗結(jié)果如圖：利用9*9尺寸的均值模板平滑灰度圖像實驗結(jié)果如圖：完成實驗，利用高斯模板實現(xiàn)平滑灰度圖像處理。實驗代碼如下：IplImage*Gaussian_smooth_cx(IplImage*src,intnub){ IplImage*dst=cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_8U,src->nChannels); cvSmooth(src,dst,CV_GAUSSIAN,nub); returndst;}其中nub選擇空間濾波模板的大小利用3*3尺寸的高斯模板平滑灰度圖像實驗結(jié)果如圖：利用5*5尺寸的高斯模板平滑灰度圖像實驗結(jié)果如圖：利用9*9尺寸的高斯模板平滑灰度圖像實驗結(jié)果如圖：完成實驗，利用Laplacian、Robert、Sobel模板實現(xiàn)銳化灰度圖像。利用Laplacian模板銳化灰度圖像核心代碼如下：IplImage*Laplacian_cx(IplImage*src){ IplImage*dst=cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_8U,src->nChannels); cvLaplace(src,dst); returndst;}實驗結(jié)果如圖：利用Robert模板實現(xiàn)銳化灰度圖像核心代碼如下：IplImage*Robert_cx(IplImage*src){ floata[]={ -1,0, 0,1 }; CvMatkernel=cvMat(2,2,CV_32F,a); IplImage*dst=cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_8U,src->nChannels);cvFilter2D(src,dst,&kernel); returndst;}實驗結(jié)果如圖：利用Sobel模板實現(xiàn)銳化灰度圖像核心代碼如下：IplImage*Sobel_cx(IplImage*src){ IplImage*dst=cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_8U,src->nChannels);cvSobel(src,dst,1,0); returndst;}實驗結(jié)果如圖：完成實驗，利用高提升濾波算法實現(xiàn)增強(qiáng)灰度圖像。核心代碼如下：IplImage*Highboost(IplImage*src){ /*平滑處理*/ IplImage*in=src; IplImage*out=cvCreateImage(cvGetSize(in),IPL_DEPTH_8U,in->nChannels);cvSmooth(in,out,CV_GAUSSIAN,3); /*與原圖相差并疊加*/ floatc=2; for(inti=0;i<out->height;i++){ for(intj=0;j<out->width;j++){ CvScalar_f_x_y=cvGet2D(out,i,j); CvScalarf_x_y=cvGet2D(in,i,j); intd=f_x_y.val[0]+c*(f_x_y.val[0]-_f_x_y.val[0]); if(d>255){ d=255; }elseif(d<0){ d=0; } CvScalarg_x_y; g_x_y.val[0]=d; cvSet2D(out,i,j,g_x_y); } } returnout;}實驗結(jié)果如圖：完成實驗，利用均值模板實現(xiàn)平滑彩色圖像處理。實驗代碼如下：IplImage*Average_smooth_cx(IplImage*src,intnub){ IplImage*dst=cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_8U,src->nChannels); cvSmooth(src,dst,CV_BLUR,nub); returndst;}其中nub選擇空間濾波模板的大小利用3*3尺寸的均值模板平滑彩色圖像實驗結(jié)果如圖：利用5*5尺寸的均值模板平滑彩色圖像實驗結(jié)果如圖：利用9*9尺寸的均值模板平滑彩色圖像實驗結(jié)果如圖：完成實驗，利用高斯模板實現(xiàn)平滑彩色圖像處理。實驗代碼如下：IplImage*Gaussian_smooth_cx(IplImage*src,intnub){ IplImage*dst=cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_8U,src->nChannels); cvSmooth(src,dst,CV_GAUSSIAN,nub); returndst;}其中nub選擇空間濾波模板的大小利用3*3尺寸的均值模板平滑彩色圖像實驗結(jié)果如圖：利用5*5尺寸的均值模板平滑彩色圖像實驗結(jié)果如圖：利用9*9尺寸的均值模板平滑彩色圖像實驗結(jié)果如圖：完成實驗，利用Laplacian、Robert、Sobel模板實現(xiàn)銳化彩色圖像。利用Laplacian模板實現(xiàn)銳化彩色圖像核心代碼如下：IplImage*Laplacian_cx(IplImage*src){ IplImage*dst=cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_8U,src->nChannels); cvLaplace(src,dst); returndst;}實驗結(jié)果如圖：利用Robert模板實現(xiàn)銳化彩色圖像核心代碼如下：IplImage*Robert_cx(IplImage*src){ floata[]={ -1,0, 0,1 }; CvMatkernel=cvMat(2,2,CV_32F,a); IplImage*dst=cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_8U,src->nChannels);cvFilter2D(src,dst,&kernel); returndst;}實驗結(jié)果如圖：利用Sobel模板實現(xiàn)銳化彩色圖像核心代碼如下：IplImage