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Ø 【實驗目的】
使用Android系統進行圖像增強實驗
• 掌握平滑濾波器和銳化濾波器的使用
• 掌握圖像中值濾波增強的使用
• 掌握頻域增強的基本原理
Ø 【實驗器材】
Android Studio 1.5.1
Xiaomi Pad (7.9’’): Android 4.4.4 , 1536*2048 xhdpi
Ø 【實驗原理】
本次實驗一共實現了3種噪聲的選擇和3種濾波方式的選擇。
其中，可選的噪聲種類分別是：
1、 高斯噪聲：
一種具有正態分佈概率密度的噪聲，它的均值爲0；程序實現時，可以直接調用自帶的函數random.nextGaussian()生成隨機數，進而計算高斯噪聲。需要注意[0，255]的數據範圍。
2、 椒鹽噪聲：
以一定的概率在圖像上隨機“撒”上全黑或全白的像素點。實現時可以通過生成隨機值p=Math.random()，然後根據概率p確定每個像素點是否被0或255代替。
3、 Speckle噪聲:
即散斑噪聲， ，其中a是介於 0.65 和 1.35 之間的隨機數。
增強圖像使用的三種濾波器分別是：
1. 線性平滑濾波器
線性平滑濾波器也稱爲均值濾波器，這種濾波器的所有係數都是正數，對3×3的模板來說，最簡單的是取所有係數爲1，爲了保持輸出圖像任然在原來圖像的灰度值範圍內，模板與象素鄰域的乘積都要除以9。
2. 中值濾波器
中值濾波器其濾波是把鄰域中的圖像的象素按灰度級進行排序，然後選擇改組的中間值作爲輸出象素值。其中像素鄰域是以當前像素爲中心點的3×3的方塊區域。
3. 低通濾波器
圖像的能量大部分集中在幅度譜的低頻和中頻部分，而圖像的邊緣和噪聲對應於高頻部分。因此能降低高頻成分幅度的濾波器就能減弱噪聲的影響。由卷積定理，在頻域實現低通濾波的數學表達式：
（1） 理想低通濾波器：
D(u,v)=(u2+v2)2是從點（u,v）到頻率平面的原點的距離；D0 爲理想低通濾波器的截止頻率。
（2） 巴特沃斯低通濾波器：
在程序實現時，按照先行後列的順序求得原圖像的FFT（快速傅里葉變換），根據理想低通濾波器中的D(u,v)作爲權值進行濾波，濾波後得到的結果再做傅里葉逆變換得到新圖像。
運行結果如下圖所示：
Ø 【小結】
我通過本次實驗，瞭解了圖像增強、噪聲、濾波的相關算法和Android處理圖像的數據結構的使用方法，熟悉了安卓系統中下拉選擇菜單的使用。增加了自己在圖像處理方面的編程經驗。